上海市XXX强制隔离戒毒所

智能交互、人脸识别区域管控

技

术

方

案

单位：上海华起心点实业发展有限公司

联系人：郑学进

联系电话：021-5523-8186、400-823-8186、13381501151

日期：2019年9月5日

目录

单位简介... 3

1、项目概述... 3

1.1        前言... 3

1.2        单位简介与现状... 4

1.3        建设依据和标准... 4

1.4        建设思路... 5

2      需求分析... 5

3      项目解决方案... 6

3.1        业务流程... 6

3.2        宿舍点名方案... 9

3.3        通道与习艺楼内点名方案... 9

4      产品特征... 10

4.1        产品特性... 10

4.2   设备性能... 12

4.4   系统平台... 13

5      运用技术... 14

5.1        设计原则... 14

5.2        技术核心... 15

5.3        人脸图像采集机检测... 16

5.4        人脸图像预处理... 16

5.5        人脸图像特征提取... 17

5.6        人脸图像匹配与识别... 17

6      系统点位布置... 18

6.1        宿舍... 18

6.2        通道区域... 18

7      系统软硬件特点及优势... 18

单位简介

华起心点主要分管达实智能（002421）江浙沪皖智能化业务，达实智能深耕身份识别、权限管理市场近30年，全国同时具备智能化设计甲级资质以及实施一级资质的企业仅数十家，达实是其中之一。国家博士后科研工作站。全国10万人以上的企业85%有使用本公司产品，代表客户有宝钢集团、中船集团（国内90%以上的船厂）等。

      华起心点凭借“产品完善、技术专业、方案定制、本地服务”的优势，专业深耕“身份识别、储值消费、权限管理”近10年，本地化服务且本地拥有资深开发人员，可驻场定制开发，精通个性化功能开发、对接接口开发、报表按需开发等，近三年华东区主要服务的客户有正泰电器、春秋集团（航空+国旅）、东方航空、天马微电子、远东宏信、上海戒毒局（含下辖各所）、上海部分公安派出所、置辰智慧、上海电气（发动机厂及总设计院）、华师大外国语学校、和平饭店等。

1、项目概述

1.1  前言

根据上海市戒毒管理局关于智能戒毒所建设技术标准中的有关要求，应当在戒毒人员宿舍、中封门通道以及习艺楼出入通道等重要区域安装高清人脸识别点名设备，实现智能人脸点名与统计功能，并在习艺车间区域内辅以指纹点名功能，从而强化XXX所的戒毒人员管控效率，提升所智能化管理的水平。

1.2  单位简介与现状

上海市XXX强制隔离戒毒所，目前所内配备的均为普通视频监控设备，不具备人脸抓拍与分析比对功能，因此无法实现智能视频点名，完全是靠人工点名与现场干警肉眼比对，点名时间较长，效率也比较低，因此急需加以改进。

1.3  建设依据和标准

根据《司法行政强制隔离戒毒所安全管理工作规定》、《重点单位重要部位安防系统要求第17部分监管场所》技术标准以及《强制隔离戒毒所建设标准》《智慧戒毒所建设规范》中的各项要求，应当在戒毒人员宿舍、中封门通道以及习艺楼等重要区域安装高清人脸识别点名设备，实现智能人脸点名与统计功能，并在习艺车间区域内辅以指纹点名功能。此外还应满足以下国家和行业的相关标准：

n 《中国人民共和国公共安全行业标准》  GA/T70-94

n 《中国人民共和国公共安全行业标准》  GA/T75-94

n 《民用闭路监视电视系统工程技术规范》  GB50198-94

n 《安全防范系统验收细则》      GA 308-2001

n 《安全防范工程程序与要求》    GA/T75-95

n 《安全防范工程技术规范》     GB50348-2004

n 《民用建筑电气设计规范》                JGJ/T16-92

n 《工业电视系统工程设计规范》         GBJ115-87

n 《电视监控工程程序与要求》           GA/T 75-94

n 《中华人民共和国公安部行业标准》      GA27-92

1.4  建设思路

根据戒毒所的特殊要求，以系统集成为主线，以方便、快捷、高效对戒毒人员进行点名比对、提高人员管控为重点。设计智能化人脸识别点名设备身份管理及生活区通道安装人脸识别进行核实比对设计方案。

戒毒所传统的点名业务需要安排干警通过比对纸质或电子人员名单进行人工点名。对着戒毒人员数量的增加，传统人工点名不仅浪费人力和时间，增加管理干警的工作量，更在很大程度上可能增加对戒毒人员的错误识别和错误统计的风险。因此，项目建设必须本着提升效率、节省时间、精确统计数据的原则。

2    需求分析

根据戒毒管理局对于智能人脸识别点名的相关技术规范，结合前期现场勘察、环境分析以及初步的样机测试，得出基本结论，本项目建设应当在生活楼的戒毒人员生活宿舍、中封门内走廊通道以及习艺楼出入通道处分别配备人脸识别一体机，获取人员面部信息并当机智能分析完成比对，以实现戒毒人员的自动点名与统计分析，一旦发生异常，实时报警，既提高效率，又可避免人工点名的繁复工作量。

另外，还应当在习艺车间的工作台上配备指纹点名终端，满足半小时点名的功能需求。

3    项目解决方案

3.1  业务流程

宿舍点名流程

可根据系统设定好点名时间段，也可以随机发起点名，宿舍内智能交互终端机自动播报“现在开始点名”，学员只需面对设备即可，设备立即识别人脸，当屏显示并语音播报 “某某点名成功”，可同时识别多位学员人脸，快速精准完成点名。以12人一间宿舍为例，精准度100%，点名耗时1分钟以内。

点名完成，设备显示并语音播报点名结果，点名过程中楼层值班室、监控中心完全实时显示，成功一位，各监管屏幕实时更新一位，管理系统实时滚动显示点名过程，照片、姓名、宿舍等信息实时显示，点名结束可根据各类查询条件生成标准报表。

通道点名流程

无需设置出工、收工时间，学员通过中封门通道或习艺车间通道，即自动开始点名，通道内壁挂显示屏实时显示点名进度、信息，报表系统实时更新，学员通过完成即点名完成，实时结果生成报表。

拓扑架构

软件界面展示

3.2  宿舍点名方案

宿舍内采用内嵌式安装固定人脸点名识别机，正面采用钢化玻璃并四周不锈钢翻边做防暴处理，设备可通过有线或WIFI方式（选配）链接网络。即使通讯故障，依旧不影响点名过程，网络恢复后数据自动上传服务器，生成报表。系统全自动完成点名过程，无需人工参与，点名发生异常自动告警。

3.3  通道与习艺楼内点名方案

在中封门和习艺楼通道内安装人脸点名识别机，学员通过看一眼即完成点名，无需刻意停留，同时多种途径告知点名结果，以免学员不确定是否成功，反复签到占用时间。过道内壁可挂显示屏，实时显示点名进度，点名结果，点名完成，当机显示报表，未点名人员重点列出照片、姓名等信息。

4    产品特征

4.4   系统平台

• 具有完全独立自主知识产权，能够按照项目需求进行必要的修改。
• 系统采用技术成熟的产品，并在多个领域具有成熟的应用案例。
• 系统响应迅速，具备极高的处理速度。识别精度高，误识率低。误识率FAR≦0.01%时，识别率VR≧99.9％；识别和比对速度快，识别速度0.5秒。
• 便利性、可靠性、多功能。直接通过人脸识别进出控制区域，也可防止利用别人的身份进入；安装方便，认证过程非接触；可独立使用，也可脱机工作和联机使用，每台人脸识别设备都安装了嵌入式服务器，定期同步主服务器中的人脸数据脱机运算。
• 可扩展性。系统应具有扩容能力，预留将来扩充终端设备的功能，以使其可方便接入。系统应提供开放式的标准接口，以支持将来业务的多应用扩展。
• 系统兼容性。系统采用的控制软件应能够兼容多种显示终端和软件设备。
• 安全性

5    运用技术

5.1  设计原则

管理安全性，采用双目活体识别的人脸点名机，杜绝照片、视频等非活体，记录实时查询。

用户数据安全性，合理设计的安全域、合理的安全组规则、完善的防火墙。

• 实用性

系统能够真正贴近用户的需求，吸引用户使用，真正为用户提供帮助。

• 可靠性

系统结构简洁、可靠性高、核心应用与业务应用分离，确保系统长期稳定运行。

• 高扩展性

采用云平台的设计理念，将平台的公共服务层进行层次隔离，在业务应用层调用公共服务，使得系统的扩展性大大提高。基础设施层次上，与业务进行了隔离设计，未来随着业务量的增大，可对基础设施进行横向扩展，满足业务的增长。

• 大数据平台接入

系统的数据分库存储，方便的进行数据抽取和清洗，提高数据质量。

5.2  技术核心

我们通过海量的数据挖掘和分析，通过大量样本训练出适用于不同场景的神经网络模型，包括人脸检测、人脸识别、性别分析、年龄分析、行人检测等，并且性能达到世界一流水准。

人脸检测

检测图片或视频流中的人脸并返回人脸框坐标。支持储存检测到的人脸数据，用于后续人脸比对、人脸搜索等高级功能。

人脸识别

获取精准的人脸属性信息，包括年龄、性别、表情、头部姿态、眼睛状态、人种等，并进行身份识别。

人脸属性检测

获取精准的人脸属性信息，包括年龄、性别、表情、头部姿态、眼睛状态、人种等，帮助您开展基于人脸的分析工作。

活体检测

真人活体验证支持多个平台，精准判断用户的真实性，有效鉴别照片、视频、模型等欺骗行为。

5.3  人脸图像采集机检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

5.4  人脸图像预处理

对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

5.5  人脸图像特征提取

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

5.6  人脸图像匹配与识别

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

6    系统点位布置

6.1  宿舍

生活楼所有戒毒人员生活宿舍，共计100台智能人脸交互终端。

6.2  通道区域

通道中封门一共30台智能人脸交互终端。

7    系统软硬件特点及优势

附件：项目建设主要依据

1、   司法行政机关强制隔离戒毒工作规定

2、   智慧戒毒 物联感知平台技术规范

3、   重点单位重要部位安防系统要求+第17部分监管场所

4、智慧戒毒 安全防范系统技术规范

5、强制隔离戒毒所建设标准

6、智慧戒毒 总体技术规范