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智能人脸数据应用将进入2.0时代
  2019-10     作者:皓维电子王吉
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随着上海技防行业,DB31系列智能系统标准的逐步完善和发布,上海的安防行业的建设内容和模式都发生了较大的变化。在视频监控方面,在传统的普通高清摄像机布点监控的基础上,增加的许多出入口的人脸抓拍摄像机的布防。

9月27协会组织了一场关于智能人脸识别的沙龙活动,协会幸邀请了上海皓维电子股份有限公司王吉总为大家讲解智能人脸识别的应用前景,小编经过整理编辑,来跟大家分享一下本次沙精华内容


人脸抓拍摄像机,顾名思义就是摄像机除了具备正常的视频监控的功能之外,还具备了对监控画面中的人脸进行智能的捕获及抓拍生成单独的人脸图片的功能。其实,人脸抓拍摄像机只是人脸抓拍识别系统中的前端部分。真正让系统能够发挥作用,还需要后端识别部分,也就是将摄像机抓拍下来的人脸照片需要与人脸识别比对服务设备的人脸库数据进行比对,比对出来的结果作为我们使用和判定的依据。一般人脸库主要分为黑名单、白名单和陌生人,白名单是我们认为合法或者已授权的人员,对比成功我们不报警只记录,黑名单是我们认为非法或者未授权的人员,比对成功就产生报警。而如果识别出的人既不是黑名单也不是白名单则就判定为陌生人,我们根据需要进行记录或者报警。



目前广泛使用的人脸抓拍识别系统主要就是这种应用模式,我们称之为智能人脸数据应用1.0。对于1.0应用只能说明是智能人脸抓拍识别系统建立了一个基本框架,但是对于人脸数据的应用是远远不够的。

我们先来看两张对比照片


图1.png

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我们先来看看,1.0系统人脸抓拍识别系统的效果,对于画面中的人员,我们只能知道人脸库中已有的人员信息,对于人脸库中未登记的信息我们是无法知道这些人员的基本情况例如:是否是大楼内部职员?还是第一次来的访客?或者是其他。

让我们再来看两张对比照片

图3.png

图4.png

下边这张图是根据人脸数据分析得出的人员信息数据,通过对这些人员一段时间的数据比较碰撞,我们就可以发现,其实出现的这个5个人,只有一个人是首次出现的陌生人,而其他人员则为办公楼内员工。

从这几张对比图片,我们就会发现智能人脸数据应用2.0,其实是重在应用。这就是我们常说的“智能安防应用为王”。只有将能AI识别技术真正应用与管理和服务才能发挥出其最大的应用价值,也才能获得更多用户的认可并广泛的推广。

     接下来,我们来看看,智能人脸数据应用2.0能给我们带来哪些不一样的应用及服务。


01

应用场景一:实有人口数据分类分析


上海地标一标六实数据中的实有人口实际是实有登记人口或者说是实有注册人口,这个数据是一个静态数据,在实际的使用中,对于物业或者管理者来说用处不大,而这正是实有人口概念,我们认为该是当前在建筑物(办公楼、酒店或者小区)内的人员,应该是动态的人员人口数据,这种数据更有意义。

图5.png

例如:高层或超高层商务办公楼,通过对出入口人员进出人脸数据的分析可以获取一个较为准确的大楼内部当前实有人口数据,以及通过数据分析出大楼内不同的基本人员结构。这些数据对我们的意义在于,通过数据分析出人员进出的高峰时段对于商务办公楼人员,提供更加人性化服务,方便人员合理进出,提高效率。同时一旦发生紧急情况,例如地震、火灾,对于紧急救助者来说如果有了较为详细的人员数据以及人员类型,我们就可以快速制定更为合理的施救方案,最大可能的保障人员生命安全。

对于小区场景:可以实时获取小区内当前在住的所有人员数据。根据不同时段内小区内的人员信息进行统计分析,获取业主的作息时间及活动喜好。从而提供更好更便捷的服务。同时,对于楼内入住数据的分析可以快速高效的发现合租群租信息以及这些群租或者合租人员的职业特点及活动特性便于更好的管控等等。 

酒店场景可以实时获取当前酒店内入住人员、工作人员、访客以及其他人员特征信息(入住信息可能来自于入住登记数据共享),通过数据分析和建立大数据模型通过判定人员出入的时间和频次,快速获取酒店内人员的类型结构,便于快速的发现特别关注人员。如果晚上 10 点以后,酒店内除了工作人员及入住客人之外还 滞留在酒店内的人员列为重点关注人员。对于一周或更长一段时间内,有相同或类似行为的人群可以快速锁定,如果再来可以进行人工干预。

对于重要物品仓库、文物展览馆、监狱、看守所等特定场景,如果我们获取了当前实时的实有人员、人口数据,我们就有了有效的管控手段,滞留的人员及时发现及时处理,避免不必要的损失。 


02

应用场景二:智能发现可疑人员或需要重点关注人员


针对特别行业比如医院的黄牛药代、商务楼的推销员或者是酒店的特殊行业工 作者等,这些都是新时代环境下催生出的牛皮鲜,不能根除。这些行业头痛又很难有效的管理和预防。现有的人脸抓拍技术发现人脸并抓拍人脸并不是难事,但是比较困难的是对于多次出入的相同的人员虽然进行了人脸抓拍,但并不能判定是同一个人。这个问题对于我们能够快速的发现并找到反复出现的踩点或者重点关注人员很难快速定位并保持关注。 

图6.png

人脸数据分析系统2.0,通过结合大数据分析可以有效的定位及发现这些可疑人员并辅助管理人员进行有效监管。系统可以在大量的人脸数据中快速的发现几天、几周或者一个月内反复出现的相同人脸,并进行快速的匹配分析。如果发现属于非注册或者非授权的人员则 可以快速的将这些人脸进行归类入库,作为可疑人员或者重点关注人员进行重 点关注。 


医院场景:

系统对于药代或者特殊交易的人员,如果在设定的时间段超过一定次数出现的相同人脸进行抓拍比对,进行重点关注。 


商务楼场景: 

如果是非授权的楼内工作人员,出现频率又较高的人脸可以进行归类分析,手动对人员进行分类标定,就可以快速的发现重点关注人员。 


酒店场景: 

如果一个人经常出入这个酒店、又没有做入住登记、进入的时间有规律,那这个人很有可能是做特殊行业的,系统将会自动的将其放入特别关注人员库,进行重点监管。 


03

应用场景三:人员特征分类分析

在人脸抓拍摄像机人脸检测的时候,其实就可以分析出人员特征。系统将 这些特征进行分类,包括性别、年龄、体貌、眼镜,也可以对人员身份进行智能标签分类,甚至可以做到人员与人员之间的关联关系,将两个在系统中完全没有标定关系的人通过他们的行为特征智能的发现他们之间的关系。

图7.png

小区场景:

系统可以针对不同时段小区内的人员结构及分类数据的分析,可以人性化的提 供特别的服务。通过大数据比对,我们可以建立模型,发现小区内的独居老人,对这些独居老人进行特殊关怀。如果独居老人一段时间在小区内没有出现,有可能是生病或者其他意外情况发生,给物业或社区管理者提供智能化的数据参考。


商业场景: 

通过对于商业广场、百货、超市进出人员的人员结构比例的分析,可以提供一份完整的客流量以及人员特征的报告。对于商场的管理运营非常重要,我们可以知道不同时段来的哪些年龄层次的人、客人的性别以及单身还是家庭。对于这些客人的分类可以及时的调整商铺,已达到最大的商业利益。 


办公楼场景: 

可以对楼内办公人员、访客、工作人员、外卖、快递等根据出现的时间、地点、频率等进行数据分析之后进行智能标签分类,对人员的性别、年龄结构、体貌特征进行分类,有了这些数据,我们可以更精准的 加强物业管理、广告投放并提供更为便捷的服务。 

智能人脸数据应用2.0,目前已经在许多大型的商务办公楼、酒店以及小区内应用。人脸数据应用2.0是一个较为智能的扩展性平台,应用的环境场景越多,样本越多,系统才会建立更多更完善的智能分析模型,为我们的物业、商业运营、酒店管理者、社区工作者提供更为智能和专业的数据指导,从而提供更多更人性化的服务。(由上海皓维电子股份有限公司供稿)





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