第 一 章(zhāng) 方案概述

1.1 背景與趨勢

1.1.1 智能技術設備的(de)升級換代

安防智能化(huà)一直是安防行業重要的(de)發展方向，深度學習(xí)算(suàn)法和(hé)GPU芯片的(de)大(dà)量使用(yòng)是本次行業智能升級的(de)重要推手。深度學習(xí)是機器學習(xí)研究的(de)一個(gè)重要領域，動機在于建立和(hé)模拟人(rén)腦(nǎo)進行分(fēn)析學習(xí)的(de)神經網絡，模仿人(rén)腦(nǎo)的(de)機制來(lái)解釋數據。相比較傳統智能算(suàn)法需要根據算(suàn)法人(rén)員(yuán)的(de)經驗對(duì)圖像進行總結和(hé)設計規則，深度學習(xí)是自己通(tōng)過大(dà)量樣本學習(xí)來(lái)總結規則，遠(yuǎn)遠(yuǎn)強于人(rén)的(de)主管經驗。同時(shí)，各類智能算(suàn)法競賽也(yě)讓智能算(suàn)法不斷進行優化(huà)和(hé)叠代。

而讓深度學習(xí)的(de)算(suàn)法充分(fēn)發揮優勢的(de)是随著(zhe)GPU硬件的(de)更新。GPU是專門從事圖像運算(suàn)工作的(de)微處理(lǐ)器，是CPU性能的(de)十倍來(lái)至上百倍，更适合大(dà)規模的(de)并發計算(suàn)，其并行計算(suàn)能力讓深度學習(xí)算(suàn)法充分(fēn)發揮其優勢。

1.1.2 雲邊融合新理(lǐ)念的(de)逐步落地

當智能技術與設備升級換代後，安防智能化(huà)已經不再局限于視頻(pín)監控、門禁或一卡通(tōng)等普通(tōng)的(de)單點智能應用(yòng)，而是讓系統可(kě)像人(rén)一樣做(zuò)出認知判斷和(hé)推理(lǐ)預測。要實現這(zhè)一宏偉目标，絕不是僅僅在個(gè)别技術或性能進行優化(huà)，應該需要一套完整、嚴密的(de)AI理(lǐ)念。雲邊融合理(lǐ)念綜合邊緣感知智能和(hé)中心計算(suàn)智能的(de)優勢，能較好的(de)滿足安防場(chǎng)景的(de)智能需求，已經在逐步落地。

在邊緣智能中，主要指将更多(duō)的(de)感知計算(suàn)能力賦予邊緣節點，使得(de)邊緣節點可(kě)以采集傳遞場(chǎng)景内容并産生結構化(huà)數據。例如，邊緣節點可(kě)對(duì)高(gāo)危人(rén)群布控提供敏捷的(de)、及時(shí)的(de)預警；又如，在光(guāng)線變化(huà)較大(dà)的(de)複雜(zá)場(chǎng)景中，邊緣節點可(kě)自主調整曝光(guāng)、補光(guāng)等條件精确檢測目标，以保留更多(duō)特征細節來(lái)進行前端無損建模等。邊緣智能除了(le)可(kě)敏捷、精确采集多(duō)樣化(huà)數據外，還(hái)可(kě)大(dà)大(dà)降低網絡帶寬壓力、時(shí)延，爲大(dà)規模的(de)聯網智能預留了(le)網絡帶寬。

在中心智能，通(tōng)過池化(huà)的(de)計算(suàn)資源分(fēn)配，中心基本滿足大(dà)數據的(de)接入、存儲、挖掘和(hé)應用(yòng)，在注入AI智能後，将計算(suàn)中心升級爲AI雲計算(suàn)中心，也(yě)就是中心智能。如一方面，彙聚整合多(duō)域AI數據信息，形成全局大(dà)數據池；另一方面，通(tōng)過深度學習(xí)算(suàn)法或自學習(xí)算(suàn)法不斷優化(huà)數據挖掘能力，提供滿足安防領域的(de)數據智能預測、可(kě)視化(huà)分(fēn)析、關系分(fēn)析、态勢分(fēn)析等能力。

綜上所述，将邊緣智能和(hé)中心智能進行融合，将能解決更多(duō)安防領域中的(de)痛點、難題，實現安防智能化(huà)跨越升級。

1.1.3 安防智能化(huà)的(de)需求再次爆發

由于安防行業由于場(chǎng)景較爲集中，容易實現技術優化(huà)與突破，目前的(de)圖像識别算(suàn)法已達到安防應用(yòng)要求；而在需求方面，視頻(pín)監控效率提升的(de)訴求不斷增強、安防應用(yòng)智能化(huà)需求強烈，安防行業将是智能技術最先落地的(de)行業，是“AI+”時(shí)代變革的(de)主要行業。

如在邊緣智能方面，依靠深度學習(xí)算(suàn)法優化(huà)和(hé)GPU性能提升爲技術支撐，配合各類安防智能化(huà)應用(yòng)的(de)不斷落地，邊緣智能中各類人(rén)臉識别、比對(duì)、車輛特征識别，爲市場(chǎng)提供了(le)一種性價比更高(gāo)、部署更加靈活、場(chǎng)景适應性更強的(de)智能方案，充分(fēn)拓展和(hé)滿足衆多(duō)低預算(suàn)、中小型項目的(de)智能需求，讓安防智能化(huà)走向所有用(yòng)戶。

中心智能通(tōng)過更優秀的(de)算(suàn)法、更強大(dà)的(de)計算(suàn)性能、更大(dà)量的(de)學習(xí)數據，解決傳統安防中難以解決的(de)痛點、難點，如開放區(qū)域内人(rén)群運動态勢分(fēn)析、城(chéng)市級的(de)高(gāo)危人(rén)員(yuán)布控和(hé)分(fēn)析，也(yě)極大(dà)提升了(le)市場(chǎng)對(duì)安防智能化(huà)的(de)認可(kě)度。

1.2 需求分(fēn)析

随著(zhe)用(yòng)戶對(duì)安全防範需求的(de)與日俱增，視頻(pín)監控在生産生活各方面有非常廣泛的(de)應用(yòng)。如在異常事件發生時(shí)，視頻(pín)監控可(kě)提供實時(shí)的(de)、智能的(de)分(fēn)析、監測和(hé)告警，爲用(yòng)戶及時(shí)決策、正确行動提供支持。如何有效利用(yòng)各種技術手段實現“減員(yuán)、增效”，實現視頻(pín)監控的(de)“智能化(huà)”顯得(de)尤爲迫切。

1.2.1 智能視頻(pín)分(fēn)析需求

1）視頻(pín)監控人(rén)工“監”、“控”效率低

常規視頻(pín)監控系統完全靠人(rén)力來(lái)實現‘監’與‘控’，存在著(zhe)人(rén)員(yuán)注意力和(hé)視力易疲勞、視頻(pín)檢索困難等問題；而人(rén)力有限且成本卻在不斷提升，如何通(tōng)過智能分(fēn)析技術，不斷提升視頻(pín)監控的(de)效率，解決以往應用(yòng)效率低下(xià)的(de)問題，一直都是視頻(pín)監控領域的(de)強烈需求。

2）視頻(pín)監控的(de)事前預警能力弱

常規視頻(pín)監控更多(duō)體現視頻(pín)實時(shí)預覽和(hé)事後檢索的(de)能力，難以做(zuò)到事前預警或少部分(fēn)可(kě)實現事前預警但準确性低，難以降低危險帶來(lái)的(de)損失。如以入侵檢測和(hé)運動物(wù)體檢測爲例，需要操作人(rén)員(yuán)時(shí)時(shí)關注每一個(gè)畫(huà)面以及時(shí)捕捉意外事件的(de)發生，這(zhè)在實際應用(yòng)中很難做(zuò)到。而帶有智能視頻(pín)分(fēn)析的(de)系統則可(kě)以根據事先設定的(de)規則，對(duì)圖像進行背景提取、運動檢測與跟蹤，通(tōng)過分(fēn)析比對(duì)和(hé)特征識别，自動判斷事件的(de)發生，在本地或者通(tōng)過網絡發出遠(yuǎn)程預警信号。

3）安防系統的(de)數據價值未有效挖掘

當前，安防行業視頻(pín)監控産生的(de)數據量非常龐大(dà)，而且增長(cháng)迅猛。但其價值密度較低，隻有對(duì)其進行深度的(de)挖掘，才能使其發揮出數據本身所應具有的(de)應用(yòng)價值。例如在海量數據庫中尋找到所需的(de)人(rén)員(yuán)面部信息，并結合智能分(fēn)析、人(rén)臉識别、數據挖掘等技術，才能夠真正實現大(dà)安防監控的(de)作用(yòng)，充分(fēn)挖掘安防系統的(de)潛在價值。

1.2.2 智能視頻(pín)分(fēn)析痛點

1）傳統智能成本高(gāo)

傳統智能限制于各種成本因素，中小型項目和(hé)預算(suàn)較低項目的(de)智能需求未被滿足。如傳統智能分(fēn)析的(de)模式比較單一，智能産品的(de)形态基本爲後置式，産品形态差異性小、市場(chǎng)競争趨于變大(dà)；其次，後置式智能分(fēn)析産品雖然能解決并發處理(lǐ)多(duō)路識别分(fēn)析，但是對(duì)網絡存在一定的(de)壓力。随著(zhe)中小型項目的(de)智能需求逐漸增長(cháng)，現有後端模式未能有效應對(duì)，市場(chǎng)需要一種性價比更高(gāo)的(de)産品形态，需要系統部署更加靈活，應用(yòng)場(chǎng)景更加廣泛、易落地的(de)小型智能場(chǎng)景，讓智能走向“大(dà)衆項目”。

2）預警準确度和(hé)場(chǎng)景适應性不強

各行業的(de)視頻(pín)監控業務複雜(zá)度越來(lái)越高(gāo)，更多(duō)的(de)圖像細節信息的(de)識别和(hé)業務功能的(de)擴展成爲客戶的(de)迫切需求。同時(shí)，現有系統經常部署海量的(de)監控，才能夠滿足複雜(zá)業務的(de)需求，要采集更多(duō)的(de)視頻(pín)圖像、獲取更多(duō)的(de)目标信息、進行更加精确的(de)智能分(fēn)析，都是行業提升視頻(pín)監控能力和(hé)效率的(de)關鍵點。傳統的(de)智能算(suàn)法難以适應複雜(zá)監控場(chǎng)景，急需要場(chǎng)景适應能力更強、誤報率更低、能提取更多(duō)目标特征的(de)視頻(pín)智能化(huà)方案和(hé)産品。

1.3 建設内容

方案提供從端到端的(de)智能視頻(pín)分(fēn)析系統解決方案，包括智能前端、網絡傳輸、視頻(pín)存儲、控制顯示、智能分(fēn)析、管理(lǐ)平台。

爲滿足綜合安防領域内對(duì)人(rén)車物(wù)的(de)智能需求，結合當前的(de)智能技術，有重點的(de)解決綜合安防當前智能需求中的(de)最痛點，本系統重點實現人(rén)員(yuán)智能管控、車輛智能管控。其中，人(rén)員(yuán)智能管控主要包括人(rén)臉抓拍(pāi)、人(rén)臉比對(duì)、人(rén)臉身份核驗、人(rén)臉布控、人(rén)臉陌生人(rén)報警、人(rén)臉以圖搜圖、人(rén)臉軌迹，人(rén)員(yuán)異常行爲分(fēn)析、周界防範去誤報，客流監控和(hé)統計、開放區(qū)域人(rén)員(yuán)密度預警；車輛智能管控主要爲園區(qū)車輛占道檢測和(hé)卡口智能應用(yòng)。

1.4 名詞解釋

第 二 章(zhāng) 系統架構與功能

第1章(zhāng)

2.1 系統架構

系統架構可(kě)設計如下(xià)：

圖1. 智能視頻(pín)分(fēn)析系統架構示意圖

1）  前端部分(fēn)

系統支持普通(tōng)前端攝像機和(hé)智能攝像機的(de)接入。前端網絡攝像機進行圖像、視頻(pín)等網絡數字信号的(de)采集，通(tōng)過網絡進行視頻(pín)圖像的(de)傳輸。前端接入攝像機可(kě)從功能上分(fēn)爲周界防範、人(rén)員(yuán)流控及預警、高(gāo)危布控個(gè)、可(kě)疑人(rén)員(yuán)監控個(gè)、内部人(rén)員(yuán)異常報警、車輛異常報警和(hé)管控幾個(gè)部分(fēn)，爲智能應用(yòng)提供各類數據和(hé)視頻(pín)的(de)采集。

2）  後端部分(fēn)

支持多(duō)種類型的(de)後端存儲設備接入，主要用(yòng)于對(duì)前端采集的(de)視頻(pín)、圖片進行存儲和(hé)分(fēn)析比對(duì)功能。包括具備人(rén)臉比對(duì)功能的(de)“超腦(nǎo)”NVR和(hé)具備後端周界防範去誤報的(de)“超腦(nǎo)”NVR。

3）中心管理(lǐ)平台部分(fēn)

在中心管理(lǐ)平台，可(kě)進行人(rén)臉識别、比對(duì)、布控、檢索、以及各類聯動等應用(yòng)，例如人(rén)臉和(hé)車牌智能檢索，并将檢索結果在地圖上展示軌迹。

2.2 系統功能

人(rén)臉應用(yòng)場(chǎng)景廣泛、價值巨大(dà)。如人(rén)臉身份核驗應用(yòng)，可(kě)應用(yòng)于園區(qū)、工地大(dà)門識别企業員(yuán)工、廠區(qū)人(rén)員(yuán)、工地工人(rén)，樓宇小區(qū)的(de)大(dà)門、建築出入口識别業主人(rén)員(yuán)，以及對(duì)進出小區(qū)或别墅的(de)水(shuǐ)電工、保潔員(yuán)、綠(lǜ)化(huà)工、維修工，别墅親友等人(rén)員(yuán)檢測和(hé)識别，通(tōng)過對(duì)抓拍(pāi)的(de)人(rén)臉進行實時(shí)比對(duì)，比對(duì)成功後聯動閘機進行開門，實現内部人(rén)員(yuán)或相關人(rén)員(yuán)進出大(dà)門出入口的(de)管控。

除此之外，人(rén)臉身份核驗還(hái)可(kě)以應用(yòng)于其他(tā)重要區(qū)域，如公安（嫌疑犯确認、零口供、槍械庫管理(lǐ)）、金融（金庫、押鈔車、ATM機、加鈔室）、醫院重地（特殊藥房(fáng)、麻醉室、手術室）、樓宇（企業财務、檔案、庫房(fáng)）等人(rén)員(yuán)比對(duì)、航客運（安檢）、交通(tōng)運輸（特殊車輛司機）、幼教（接送家長(cháng)）、大(dà)學（實驗室、教師考勤）等；酒店(diàn)/商超/連鎖慣偷識别、建築工地（特殊工種人(rén)員(yuán)比對(duì)）等場(chǎng)景。

人(rén)臉（黑(hēi)名單）布控報警應用(yòng)，可(kě)應用(yòng)于大(dà)樓園區(qū)的(de)出入口、大(dà)廳等場(chǎng)景，滿足用(yòng)戶對(duì)于鬧訪、黃(huáng)牛、醫鬧、慣偷、鬧事者、地痞流氓、社會無業青年等可(kě)疑人(rén)員(yuán)的(de)檢測和(hé)識别，以及重要其他(tā)人(rén)員(yuán)的(de)檢測和(hé)識别，并對(duì)抓拍(pāi)的(de)人(rén)臉進行實時(shí)比對(duì)，比對(duì)成功後進行報警。

人(rén)臉檢索應用(yòng)，可(kě)用(yòng)于園區(qū)/街(jiē)道搜索嫌疑人(rén)臉，實現快(kuài)速檢索、提高(gāo)效率，事後追溯、證據查詢等。通(tōng)過下(xià)發人(rén)臉，在人(rén)臉抓拍(pāi)庫中進行人(rén)臉比對(duì)、搜索，比對(duì)成功後返回搜索結果，滿足用(yòng)戶對(duì)于人(rén)臉搜索的(de)需要。

2.2.1 人(rén)臉抓拍(pāi)

系統支持具有深度學習(xí)算(suàn)法的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)。前端人(rén)臉抓拍(pāi)機通(tōng)過智能人(rén)臉檢測算(suàn)法和(hé)人(rén)臉區(qū)域曝光(guāng)功能，以及從YUV獲取圖像而無損提取圖片，爲用(yòng)戶提供質量更高(gāo)的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)圖像。

方案推薦使用(yòng)具有深度學習(xí)能力的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)機。深度學習(xí)的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)機相比傳統的(de)智能産品，具有更高(gāo)的(de)精确度，場(chǎng)景适應能力也(yě)更強，如在小目标場(chǎng)景和(hé)大(dà)角度場(chǎng)景中，檢出率較傳統的(de)智能産品顯著提高(gāo)。内部測試如下(xià)：

表1 深度學習(xí)産品與傳統智能産品對(duì)比

2.2.2 人(rén)臉比對(duì)

系統支持深度學習(xí)算(suàn)法的(de)人(rén)臉比對(duì)功能，爲用(yòng)戶提供人(rén)臉身份核驗、人(rén)臉（黑(hēi)名單）布控報警和(hé)人(rén)臉檢索等應用(yòng)。用(yòng)戶可(kě)根據需要設置不同的(de)人(rén)臉比對(duì)阈值，一般人(rén)臉比對(duì)阈值爲80%~90%，若阈值過高(gāo)，導緻漏報率高(gāo)，遺漏重要信息；阈值過低，導緻誤報率高(gāo)，人(rén)工二次确認造成效率低下(xià)。

人(rén)臉比對(duì)功能是人(rén)臉應用(yòng)中的(de)基礎功能，下(xià)面詳細介紹人(rén)臉身份核驗、人(rén)臉布控報警、人(rén)臉陌生人(rén)報警、人(rén)臉檢索（以臉搜臉）和(hé)人(rén)臉軌迹幾類應用(yòng)。

2.2.3 人(rén)臉身份核驗

管理(lǐ)員(yuán)将的(de)人(rén)臉照(zhào)片添加到人(rén)臉分(fēn)組中，将該分(fēn)組下(xià)發到人(rén)臉比對(duì)設備（具備比對(duì)功能的(de)前端攝像機/後端比對(duì)設備/服務器比對(duì)，下(xià)同）中，并關聯。關聯後，攝像機抓拍(pāi)的(de)人(rén)臉隻與其關聯的(de)名單庫内人(rén)臉進行比對(duì)識别和(hé)聯動。

人(rén)臉比對(duì)設備可(kě)将名單庫照(zhào)片進行建模處理(lǐ)，并與抓拍(pāi)照(zhào)片進行比對(duì)，将相似度最高(gāo)的(de)人(rén)臉圖片作爲識别結果，推送到平台，用(yòng)戶可(kě)在平台中查詢比對(duì)結果。

根據比對(duì)結果設置聯動，可(kě)通(tōng)過IO信号與設備進行硬聯動開門；或在平台上将比對(duì)結果配置軟聯動。

圖2. 人(rén)臉身份核驗刷臉開門

2.2.4 人(rén)臉布控報警

管理(lǐ)員(yuán)将布控人(rén)臉照(zhào)片下(xià)發到名單庫，并與比對(duì)設備進行關聯布控。布控後，将對(duì)實時(shí)抓拍(pāi)的(de)人(rén)臉照(zhào)片進行比對(duì)識别和(hé)報警。平台接收到人(rén)臉實時(shí)比對(duì)報警，将對(duì)應的(de)人(rén)臉圖片及信息顯示出來(lái)，警示值班人(rén)員(yuán)關注和(hé)處理(lǐ)，并可(kě)進行相關聯動。

圖3. 人(rén)臉布控報警

2.2.5 人(rén)臉陌生人(rén)報警

在園區(qū)内部的(de)核心區(qū)域，将授權人(rén)員(yuán)的(de)照(zhào)片下(xià)發到名單庫并關聯布控。關聯後，進行人(rén)臉比對(duì)識别和(hé)報警，若比對(duì)成功，不報警；若比對(duì)失敗，則認爲是非名單庫的(de)人(rén)員(yuán)，屬于“陌生人(rén)”，上報陌生人(rén)報警事件。

平台接收到人(rén)臉陌生人(rén)報警後，将對(duì)應的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)圖片及信息顯示出來(lái)，以及抓拍(pāi)圖片中的(de)人(rén)員(yuán)性别、年齡段和(hé)是否帶眼鏡信息，警示值班人(rén)員(yuán)關注和(hé)處理(lǐ)，并可(kě)進行相關聯動。

圖4. 人(rén)臉陌生人(rén)報警事宜圖

2.2.6 人(rén)臉檢索

人(rén)臉檢索包括通(tōng)過人(rén)臉以圖搜圖和(hé)通(tōng)過人(rén)臉屬性進行人(rén)臉檢索兩個(gè)功能。

1）人(rén)臉以圖搜圖

在平台上導入人(rén)臉圖片後，通(tōng)過人(rén)臉以圖搜圖功能進行人(rén)臉檢索。可(kě)直接輸入人(rén)臉圖片、人(rén)臉相似度閥值、檢索數量、其它檢索條件，選擇抓拍(pāi)的(de)攝像機和(hé)時(shí)間段，在抓拍(pāi)庫中進行人(rén)臉圖片中查找是否有匹配的(de)人(rén)臉圖片，按照(zhào)抓拍(pāi)時(shí)間/相似度進行分(fēn)頁排序。

圖5. 人(rén)臉以圖搜圖

2）人(rén)臉屬性檢索

系統接收前端人(rén)臉抓拍(pāi)機上報的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)事件，其中包含人(rén)臉的(de)性别、年齡段和(hé)是否戴眼鏡三個(gè)屬性。可(kě)通(tōng)過按照(zhào)性别、年齡段和(hé)是否戴眼鏡三個(gè)屬性進行人(rén)臉屬性檢索，搜索相同屬性的(de)人(rén)臉圖片。

2.2.7 人(rén)臉軌迹

在人(rén)臉以圖搜圖的(de)結果中，将符合阈值的(de)人(rén)臉圖片以列表展示，并按照(zhào)時(shí)間順序以此在地圖上展示出人(rén)員(yuán)的(de)軌迹，便于用(yòng)戶整體上把握某個(gè)目标人(rén)員(yuán)的(de)全部活動軌迹，并在地圖上生成人(rén)臉軌迹。

在人(rén)臉比對(duì)結果中，用(yòng)戶可(kě)輸入人(rén)員(yuán)姓名或選擇人(rén)臉圖片，選擇時(shí)間範圍和(hé)多(duō)個(gè)監控點，通(tōng)過姓名搜索，顯示符合條件的(de)人(rén)臉比對(duì)結果，并且人(rén)臉比對(duì)結果可(kě)在提前添加的(de)地圖上顯示人(rén)臉軌迹，或根據結果查看實時(shí)抓拍(pāi)畫(huà)面。如下(xià)圖：

圖6. 人(rén)臉軌迹示意圖

點擊查看實時(shí)抓拍(pāi)畫(huà)面顯示如下(xià)：

圖7. 人(rén)臉軌迹點擊抓拍(pāi)圖

用(yòng)戶若未知搜索人(rén)員(yuán)姓名，或不确定該人(rén)員(yuán)是否存在比對(duì)結果，可(kě)在人(rén)臉抓拍(pāi)庫中搜索。選擇特定人(rén)臉比對(duì)設備（臉譜、超腦(nǎo)）、時(shí)間範圍，将需要搜索的(de)人(rén)臉照(zhào)片下(xià)發或在浏覽抓拍(pāi)庫時(shí)選擇某張人(rén)臉照(zhào)片進行人(rén)臉以圖搜圖，搜出該人(rén)臉的(de)所有抓拍(pāi)記錄，形成按照(zhào)時(shí)間排序的(de)人(rén)臉列表和(hé)人(rén)臉軌迹。人(rén)臉抓拍(pāi)庫搜索人(rén)臉軌迹的(de)展示效果和(hé)上圖一緻。

以人(rén)臉軌迹爲基礎，可(kě)滿足用(yòng)戶多(duō)方面的(de)需要：

Ø  地圖軌迹聯動視頻(pín)回放

用(yòng)戶在地圖軌迹上點擊抓拍(pāi)照(zhào)片，可(kě)鏈接到該抓拍(pāi)的(de)視頻(pín)回放，便于用(yòng)戶更加詳細地查看當時(shí)的(de)現場(chǎng)環境，爲嫌疑目标分(fēn)析提供更多(duō)信息。

Ø  目标人(rén)員(yuán)頻(pín)率分(fēn)析

用(yòng)戶可(kě)對(duì)懷疑的(de)目标人(rén)員(yuán)設定時(shí)間範圍和(hé)區(qū)域範圍，分(fēn)析人(rén)員(yuán)在特定條件下(xià)出現的(de)頻(pín)率和(hé)次數，以輔助人(rén)工決策，判斷該目标可(kě)能的(de)身份。如醫院黃(huáng)牛識别時(shí)，可(kě)通(tōng)過人(rén)臉軌迹，發現某人(rén)一周内出現在大(dà)廳次數超過常人(rén)，配合人(rén)工判斷，可(kě)認爲該人(rén)爲黃(huáng)牛，将其照(zhào)片添加到黑(hēi)名單庫中進行布控，下(xià)次出現時(shí)可(kě)及時(shí)通(tōng)知保安人(rén)員(yuán)。

Ø  巡更人(rén)員(yuán)路線複核

通(tōng)過在巡更點添加人(rén)臉抓拍(pāi)機，可(kě)在事後通(tōng)過人(rén)臉軌迹功能分(fēn)析巡更人(rén)員(yuán)的(de)巡更情況，規範巡更人(rén)員(yuán)的(de)行爲，增強園區(qū)内的(de)安防水(shuǐ)平。

Ø  安防漏洞分(fēn)析

基于對(duì)多(duō)個(gè)确定的(de)可(kě)疑人(rén)員(yuán)進行人(rén)臉軌迹分(fēn)析，可(kě)根據相同行動路徑，分(fēn)析安防系統中該共同區(qū)域可(kě)能存在漏洞，提前封堵未知風險。

2.2.8 人(rén)臉庫管理(lǐ)

1）名單庫添加

平台支持創建、編輯、删除名單庫，可(kě)根據不同的(de)需要，系統可(kě)創建多(duō)個(gè)不同的(de)名單庫，可(kě)便于用(yòng)戶根據自身需求将不同的(de)名單庫用(yòng)作不同的(de)比對(duì)功能，如名單庫可(kě)設置高(gāo)度危險人(rén)員(yuán)名單庫、一般等級危險人(rén)員(yuán)名單庫等。

圖8. 人(rén)員(yuán)名單庫分(fēn)組管理(lǐ)

2）名單庫人(rén)員(yuán)添加。

平台可(kě)向各名單庫添加、編輯、删除人(rén)員(yuán)信息和(hé)人(rén)臉圖片，進行人(rén)員(yuán)信息和(hé)人(rén)臉圖片的(de)信息注冊，一個(gè)人(rén)員(yuán)可(kě)對(duì)應多(duō)張人(rén)臉圖片。

圖9. 名單庫人(rén)員(yuán)添加

3）名單庫人(rén)員(yuán)添加的(de)方式

平台支持手動添加人(rén)臉庫和(hé)批量人(rén)臉添加、删除處理(lǐ)，如平台可(kě)以單個(gè)圖片進行注冊，手動輸入人(rén)員(yuán)的(de)身份信息；平台支持批量導入人(rén)員(yuán)，其中的(de)人(rén)員(yuán)姓名直接使用(yòng)其照(zhào)片名稱，便于當名單庫人(rén)員(yuán)較多(duō)時(shí)的(de)快(kuài)速導入。

圖10. 名單庫人(rén)員(yuán)快(kuài)速導入

4）抓拍(pāi)庫獨立管理(lǐ)

平台對(duì)不同人(rén)臉識别設備的(de)抓拍(pāi)庫不做(zuò)統一管理(lǐ)。其中，“深眸”前端比對(duì)功能的(de)抓拍(pāi)照(zhào)片存儲在前端攝像機中，“超腦(nǎo)”NVR的(de)抓拍(pāi)庫圖片存儲在“超腦(nǎo)”NVR中，臉譜的(de)抓拍(pāi)庫圖片存儲在雲存儲中。

5）比對(duì)事件統一管理(lǐ)

平台對(duì)不同人(rén)臉識别設備的(de)比對(duì)事件、比對(duì)詳情進行統一存儲和(hé)管理(lǐ)。用(yòng)戶可(kě)對(duì)事件進行查看以及操作各類聯動，以便用(yòng)戶查詢及生成報表。

2.2.9 異常行爲分(fēn)析

平台支持人(rén)員(yuán)異常行爲事件報警，檢測事件包括人(rén)數異常、間距異常、徘徊檢測、劇烈運動、在離崗檢測、倒地檢測、滞留檢測、跨線檢測和(hé)奔跑事件，進行人(rén)員(yuán)異常行爲的(de)分(fēn)析、報警和(hé)聯動。不同的(de)異常行爲檢測功能可(kě)用(yòng)于不同的(de)監控場(chǎng)景，防範安全事件的(de)發生，向安保人(rén)員(yuán)報警及時(shí)處理(lǐ)，盡量将安全事件的(de)損害降低。

如徘徊和(hé)滞留檢測，可(kě)應用(yòng)于園區(qū)或大(dà)樓外圍道路、牆角監控，采集人(rén)員(yuán)徘徊的(de)信息，提前預警可(kě)疑人(rén)員(yuán)，爲事後取證提供依據。

圖11. 人(rén)員(yuán)徘徊檢測

人(rén)數異常和(hé)間距異常檢測事件，可(kě)用(yòng)于在監控ATM中是否進入的(de)人(rén)數異常、人(rén)員(yuán)間距異常等場(chǎng)景，預防ATM尾行或搶劫事件，并爲事後取證提供證據；

圖12. 人(rén)數異常和(hé)間距異常檢測

倒地檢測事件，可(kě)用(yòng)于在重症監護室、辦事大(dà)廳、ATM中進行人(rén)員(yuán)倒地監控，及時(shí)處理(lǐ)倒地事件，将安全事件的(de)損害降低。

圖13. 人(rén)員(yuán)倒地檢測

離崗檢測事件，可(kě)應用(yòng)對(duì)安保人(rén)員(yuán)的(de)離崗檢測報警，防止安保人(rén)員(yuán)擅自離崗。

圖14. 安保人(rén)員(yuán)離崗檢測

2.2.10 周界防範及去誤報

周界防範在綜合安防領域中具有廣泛的(de)使用(yòng)場(chǎng)景，可(kě)防止非法的(de)入侵和(hé)各種破壞活動，發出入侵報警等功能，消除建築物(wù)的(de)安全隐患，阻止人(rén)民生命财産損失的(de)事件發生。

視頻(pín)周界防範是建立在傳統周界防範概念基礎上，通(tōng)過智能視頻(pín)分(fēn)析技術實現對(duì)入侵、越界等行爲進行實時(shí)報警，并聯動前端的(de)視頻(pín)監控攝像機實時(shí)了(le)解監控區(qū)域的(de)情況，一旦發生入侵行爲，第一時(shí)間發出警示，并及時(shí)告知安保人(rén)員(yuán)進行處理(lǐ)。

系統具備周界防範事件偵測功能，可(kě)在平台上對(duì)其進行配置、接收報警等操作，在事件中心模塊對(duì)該報警配置聯動動作。

圖15. 周界報警示意圖

然而，由于樹葉搖晃、燈光(guāng)照(zhào)射、動物(wù)穿越等因素産生的(de)大(dà)量誤報大(dà)大(dà)影(yǐng)響了(le)用(yòng)戶的(de)使用(yòng)積極性。由于誤報頻(pín)繁的(de)原因，将會嚴重增強安保人(rén)員(yuán)對(duì)系統的(de)不滿意度，同時(shí)也(yě)會因爲事件過多(duō)容易導緻報警事件的(de)遺漏。

采用(yòng)基于深度學習(xí)智能算(suàn)法的(de)去誤報設備，可(kě)以對(duì)觸發報警的(de)區(qū)域進行人(rén)體目标二次識别，從而最大(dà)限度的(de)降低周界防範誤報現象，切實提高(gāo)監控區(qū)域的(de)安全防範能力。

具體功能包括：

1）越界偵測和(hé)區(qū)域入侵去誤報

開啓人(rén)體去誤報後，當目标越過用(yòng)戶設置的(de)警戒面或在設定的(de)檢測區(qū)域範圍内停留（包括靜止或移動）超過設定時(shí)間時(shí)，高(gāo)端SMART攝像機産生越界偵測事件和(hé)區(qū)域入侵事件,設備将對(duì)攝像機推送的(de)報警圖片結合越界規則進行目标二次識别，如果由人(rén)體觸發，系統自動産生報警。

普通(tōng)經濟型攝像機不産生周界報警，由設備對(duì)視頻(pín)流進行分(fēn)析，産生越界偵測事件和(hé)區(qū)域入侵報警并完成去誤報功能。

針對(duì)曆史報警信息，系統支持通(tōng)過點位、時(shí)間段等進行報警信息的(de)查看，以及前後數秒錄像的(de)關聯、回放。

2）報警聯動

平台可(kě)通(tōng)過報警彈窗(chuāng)、蜂鳴器報警、IO等多(duō)種方式進行周界防範報警聯動。

2.2.11 客流統計

系統支持對(duì)經過入口的(de)人(rén)員(yuán)數量進行實時(shí)統計和(hé)阈值報警功能，有效預防擁擠、踩踏等惡性安防事件産生。

如在大(dà)型超市、商場(chǎng)和(hé)連鎖店(diàn)鋪需要顯示當前客流狀态和(hé)變化(huà)趨勢，對(duì)流量較大(dà)的(de)區(qū)域采取預防突發事件的(de)措施，并可(kě)實時(shí)觀察商場(chǎng)當前的(de)停留人(rén)數，從而對(duì)電力、維護人(rén)員(yuán)及安防人(rén)員(yuán)等進行合理(lǐ)調整，并可(kě)控制商場(chǎng)運營本；

地鐵站、車站和(hé)機場(chǎng)通(tōng)過客流統計，自動統計進出乘客的(de)數量，分(fēn)析乘客的(de)人(rén)流量分(fēn)析，對(duì)于國家、政府規劃建設車站、機場(chǎng)等大(dà)型工程項目和(hé)特殊時(shí)段疏導、分(fēn)流乘客流量的(de)策略提供依據。

展覽館、博物(wù)館通(tōng)過自動統計進出的(de)參展人(rén)員(yuán)，分(fēn)析不同區(qū)域進出人(rén)員(yuán)數量，了(le)解大(dà)衆需求，可(kě)對(duì)安防力量進行有效布控和(hé)實時(shí)調整，并對(duì)後續展覽館、博物(wù)館等建設和(hé)開發提供依據。

但是，傳統客流統計由于設備識别能力的(de)限制，以及客流智能算(suàn)法的(de)差異，導緻傳統客流統計由于推車、小孩以及店(diàn)員(yuán)徘徊造成較大(dà)誤報，降低客流統計的(de)精确度，無法滿足用(yòng)戶精确統計的(de)需要。

針對(duì)上述問題，系統提供具有更高(gāo)精度的(de)客流實時(shí)監控和(hé)統計報表功能，滿足用(yòng)戶精确統計需要，爲擁擠、踩踏事件的(de)防範提供更加精準的(de)參考數據。

除實時(shí)客流人(rén)數統計外，系統還(hái)提供實時(shí)客流監控和(hé)曆史客流統計報表功能，滿足用(yòng)戶客流統計分(fēn)析的(de)需要。

1）實時(shí)客流統計監控。用(yòng)戶可(kě)在界面看到實時(shí)客流畫(huà)面，并在視頻(pín)上看到進入、離開的(de)客流數，滿足實時(shí)監控客流的(de)需要。

圖16. 平台客流實時(shí)監控界面

2）豐富的(de)曆史客流統計報表。可(kě)生成包括即時(shí)報表，日報表，月(yuè)報表，年報表，自定義報表，彙總報表在内的(de)多(duō)種報表類型，包括日、周、季、年報表，彙總報表和(hé)自定義報表功能，滿足用(yòng)戶進行各類客流分(fēn)析的(de)需要。

圖17. 平台客流統計報表示意圖

2.2.12 人(rén)員(yuán)密度預警

系統支持對(duì)開放區(qū)域進行人(rén)員(yuán)數量實時(shí)統計和(hé)密度預警功能。

通(tōng)過人(rén)員(yuán)密度預警功能，可(kě)直觀的(de)了(le)解監控區(qū)域中的(de)人(rén)員(yuán)數量情況，還(hái)可(kě)以對(duì)人(rén)員(yuán)數據進行預警，滿足用(yòng)戶對(duì)人(rén)員(yuán)密度監控的(de)需要，有助于進行有效的(de)安防工作計劃，防止擁擠、踩踏等惡性安防事件的(de)發生，并及時(shí)的(de)安排警力進行疏散和(hé)引導。密度預警功能有如下(xià)特點：

1）滿足開放場(chǎng)景需要

在擁有多(duō)個(gè)出入口或出入口較爲寬敞的(de)開放區(qū)域，如園區(qū)大(dà)門口、廣場(chǎng)、車站，該區(qū)域人(rén)流密度大(dà)，安全事件易發且一旦發生造成的(de)危害和(hé)影(yǐng)響較大(dà)，用(yòng)戶需要對(duì)該區(qū)域進行實時(shí)監控和(hé)預警。傳統的(de)客流相機對(duì)于标準出入口有較好的(de)客流統計功能，但針對(duì)開放區(qū)域還(hái)難以滿足用(yòng)戶需求。

2）所見即所得(de)

在特殊場(chǎng)景中，如出入口與目标監控區(qū)域較遠(yuǎn)、或中間分(fēn)支路線較多(duō)，傳統客流相機安裝在出入口，對(duì)目标監控區(qū)域的(de)人(rén)流數據或不夠精确。密度預警功能直接安裝在監控現場(chǎng)的(de)攝像機，不用(yòng)安裝在出入口，用(yòng)戶可(kě)通(tōng)過視頻(pín)預覽直接監測現場(chǎng)情況，監控效果和(hé)用(yòng)戶感知更佳。

同時(shí)，在同一個(gè)監控畫(huà)面中，若用(yòng)戶僅需要關注某個(gè)小區(qū)域，可(kě)通(tōng)過劃線設置監控範圍，對(duì)出入該範圍内的(de)人(rén)數進行監控和(hé)預警，監控場(chǎng)景更加靈活。

圖21. 監控區(qū)域配置

3）定時(shí)監控與報警監控相結合

用(yòng)戶可(kě)提前設置區(qū)域的(de)密度阈值，當達到設定阈值時(shí)産生告警；同時(shí)具備定時(shí)上報（每分(fēn)鐘(zhōng)）監控區(qū)域的(de)人(rén)數密度和(hé)密度檔位功能。定時(shí)監控與報警監控相結合，既能滿足高(gāo)危區(qū)域用(yòng)戶實時(shí)監控的(de)需要；也(yě)能通(tōng)過告警功能，普通(tōng)監控區(qū)域的(de)用(yòng)戶可(kě)在離阈值密度較遠(yuǎn)時(shí)不用(yòng)實時(shí)關注屏幕，僅需要産生告警後再進行查看、啓動預案和(hé)消警。

2.2.13 熱(rè)度分(fēn)析

對(duì)室内固定區(qū)域進行空間熱(rè)度分(fēn)析，爲用(yòng)戶提供區(qū)域内人(rén)流熱(rè)度數據，有助于用(yòng)戶進行室内的(de)熱(rè)度分(fēn)析，調整安防力量布防及爲用(yòng)戶業務分(fēn)析提供支撐數據。

圖22. 熱(rè)度分(fēn)析

2.2.14 占道檢測

針對(duì)住宅小區(qū)内人(rén)行通(tōng)道、企事業單位園區(qū)内部道路、地下(xià)停車場(chǎng)的(de)入口通(tōng)道等區(qū)域，采用(yòng)内置占道檢測、車牌識别智能算(suàn)法的(de)占道球進行檢測，可(kě)自動對(duì)違規占道車輛進行識别和(hé)取證，解決開放園區(qū)社區(qū)帶來(lái)外來(lái)車輛違停，智能識别車牌，上報城(chéng)管，威懾力強，實現園區(qū)占道行爲智能化(huà)管理(lǐ)。

其次，還(hái)可(kě)對(duì)靜止或運動車輛進行手動取證功能，讓違章(zhāng)無所遁形，并利用(yòng)獨創的(de)智能聚焦算(suàn)法，實現對(duì)運動物(wù)體的(de)快(kuài)速聚焦捕獲，有效檢測距離達150米，即使有車輛想快(kuài)速逃離也(yě)能抓取到該車輛信息。

單個(gè)占道球 可(kě)支持8個(gè)場(chǎng)景的(de)占道輪巡檢測，并對(duì)檢測到的(de)占道事件進行圖片抓拍(pāi)，上傳至NVR或者綜合管理(lǐ)平台，後台管理(lǐ)人(rén)員(yuán)可(kě)以獲取到大(dà)量信息，對(duì)現場(chǎng)以及違章(zhāng)情況進行全面了(le)解，提醒采取相關措施，對(duì)違規占道現象進行快(kuài)速記錄和(hé)處理(lǐ)響應。

圖23. 社區(qū)内部占道檢測

2.2.15 過車記錄管理(lǐ)

在園區(qū)卡口或内部道路中，爲了(le)加強進入園區(qū)車輛的(de)管控，需要對(duì)過車進行抓拍(pāi)和(hé)查看，爲事後查找嫌疑車輛提供線索和(hé)證據；同時(shí)，車輛超速行駛會增加園區(qū)安全隐患，特别是在休息期間，園區(qū)内部有大(dà)量人(rén)員(yuán)走動，此時(shí)園區(qū)内部如有車輛（特别是大(dà)型貨車）超速行駛則很有可(kě)能發生嚴重安全事故。

Ø  車輛捕獲功能

系統通(tōng)過視頻(pín)檢測方式實現車輛捕獲功能，能對(duì)所有經過車輛進行捕獲，除了(le)能夠捕獲在車道上正常行駛的(de)車輛外。

Ø  車輛圖像識别功能

系統能夠準确捕獲、記錄通(tōng)行車輛信息。記錄的(de)車輛信息除包含圖像信息外，還(hái)包括文本信息，如日期、時(shí)間（精确到毫秒）、地點、方向、号牌号碼、車型、車速等。

圖24. 300萬抓拍(pāi)機現場(chǎng)真實拍(pāi)攝效果圖

系統支持具有深度學習(xí)算(suàn)法的(de)卡口相機/單元，夜間視頻(pín)亮度大(dà)幅提升，提高(gāo)了(le)車輛特征識别的(de)準确率，爲園區(qū)車輛管理(lǐ)、事故偵破、證據查找提供更多(duō)、更準确的(de)線索，滿足用(yòng)戶7*24小時(shí)的(de)卡口監控需要。海康“神捕”系列和(hé)傳統卡口相機的(de)性能比較如下(xià)表：

表2 深度學習(xí)卡口與傳統卡口設備的(de)對(duì)比

圖26. 深度學習(xí)算(suàn)法卡口夜間效果圖

2.2.16 濃縮播放

在需要快(kuài)速查看錄像的(de)場(chǎng)景中，如保安人(rén)員(yuán)需要對(duì)一段時(shí)期内的(de)錄像進行快(kuài)速浏覽以尋找證據，将是否有人(rén)出現定義爲關鍵視頻(pín)，可(kě)對(duì)非關鍵時(shí)段視頻(pín)進行快(kuài)速播放，關鍵時(shí)段正常播放，實現長(cháng)時(shí)間視頻(pín)的(de)濃縮播放、快(kuài)速查找和(hé)定位目标，減少查找時(shí)間，提高(gāo)視頻(pín)查看效率。

圖27. 視頻(pín)濃縮播放

第 三 章(zhāng) 系統優勢

第2章(zhāng)

3.1 多(duō)角度、多(duō)層次的(de)立體化(huà)防控體系

方案借鑒成熟的(de)“圈線面點”安防布建模型，構建多(duō)角度、多(duō)層次的(de)立體化(huà)綜合安防體系，場(chǎng)景覆蓋更完善，以典型園區(qū)爲例，從外至内形成協同作戰的(de)、有機的(de)、不可(kě)割裂的(de)整體防控體系，有助于全面提升以空間爲軸的(de)人(rén)、車、物(wù)全方位防控水(shuǐ)平，提升綜合安防整體防控能力。

同時(shí)，方案針對(duì)細分(fēn)場(chǎng)景也(yě)提供完整的(de)解決方案，解決用(yòng)戶在該場(chǎng)景的(de)痛點需求，便于在獨立的(de)智能系統中使用(yòng)。

3.2 智能分(fēn)析“雲邊結合”

首先，在邊緣節點部分(fēn)，系統推薦具有深度學習(xí)的(de)前端智能産品，實現精度更高(gāo)、場(chǎng)景适應能力更強的(de)前端智能分(fēn)析。

其次，系統支持智能“雲邊結合”模式，包括中心智能分(fēn)析服務器和(hé)前端智能攝像機的(de)結合，能夠适應不同的(de)場(chǎng)景需要，滿足用(yòng)戶多(duō)樣性需求。特别是方案既可(kě)滿足大(dà)型項目的(de)智能需求，針對(duì)中小型項目的(de)智能需求，方案也(yě)有較強的(de)适應能力和(hé)項目應對(duì)能力。

3.3 事前-事中-事後完善的(de)防範體系

系統提供事前-事中-事後完整的(de)智能應用(yòng)。

通(tōng)過人(rén)臉布控報警、人(rén)流密度預警，可(kě)有效提前防止如慣偷、鬧訪、黃(huáng)牛、社會流氓，以及人(rén)流超限帶來(lái)的(de)各類安全事故；

其次，針對(duì)實時(shí)發生的(de)人(rén)員(yuán)異常行爲如摔倒、人(rén)數間距異常、離崗等事件，系統可(kě)實時(shí)的(de)報警事件，便于用(yòng)戶及時(shí)處理(lǐ)，将已發生的(de)事故損害盡可(kě)能降低；

最後，在事後可(kě)進行人(rén)臉以圖搜圖、人(rén)臉時(shí)間軸列表、視頻(pín)濃縮播放、客流統計等功能，滿足用(yòng)戶事後風險查找、證據尋找等事後功能。

通(tōng)過完整的(de)事前-事中和(hé)事後的(de)智能應用(yòng)，形成完整的(de)安全防範體系。

3.4 更豐富的(de)智能應用(yòng)

系統提供包括人(rén)臉抓拍(pāi)、人(rén)臉比對(duì)（包括身份核驗、人(rén)臉布控）、人(rén)臉以圖搜圖等基礎功能，行業用(yòng)戶可(kě)在基礎功能之上适當添加行業特性，形成豐富的(de)智能應用(yòng)，如幼教可(kě)實現接送兒(ér)童家長(cháng)的(de)人(rén)臉比對(duì)、交通(tōng)行業中特殊車輛的(de)人(rén)臉比對(duì)、銀行金庫或ATM加鈔室的(de)人(rén)臉核驗、園區(qū)或内部道路的(de)人(rén)臉軌迹應用(yòng)等。

3.5 場(chǎng)景化(huà)的(de)智能應用(yòng)設計

方案選擇綜合安防典型的(de)園區(qū)場(chǎng)景進行分(fēn)析，該場(chǎng)景适當添加行業的(de)個(gè)性化(huà)智能應用(yòng)，即可(kě)複制到多(duō)個(gè)行業的(de)類似場(chǎng)景，如市政機構的(de)政府大(dà)樓、機關園區(qū)，金融大(dà)樓、金庫及監控中心，能源企業和(hé)能源機構園區(qū)，普高(gāo)教校園園區(qū)、大(dà)樓，景區(qū)、文化(huà)博物(wù)館園區(qū)，連鎖、商業綜合體、企業園區(qū)、住宅小區(qū)等場(chǎng)景，具有較高(gāo)的(de)可(kě)複制性。

3.6 更佳的(de)智能應用(yòng)體驗

系統提供統一的(de)名單庫管理(lǐ)，進行統一的(de)人(rén)臉抓拍(pāi)事件查詢，接收統一的(de)人(rén)臉比對(duì)事件，使用(yòng)統一的(de)人(rén)臉布控和(hé)人(rén)臉以圖搜圖功能，減少用(yòng)戶因爲不同比對(duì)模式帶來(lái)的(de)複雜(zá)性，提升用(yòng)戶的(de)智能應用(yòng)體驗。

第 四 章(zhāng) 核心産品介紹

4.1 園區(qū)占道球

園區(qū)占道球（DS-LG21Q421IW-A），也(yě)稱爲200萬像素紅外園區(qū)占道檢測智能球機，是海康威視爲住宅小區(qū)内人(rén)行通(tōng)道、地下(xià)停車場(chǎng)的(de)入口通(tōng)道、企業園區(qū)内安全通(tōng)道等各類通(tōng)道場(chǎng)景中專門研制的(de)一款占道檢測球機。

園區(qū)占道球可(kě)自動對(duì)違規占道車輛進行識别和(hé)取證，解決開放園區(qū)内外來(lái)車輛違停的(de)檢測、識别、取證等問題，可(kě)智能識别車牌，上報平台或城(chéng)管，威懾力強，實現園區(qū)占道行爲智能化(huà)管理(lǐ)。

園區(qū)占道球支持最多(duō)8個(gè)場(chǎng)景的(de)占道輪巡檢測，150米照(zhào)射距離（紅外）。

圖28. 園區(qū)占道球産品圖片（DS-LG21Q421IW-A）

4.2 “深眸”雙目客流相機

“深眸”垂直雙目客流統計攝像機（iDS-2CD6810F/C、iDS-2CD6810F-IV/C）是海康威視采用(yòng)雙目立體視覺技術、3D目标檢測跟蹤技術和(hé)高(gāo)度過濾技術打造的(de)一款智能客流統計攝像機。

該攝像機比傳統客流相機具有更高(gāo)的(de)客流統計精度，能有效統計區(qū)域内進入、離開、經過人(rén)數，并産生各類客流統計報表，同時(shí)具備高(gāo)度過濾、徘徊人(rén)員(yuán)過濾等特色功能，能爲用(yòng)戶提供更加精準的(de)客流統計，爲用(yòng)戶防止擁擠、踩踏等惡性安防事件提前預警。該産品可(kě)廣泛應用(yòng)于景區(qū)、體育館、博物(wù)館、醫院等、營業廳、連鎖門店(diàn)、4S店(diàn)、小型超市、大(dà)型超市商場(chǎng)、購(gòu)物(wù)街(jiē)、地鐵站車站、機場(chǎng)等場(chǎng)景。根據使用(yòng)場(chǎng)景的(de)差别，産品分(fēn)爲室内和(hé)室外兩種形态。

圖29. “深眸”垂直雙目客流統計攝像機（左邊室内、右邊室外）

4.3 “深眸”傾斜雙目（行爲分(fēn)析）智能攝像機

“深眸”傾斜雙目智能攝像機（DS-2CD8426F/B-I）是海康威視出品的(de)一款行爲分(fēn)析的(de)專業智能攝像機。攝像機采用(yòng)GPU模塊組成（GPU模塊的(de)并行處理(lǐ)能力是常規CPU的(de)數十甚至數百倍），以獲得(de)更好的(de)性能，并且内嵌專爲視頻(pín)監控場(chǎng)景設計、優化(huà)的(de)深度學習(xí)算(suàn)法，可(kě)實現人(rén)員(yuán)劇烈運動、在離崗、人(rén)數異常、人(rén)員(yuán)站立/倒地、人(rén)員(yuán)間距、徘徊、穿越警戒線、人(rén)員(yuán)滞留的(de)實時(shí)監測功能。

圖30. “深眸”傾斜雙目（行爲分(fēn)析）智能攝像機圖片

4.4 “深眸”筒型（人(rén)臉抓拍(pāi)）智能攝像機

“深眸”筒型智能攝像機（DS-2CD7627FWD/F-LZ（-H/-S））是海康威視出品的(de)一款人(rén)臉抓拍(pāi)的(de)專業智能攝像機。攝像機由白光(guāng)變焦筒機與高(gāo)性能GPU模塊組成，并且内嵌專爲視頻(pín)監控場(chǎng)景設計、優化(huà)的(de)深度學習(xí)算(suàn)法。

攝像機支持人(rén)臉抓拍(pāi)功能，可(kě)同時(shí)對(duì)30張人(rén)臉進行檢測、跟蹤及抓拍(pāi)；同時(shí)支持對(duì)性别、年齡、是否戴眼鏡等特征的(de)識别。

圖31. “深眸”筒型智能攝像機圖片

4.5 “深眸”傾斜雙目（人(rén)臉比對(duì)）智能攝像機

“深眸”傾斜雙目智能攝像機（DS-2CD8426FWD/F-I）是海康威視出品的(de)一款集人(rén)臉抓拍(pāi)、人(rén)臉比對(duì)爲一體的(de)專業智能攝像機。攝像機由白光(guāng)變焦筒機與高(gāo)性能GPU模塊組成，并且内嵌專爲視頻(pín)監控場(chǎng)景設計、優化(huà)的(de)深度學習(xí)算(suàn)法。

攝像機支持人(rén)臉抓拍(pāi)功能，可(kě)同時(shí)對(duì)30張人(rén)臉進行檢測、跟蹤及抓拍(pāi)，并支持對(duì)抓拍(pāi)人(rén)臉和(hé)名單庫進行實時(shí)比對(duì)、輸出結果，實現黑(hēi)名單人(rén)員(yuán)實時(shí)布控報警功能；同時(shí)支持對(duì)性别、年齡、是否戴眼鏡等特征的(de)識别。

圖32. “深眸”傾斜雙目（人(rén)臉比對(duì)）智能攝像機圖片

4.6 “深眸”人(rén)員(yuán)密度筒機

“深眸”人(rén)員(yuán)密度筒機（DS-2CD8627FWD/D-LZ(S)）是海康威視基于深度學習(xí)智能在視頻(pín)中的(de)應用(yòng)，而推出的(de)智能分(fēn)析前端攝像機。

人(rén)員(yuán)密度筒機采用(yòng)200W像素分(fēn)辨率，自帶白光(guāng)補光(guāng)。攝像機爲IP67、IK10防護等級，可(kě)實現區(qū)域人(rén)數統計，即實時(shí)統計設定區(qū)域内的(de)人(rén)員(yuán)數量并以OSD方式疊加，也(yě)可(kě)進行擁堵等級報警，設置三檔擁堵等級，實現監控區(qū)域人(rén)數超出阈值時(shí)可(kě)報警。建議(yì)安裝高(gāo)度6米以上。

人(rén)員(yuán)密度筒機可(kě)适用(yòng)于園區(qū)大(dà)門、廣場(chǎng)、候車候機廳和(hé)體育館等場(chǎng)景。

圖33. “深眸”人(rén)員(yuán)密度筒機

4.7 “海康神捕”系列卡口

“海康神捕”系列卡口（iDS-TCV300-AE、iDS-TCV700-AE）是采用(yòng)深度學習(xí)智能算(suàn)法，專爲實現治安防控、交通(tōng)管理(lǐ)需要而設計的(de)卡口單元。

“海康神捕”系列卡口支持250種車标、3000種子品牌、13種車型、11種車身顔色識别，相比傳統卡口車輛特征識别種類增加，識别準确率提升；夜間視頻(pín)亮度大(dà)幅提升，爲案件刑偵、事故偵破提供更多(duō)線索；同時(shí)，設備可(kě)自動提取未系安全帶、駕駛人(rén)接打電話(huà)等違章(zhāng)行爲，支持遠(yuǎn)光(guāng)燈檢測，爲規範駕駛人(rén)安全駕駛行爲提供更豐富的(de)科技手段，支持道路交通(tōng)信息采集和(hé)檢測功能，爲道路交通(tōng)管理(lǐ)提供基礎信息。

圖34. “海康神捕”系列卡口

4.8 “超腦(nǎo)”NVR

“超腦(nǎo)”NVR系列後端産品，是海康威視基于深度學習(xí)智能在視頻(pín)中的(de)應用(yòng)，推出的(de)智能存儲和(hé)分(fēn)析産品。

“超腦(nǎo)”NVR（iDS-9632NX-I8/FA），小超腦(nǎo)FA作爲業内首款支持人(rén)臉智能識别的(de)NVR，不僅具有 NVR 的(de)各項功能特性，更是承載了(le)基于深度學習(xí)的(de)人(rén)臉智能識别技術，具備人(rén)臉名單庫比對(duì)功能，可(kě)用(yòng)于重點人(rén)員(yuán)布控、刷臉開門、VIP識别；人(rén)臉以圖搜圖功能，可(kě)用(yòng)于目标人(rén)員(yuán)查找，可(kě)實現精确的(de)人(rén)臉分(fēn)析和(hé)應用(yòng)。産品适用(yòng)于各類中小型人(rén)臉項目，使人(rén)臉智能識别普及化(huà)，可(kě)滿足各行業人(rén)臉應用(yòng)需求。

Ø  超腦(nǎo)抓拍(pāi)：支持4路普通(tōng)高(gāo)清IPC人(rén)臉抓拍(pāi)

Ø  人(rén)臉比對(duì)：支持6路人(rén)臉實時(shí)比對(duì)報警

Ø  人(rén)臉名單庫：4個(gè)庫，總庫容50000張

Ø  百萬級人(rén)臉抓拍(pāi)庫

圖35. “超腦(nǎo)”NVR（iDS-9632NX-I8/FA）

“超腦(nǎo)”NVR（iDS-96128NX-I24），大(dà)超腦(nǎo)作爲業内首款支持人(rén)臉智能識别的(de)NVR，不僅具有 NVR 的(de)各項功能特性，更是承載了(le)基于深度學習(xí)的(de)人(rén)臉智能識别技術，具備人(rén)臉名單庫比對(duì)功能，可(kě)用(yòng)于重點人(rén)員(yuán)布控、刷臉開門、VIP識别、陌生人(rén)報警；具備周界防範、人(rén)體智能識别，有效過濾絕大(dà)部分(fēn)非人(rén)體引起的(de)周界入侵誤報警；具備人(rén)臉以圖搜圖功能，可(kě)用(yòng)于目标人(rén)員(yuán)查找，可(kě)實現精确的(de)人(rén)臉分(fēn)析和(hé)應用(yòng)；具備視頻(pín)結構化(huà)，可(kě)快(kuài)速将各類人(rén)車視頻(pín)進行結構化(huà)。産品适用(yòng)于各類中型人(rén)臉項目，使人(rén)臉智能識别普及化(huà)，可(kě)滿足各行業人(rén)臉應用(yòng)需求。

Ø  人(rén)臉比對(duì)：支持32路人(rén)臉實時(shí)比對(duì)報警

Ø  人(rén)臉名單庫：16個(gè)庫，總庫容10萬張

Ø  百萬級人(rén)臉抓拍(pāi)庫

圖36. “超腦(nǎo)”NVR（iDS-96128NX-I24）

“超腦(nǎo)”NVR（iDS-9632NX-I8/S）是海康威視自主研發的(de)新一代超腦(nǎo)NVR系列（Net Video Recorder）。它融合多(duō)項專利技術，不僅具有NVR的(de)各項功能特性，更是承載了(le)基于深度學習(xí)算(suàn)法的(de)視頻(pín)圖像結構化(huà)技術，實現精确的(de)人(rén)體識别，集周界防範去誤報、人(rén)體結構化(huà)分(fēn)析、建模、比對(duì)、檢索、存儲于一體，提升監控視頻(pín)價值，服務安防大(dà)數據時(shí)代。

主要功能可(kě)對(duì)前端的(de)周界防範（越界偵測、區(qū)域入侵）報警進行人(rén)體目标二次識别，有效過濾絕大(dà)部分(fēn)非人(rén)體引起的(de)周界入侵誤報警。

圖37. “超腦(nǎo)”NVR（iDS-9632NX-I8/S）

4.9 臉譜

臉譜（DS-IE6364-E/FA）人(rén)臉分(fēn)析服務器，是海康威視在持續多(duō)年的(de)人(rén)臉識别和(hé)比對(duì)技術的(de)研發基礎上，結合高(gāo)密度 GPU 架構與深度學習(xí)的(de)人(rén)臉智能算(suàn)法而開發的(de)優秀的(de)人(rén)臉産品。服務器通(tōng)過對(duì)人(rén)臉的(de)識别、分(fēn)析、建模，可(kě)實現黑(hēi)名單布控報警、人(rén)臉比對(duì)、人(rén)臉照(zhào)片查詢等功能，可(kě)廣泛應用(yòng)于公安、交通(tōng)、金融、教育、醫療、企業、工業園區(qū)等各類人(rén)臉識别場(chǎng)景。

人(rén)臉分(fēn)析服務器采用(yòng)19英寸1U标準機箱，具備1+1冗餘電源，嵌入式Linux 操作系統。産品具有 高(gāo)性能（80張/秒建模、64路人(rén)臉抓拍(pāi)接入）、 專業化(huà)（專業的(de)智能分(fēn)析算(suàn)法）、 智能化(huà)（智能功能豐富）、 易維護（穩定易用(yòng)的(de)硬件和(hé)軟件）、低功耗（嵌入式設計架構，整體性能更穩定，總功耗更低，節能環保）等優點。

圖38. 臉譜人(rén)臉分(fēn)析服務器