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智能人臉數據應用將進入2.0時代
  2019-10     作者:皓維電子王吉
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隨著上海技防行業,DB31系列智能系統標準的逐步完善和發布,上海的安防行業的建設內容和模式都發生了較大的變化。在視頻監控方面,在傳統的普通高清攝像機布點監控的基礎上,增加的許多出入口的人臉抓拍攝像機的布防。

9月27協會組織了一場關于智能人臉識別的沙龍活動,協會幸邀請了上海皓維電子股份有限公司王吉總為大家講解智能人臉識別的應用前景,小編經過整理編輯,來跟大家分享一下本次沙精華內容


人臉抓拍攝像機,顧名思義就是攝像機除了具備正常的視頻監控的功能之外,還具備了對監控畫面中的人臉進行智能的捕獲及抓拍生成單獨的人臉圖片的功能。其實,人臉抓拍攝像機只是人臉抓拍識別系統中的前端部分。真正讓系統能夠發揮作用,還需要后端識別部分,也就是將攝像機抓拍下來的人臉照片需要與人臉識別比對服務設備的人臉庫數據進行比對,比對出來的結果作為我們使用和判定的依據。一般人臉庫主要分為黑名單、白名單和陌生人,白名單是我們認為合法或者已授權的人員,對比成功我們不報警只記錄,黑名單是我們認為非法或者未授權的人員,比對成功就產生報警。而如果識別出的人既不是黑名單也不是白名單則就判定為陌生人,我們根據需要進行記錄或者報警。



目前廣泛使用的人臉抓拍識別系統主要就是這種應用模式,我們稱之為智能人臉數據應用1.0。對于1.0應用只能說明是智能人臉抓拍識別系統建立了一個基本框架,但是對于人臉數據的應用是遠遠不夠的。

我們先來看兩張對比照片


圖1.png

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我們先來看看,1.0系統人臉抓拍識別系統的效果,對于畫面中的人員,我們只能知道人臉庫中已有的人員信息,對于人臉庫中未登記的信息我們是無法知道這些人員的基本情況例如:是否是大樓內部職員?還是第一次來的訪客?或者是其他。

讓我們再來看兩張對比照片

圖3.png

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下邊這張圖是根據人臉數據分析得出的人員信息數據,通過對這些人員一段時間的數據比較碰撞,我們就可以發現,其實出現的這個5個人,只有一個人是首次出現的陌生人,而其他人員則為辦公樓內員工。

從這幾張對比圖片,我們就會發現智能人臉數據應用2.0,其實是重在應用。這就是我們常說的“智能安防應用為王”。只有將能AI識別技術真正應用與管理和服務才能發揮出其最大的應用價值,也才能獲得更多用戶的認可并廣泛的推廣。

     接下來,我們來看看,智能人臉數據應用2.0能給我們帶來哪些不一樣的應用及服務。


01

應用場景一:實有人口數據分類分析


上海地標一標六實數據中的實有人口實際是實有登記人口或者說是實有注冊人口,這個數據是一個靜態數據,在實際的使用中,對于物業或者管理者來說用處不大,而這正是實有人口概念,我們認為該是當前在建筑物(辦公樓、酒店或者小區)內的人員,應該是動態的人員人口數據,這種數據更有意義。

圖5.png

例如:高層或超高層商務辦公樓,通過對出入口人員進出人臉數據的分析可以獲取一個較為準確的大樓內部當前實有人口數據,以及通過數據分析出大樓內不同的基本人員結構。這些數據對我們的意義在于,通過數據分析出人員進出的高峰時段對于商務辦公樓人員,提供更加人性化服務,方便人員合理進出,提高效率。同時一旦發生緊急情況,例如地震、火災,對于緊急救助者來說如果有了較為詳細的人員數據以及人員類型,我們就可以快速制定更為合理的施救方案,最大可能的保障人員生命安全。

對于小區場景:可以實時獲取小區內當前在住的所有人員數據。根據不同時段內小區內的人員信息進行統計分析,獲取業主的作息時間及活動喜好。從而提供更好更便捷的服務。同時,對于樓內入住數據的分析可以快速高效的發現合租群租信息以及這些群租或者合租人員的職業特點及活動特性便于更好的管控等等。 

酒店場景可以實時獲取當前酒店內入住人員、工作人員、訪客以及其他人員特征信息(入住信息可能來自于入住登記數據共享),通過數據分析和建立大數據模型通過判定人員出入的時間和頻次,快速獲取酒店內人員的類型結構,便于快速的發現特別關注人員。如果晚上 10 點以后,酒店內除了工作人員及入住客人之外還 滯留在酒店內的人員列為重點關注人員。對于一周或更長一段時間內,有相同或類似行為的人群可以快速鎖定,如果再來可以進行人工干預。

對于重要物品倉庫、文物展覽館、監獄、看守所等特定場景,如果我們獲取了當前實時的實有人員、人口數據,我們就有了有效的管控手段,滯留的人員及時發現及時處理,避免不必要的損失。 


02

應用場景二:智能發現可疑人員或需要重點關注人員


針對特別行業比如醫院的黃牛藥代、商務樓的推銷員或者是酒店的特殊行業工 作者等,這些都是新時代環境下催生出的牛皮鮮,不能根除。這些行業頭痛又很難有效的管理和預防。現有的人臉抓拍技術發現人臉并抓拍人臉并不是難事,但是比較困難的是對于多次出入的相同的人員雖然進行了人臉抓拍,但并不能判定是同一個人。這個問題對于我們能夠快速的發現并找到反復出現的踩點或者重點關注人員很難快速定位并保持關注。 

圖6.png

人臉數據分析系統2.0,通過結合大數據分析可以有效的定位及發現這些可疑人員并輔助管理人員進行有效監管。系統可以在大量的人臉數據中快速的發現幾天、幾周或者一個月內反復出現的相同人臉,并進行快速的匹配分析。如果發現屬于非注冊或者非授權的人員則 可以快速的將這些人臉進行歸類入庫,作為可疑人員或者重點關注人員進行重 點關注。 


醫院場景:

系統對于藥代或者特殊交易的人員,如果在設定的時間段超過一定次數出現的相同人臉進行抓拍比對,進行重點關注。 


商務樓場景: 

如果是非授權的樓內工作人員,出現頻率又較高的人臉可以進行歸類分析,手動對人員進行分類標定,就可以快速的發現重點關注人員。 


酒店場景: 

如果一個人經常出入這個酒店、又沒有做入住登記、進入的時間有規律,那這個人很有可能是做特殊行業的,系統將會自動的將其放入特別關注人員庫,進行重點監管。 


03

應用場景三:人員特征分類分析

在人臉抓拍攝像機人臉檢測的時候,其實就可以分析出人員特征。系統將 這些特征進行分類,包括性別、年齡、體貌、眼鏡,也可以對人員身份進行智能標簽分類,甚至可以做到人員與人員之間的關聯關系,將兩個在系統中完全沒有標定關系的人通過他們的行為特征智能的發現他們之間的關系。

圖7.png

小區場景:

系統可以針對不同時段小區內的人員結構及分類數據的分析,可以人性化的提 供特別的服務。通過大數據比對,我們可以建立模型,發現小區內的獨居老人,對這些獨居老人進行特殊關懷。如果獨居老人一段時間在小區內沒有出現,有可能是生病或者其他意外情況發生,給物業或社區管理者提供智能化的數據參考。


商業場景: 

通過對于商業廣場、百貨、超市進出人員的人員結構比例的分析,可以提供一份完整的客流量以及人員特征的報告。對于商場的管理運營非常重要,我們可以知道不同時段來的哪些年齡層次的人、客人的性別以及單身還是家庭。對于這些客人的分類可以及時的調整商鋪,已達到最大的商業利益。 


辦公樓場景: 

可以對樓內辦公人員、訪客、工作人員、外賣、快遞等根據出現的時間、地點、頻率等進行數據分析之后進行智能標簽分類,對人員的性別、年齡結構、體貌特征進行分類,有了這些數據,我們可以更精準的 加強物業管理、廣告投放并提供更為便捷的服務。 

智能人臉數據應用2.0,目前已經在許多大型的商務辦公樓、酒店以及小區內應用。人臉數據應用2.0是一個較為智能的擴展性平臺,應用的環境場景越多,樣本越多,系統才會建立更多更完善的智能分析模型,為我們的物業、商業運營、酒店管理者、社區工作者提供更為智能和專業的數據指導,從而提供更多更人性化的服務。(由上海皓維電子股份有限公司供稿)





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