第 一 章 方案概述

1.1 背景与趋势

1.1.1 智能视频新时代

随着阿尔法狗、智能算法引起越来越多的人关注，人工智能掀起一股股风潮。智能视频分析产品成为热点产品，诸如人脸抓拍、行为分析、车牌识别、客流统计、智能预警等智能化技术。

在“深度智能”时代，相比传统的智能算法来说，绝不只是算法的优化。从硬件方案到软件算法都有了质的飞跃，让智能业务应用真正开始落地，即所谓的“视频监控智能化的时代，即将全面展开”。其技术的革新，犹如当年随着集成电路的发展，让计算机走进千家万户，让笔记本电脑、PAD、智能手机等引领着新的时代。

1.1.2 智能技术更成熟

深度学习是机器学习研究的一个重要领域，动机在于建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。相比较传统智能算法需要根据算法人员的经验对图像进行总结和设计规则，深度学习是自己通过大量样本学习来总结规则，远远强于人的主管经验。同时，各类智能算法竞赛也让智能算法不断进行优化和迭代。

而让深度学习的算法充分发挥优势的是随着GPU硬件的更新。GPU是专门从事图像运算工作的微处理器，是CPU性能的十倍来至上百倍，更适合大规模的并发计算，其并行计算能力让深度学习算法充分发挥其优势。

1.1.3 智能需求普遍化

随着智能技术的真正落地，中小型项目的智能需求不断增加，现市场需要一种性价比更高的产品形态，需要部署更加灵活的智能系统，需要应用场景更加广泛、易落地的小型智能方案，让智能走向所有人。

1.2 需求分析

随着对安全防范的需求与日俱增，要求越来越高，智能视频监控在生产生活各方面有非常广泛的应用，如实际的监控任务中的人工辅助需要，如视频监控的实时性、主动性、智能性在异常事件发生时分析、监测、提示、上报，为政府部门、安防领域及时决策、正确行动提供支持，达到视频监控的“减员、增效”，视频监控的“智能化”需求就显得尤为迫切。

1.2.1 视频智能需求

视频智能应用在安防领域各方面都有非常广泛的应用。具体包括：

1）人脸的智能识别

在小区、园区或重要场所（政府机关、财务室、金库等）的出入口，公共区域等场景，通过智能摄像机识别人脸，实现人员身份核验、刷脸开门、名单布控报警、人脸以图搜图等功能。

图1. 人脸的智能分析

2）人体行为分析

在重要安防区域，如政府大门口，医院，贵重物品商场等，通过对人体异常行为（如徘徊、滞留、倒地，人数异常、间距异常等行）的监控和分析，起到人员安全事件和违法行为的预警作用；

3）客流统计分析

在景区、校园、医院、超市等场景，需要控制和统计人员进出数量，并进行丰富客流统计报表分析。

4）车辆的智能管理

在交通卡口通过视频智能应用实现车辆特征信息的识别；在园区、道路、地下停车场入口等区域，通过智能分析技术检测车辆的违停、占道等行为，实现车辆管理的自动化和智能化；

图2. 车辆的智能分析

5）物品的智能分析

如物品识别、物品遗留、物品移动、物品拿取等智能分析可广泛应用各类安防场景中。

图3. 物品的智能分析

6）视频的智能检索

通过视频智能算法实现视频信息叠加，快速搜索等应用，提高视频查阅和分析效率，大大降低人工成本。

1.2.2 视频智能痛点

1）中小型项目和预算较低项目的智能需求未被满足。智能分析的模式比较单一，智能产品的形态基本为后置式，产品形态差异性小、市场竞争趋于变大；同时，后置式智能分析产品虽然解决并发处理多路识别分析，但是对中心存在一定的压力。而中小型项目的智能需求增加，现有模式未能有效满足，市场需要一种性价比更高的产品形态，需要系统部署更加灵活，应用场景更加广泛、易落地的小型智能场景，让智能走向“大众项目”。

2）更高的精确度和更强的适应性一直是行业追求不变的方向。各行业的视频监控业务复杂度越来越高，更多的图像细节信息的识别和业务功能的扩展成为客户的迫切需求。部署海量的监控能够满足复杂业务的需求，采集更多的视频图像、获取更多的目标信息、进行更加精确的智能分析，都是行业提升视频监控能力和效率的关键点。而传统的智能算法难以适应复杂监控场景，急需要场景适应能力更强、误报率更低、能提取更多目标特征的视频智能化方案和产品。

1.3 建设内容

为满足综合安防领域内对人车物的智能需求，结合当前的智能技术，有重点的解决综合安防当前智能需求中的最痛点，本系统重点实现人员智能功能、人群智能功能、车辆智能功能。其中，人员智能功能主要包括人脸抓拍、人脸比对、异常行为分析、周界防范去误报；人群智能功能包括客流监控和统计；车辆智能功能主要为车辆占道检测功能。

1.4 名词解释

第 二 章 系统架构与功能

第1章

2.1 系统架构

系统架构可设计如下：

图4. 智能视频监控架构示意图

1）  前端部分

支持多种类型的摄像机接入，前端网络摄像机进行图像、视频等网络数字信号的采集，通过网络进行视频图像的传输。部分前端摄像机还具备智能比对和分析功能。主要的前端摄像机包括拥有占道检测功能的占道球，可进行客流实时监控和统计的“深眸”垂直双目摄像机，可进行异常行为分析的“深眸”行为分析摄像机，以及具备人脸抓拍功能的“深眸”人脸抓拍机和人脸比对功能的“深眸”人脸比对机等前端摄像机。

2）  后端部分

支持多种类型的后端存储设备接入，主要用于对前端采集的视频、图片进行存储和分析比对功能。主要包括具备人脸比对功能的“超脑”NVR和脸谱，具备后端周界防范去误报的“超脑”NVR。

2.2 人员智能分析

2.2.1 人脸应用

人脸应用场景广泛、价值巨大。如人脸身份核验应用，可应用于园区、工地大门识别企业员工、厂区人员、工地工人，楼宇小区的大门、建筑出入口识别业主人员，以及对进出小区或别墅的水电工、保洁员、绿化工、维修工，别墅亲友等人员检测和识别，通过对抓拍的人脸进行实时比对，比对成功后联动闸机进行开门，实现内部人员或相关人员进出大门出入口的管控。

除此之外，人脸身份核验还可以应用于其他重要区域，如公安（嫌疑犯确认、零口供、枪械库管理）、金融（金库、押钞车、ATM机、加钞室）、医院重地（特殊药房、麻醉室、手术室）、楼宇（企业财务、档案、库房）等人员比对、航客运（安检）、交通运输（特殊车辆司机）、幼教（接送家长）、大学（实验室、教师考勤）等；酒店/商超/连锁惯偷识别、建筑工地（特殊工种人员比对）等场景。

人脸（黑名单）布控报警应用，可应用于大楼园区的出入口、大厅等场景，满足用户对于“职业上访”、不法分子、黄牛、医闹、惯偷、闹事者、地痞流氓、社会混混等可疑人员的检测和识别，以及其他人员（如能源企业识别环保局人员、医院识别卫生局人员、园区识别重要人员）的检测和识别，并对抓拍的人脸进行实时比对，比对成功后进行报警。

人脸检索应用，可用于公安检索嫌疑人、交通运输轨道车站失踪人员搜索、校园失踪学生的搜索、园区/街道搜索嫌疑人脸，用于事后追溯、证据查询等场景，通过下发人脸，在人脸抓拍库中进行人脸比对、搜索，比对成功后返回搜索结果，满足用户对于人脸搜索的需要。

通过上述场景和需求分析，人脸智能分析主要功能包括人脸抓拍、人脸身份核验、人脸布控报警、人脸检索和人脸库管理。

2.2.1.1 人脸抓拍

通过人脸检测算法，前端智能摄像机从实时视频数据或录像视频中，自动检测、跟踪人脸图片，如通过对运动人脸进行检测、跟踪、抓拍、评分、筛选一系列流程，结合人脸质量判断规则，自动选出符合人脸提取条件的人脸照片抓拍并进行输出。人脸抓拍中一般包含人脸的性别、年龄、是否戴眼镜等特征的识别。

图5. 人脸抓拍查询

人脸抓拍的质量在很大程度上决定了人脸智能分析的应用场景和功效，通过如下技术不断提高人脸抓拍的质量：

人脸区域曝光功能和曝光算法：在检测到人脸之后自动根据人脸区域亮度的变化控制曝光参数，在逆光或者过曝的光照环境下，优先保证人脸的亮度。在逆光场景下，启用人脸区域曝光的的效果明显优于普通曝光算法抓拍的人脸。

图6. 人脸区域曝光和宽动态对比图

方案推荐使用具有深度学习能力的人脸抓拍机。深度学习的人脸抓拍机相比传统的智能产品，具有精确度更高和场景适应能力更强。场景适应能力更强体现在小目标场景和大角度场景中，检出率较传统的智能产品显著提高。内部测试如下：

2.2.1.2 人脸比对

平台向比对设备下发需要进行人脸比对的人员信息到名单库中，比对设备接收人员信息后与绑定的前端IPC抓拍的人脸进行比对，将相似度阈值（平台下发）之上的比对结果和信息发送给平台，完成比对。其中：

相似度阈值范围：由平台下发，可根据用户需要进行设置不同的阈值，一般人脸比对阈值为80%~90%，阈值太高可能导致比对无结果，遗漏重要信息；阈值太低导致比对结果过多，需要人工去二次确认、造成效率低下。

人脸比对功能是人脸应用中的基础功能，基于此功能结合不同的使用场景，可开发人脸身份核验、人脸布控报警、人脸检索（以脸搜脸）、人脸1V1比对、人脸轨迹分析、人脸碰撞等多种应用，满足用户不同的需要。下面详细介绍人脸身份核验、人脸布控报警、人脸检索（以脸搜脸）三类应用。

1）人脸身份核验

由具备人脸身份核验管理权限的用户进行人脸身份核验设置，将需要核验的人脸下发到名单库，并将名单库与指定的比对设备（具备比对功能的前端摄像机/后端比对设备/服务器比对）进行关联核验。关联后，摄像机抓拍的人脸只与其关联的名单库内人脸进行比对识别和联动。

人脸比对设备将推送过来的人脸照片进行建模，并和关联的人脸库内的人脸图片进行比对，如果比对结果中有1个或多个相似度达到或超过预设报警阈值，选取相似度最高的人脸图片作为识别结果（不同的模式上报的不同张数），并将识别的人脸图片和比对结果推送到平台，在平台中人脸比对事件进行查询报警信息和比对结果。

比对设备成功比对后可进行联动，可通过IO输入输出与需要联动的设备（如开门闸机）进行硬联动，直接联动开门。硬联动需要在设备上进行配置；或将比对结果发给平台，由平台具有权限的管理员进行联动闸机开门，实现软联动。

图7. 人脸身份核验刷脸开门

人脸身份核验的业务流程图如下：

图8. 人脸身份核验业务流程图

2）人脸布控报警

由具备布控管理权限的用户进行人脸布控设置，将需要布控的人脸下发到名单库，并将名单库与指定的比对设备进行关联布控。关联后，摄像机抓拍的人脸只与其关联的名单库内人脸进行比对识别和报警。

人脸比对设备将推送过来的人脸照片进行建模，并和关联的人脸库内的人脸图片进行比对，如果比对结果中有1个或多个相似度达到或超过报警阀值，选取相似度最高的人脸图片作为识别结果（不同的模式上报的不同张数），并将识别的人脸图片和比对结果推送到平台，在平台中人脸比对事件进行查询报警信息和比对结果。

平台接收到人脸实时比对报警，将对应的人脸图片及信息显示出来，警示值班人员关注和处理，并可进行相关联动。

图9. 人脸布控报警

人脸布控报警业务流程图如下：

图10. 人脸布控报警业务流程图

3）人脸检索

人脸检索包括通过人脸以图搜图和通过人脸属性进行人脸检索两个功能。

Ø  人脸以图搜图

在平台上导入人脸图片后，通过人脸以图搜图功能进行人脸检索。可直接输入人脸图片、人脸相似度阀值、检索数量、其它检索条件，选择抓拍的摄像机和时间段，在抓拍库中进行人脸图片中查找是否有匹配的人脸图片，如果抓拍库中存在一张或多张达到或超过阀值的人脸图片（阈值之上的图片最多99张），按照抓拍时间/相似度进行分页排序。系统不支持“深眸”人脸比对模式的人脸抓拍库以图搜图功能。

图11. 人脸以图搜图

人脸以图搜图业务流程图如下：

图12. 人脸检索业务流程图

Ø  人脸属性检索

系统接收前端人脸抓拍机上报的人脸抓拍事件，其中包含人脸的性别、年龄段和是否戴眼镜三个属性。可通过按照性别、年龄段和是否戴眼镜三个属性进行人脸属性检索，搜索相同属性的人脸图片。

2.2.1.3 人脸库管理

1）名单库添加

平台支持创建、编辑、删除名单库，可根据不同的需要，系统可创建多个不同的名单库，可便于用户根据自身需求将不同的名单库用作不同的比对功能，如名单库可设置高度危险人员名单库、一般等级危险人员名单库等。

图13. 人员名单库分组管理

2）名单库人员添加。

平台可向各名单库添加、编辑、删除人员信息和人脸图片，进行人员信息和人脸图片的信息注册，系统自动完成人脸特征提取及建模，一个人员可对应多张人脸图片。

图14. 名单库人员添加

3）名单库人员添加的方式

平台支持手动添加人脸库和批量人脸添加、删除处理，如平台可以单个图片进行注册，手动输入人员的身份信息；平台支持批量导入人员，其中的人员姓名直接使用其照片名称，便于当名单库人员较多时的快速导入。

图15. 名单库人员快速导入

4）抓拍库独立管理

平台对不同人脸识别设备的抓拍库不做统一管理。其中，“深眸”前端比对功能的抓拍照片存储在前端摄像机中，“超脑”NVR接入的抓拍库图片存储在“超脑”NVR中，脸谱接入的抓拍库图片存储在云存储中。

为避免漏报过多，对抓拍的人脸照片质量有一定要求，需要按照摄像机最佳效果进行安装，避免抓拍机架设太高，镜头未拉近，覆盖范围太广，人脸像素过小等抓拍质量问题。

5）比对事件统一管理

平台对不同人脸识别设备的比对事件、比对详情进行统一存储和管理。用户可对事件进行查看以及操作各类联动，以便用户查询及生成报表。

2.2.2 行为分析

2.2.2.1 异常行为分析

通过接入“深眸”行为分析摄像机，平台可接收人员异常行为检测事件，检测事件包括人数异常、间距异常、徘徊检测、剧烈运动、在离岗检测、倒地检测、滞留检测、跨线检测和奔跑事件，进行人员异常行为的分析、报警和联动。不同的异常行为检测功能可用于不同的监控场景，防范安全事件的发生，向安保人员报警及时处理，尽量将安全事件的损害降低。

如徘徊和滞留检测，可应用于园区或大楼外围道路、墙角监控，采集人员徘徊的信息，为可疑人员预警和反侦察踩点提供证据；

图16. 人员徘徊检测

人数异常和间距异常检测事件，可用于在监控ATM中是否进入的人数异常、人员间距异常等场景，预防ATM尾行或抢劫事件，并为事后取证提供证据；

图17. 人数异常和间距异常检测

倒地检测事件，可用于在重症监护室、办事大厅、ATM中进行人员倒地监控，及时处理倒地事件，将安全事件的损害降低。

图18. 人员倒地检测

离岗检测事件，可应用对安保人员的离岗检测报警，防止安保人员擅自离岗。

图19. 安保人员离岗检测

2.2.2.2 周界防范及去误报

周界防范在综合安防领域中具有广泛的使用场景，可防止非法的入侵和各种破坏活动，发出入侵报警等功能，消除建筑物的安全隐患，阻止人民生命财产损失的事件发生。

视频周界防范是建立在传统周界防范概念基础上，通过应用智能视频分析技术，不但具备入侵报警作用，而且还能通过前端的视频监控设备实时了解监控区域的情况，一旦发生入侵行为，第一时间发出警示，并及时告知安保人员进行处理。

通过接入具有侦测事件的摄像机和行为分析服务器，实现周界方案事件侦测功能，并可在平台上对其进行配置、接收报警等操作，在事件中心模块对该报警配置联动动作。

图20. 周界报警示意图

然而，由于树叶摇晃、灯光照射、动物穿越等因素产生的大量误报大大影响了用户的使用积极性。由于误报频繁的原因，将会严重增强安保人员对系统的不满意度，同时也会因为事件过多容易导致报警事件的遗漏。

采用基于深度学习的智能算法，可以对触发报警的区域进行人体目标二次识别，从而最大限度的降低周界防范误报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。

具体功能包括：

1）越界侦测和区域入侵去误报

开启人体去误报后，当目标越过用户设置的警戒面或在设定的检测区域范围内停留（包括静止或移动）超过设定时间时，产生越界侦测事件和区域入侵事件,设备将对摄像机推送的报警图片结合越界规则进行目标二次识别，如果由人体触发，系统自动产生报警。

图21. 周界去误报的二次识别

针对历史报警信息，系统支持通过点位、时间段等进行报警信息的查看，以及前后数秒录像的关联、回放。

2）报警联动

平台可通过报警弹窗、蜂鸣器报警、IO输出等多种方式进行周界防范报警联动。

2.3 人群智能分析

2.3.1 客流统计

通过精准的量化数据来研究客流量规律，不但可以了解相关设施在运行中的状况，还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作，防止拥挤、踩踏等恶性安防事件产生。

如在大型超市、商场和连锁店铺需要显示当前客流状态和变化趋势，对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察商场当前的停留人数，从而对电力、维护人员及安防人员等进行合理调整，并可控制商场运做成本；

地铁站、车站和机场通过客流统计，自动统计进出乘客的数量，分析乘客的人流量分析，对于国家、政府规划建设车站、机场等大型工程项目和特殊时段疏导、分流乘客流量的策略提供依据。

展览馆、博物馆通过自动统计进出的参展人员，分析不同区域进出人员数量，了解大众需求，可对安防力量进行有效布控和实时调整，并对后续展览馆、博物馆等建设和开发提供依据。

但是，传统客流统计由于设备识别能力的限制，以及客流智能算法的差异，导致传统客流统计由于推车、小孩以及店员徘徊造成较大误报，降低客流统计的精确度，无法满足用户精确统计的需要。针对上述问题，系统提供具有更高精度的客流实时监控和统计报表功能，满足用户精确统计需要，为拥挤、踩踏事件的防范提供更加精准的参考数据。

更加精准的客流统计功能主要通过深度学习算法和客流统计智能算法实现。

1）前端摄像机更强大的分析能力。“深眸”客流统计采用深度学习算法，能显著提高客流统计精度；

2）更加优秀的客流统计智能算法。使用双目立体视觉技术和3D目标检测跟踪技术，实现更加精确的客流统计和分析。

双目立体视觉技术是基于视差原理，利用双镜头摄取的两幅图像的视差，检测运动目标，计算对应点间的位置偏差，获取目标的三维信息，在深度图像中对目标的检测与跟踪，实现高精度的客流统计功能。

3D目标检测跟踪技术，视频画面中出现客流时开始跟踪，直到人员离开图像画面时才判断是否计数，从而有效过滤徘徊可能导致的重复计数，并且不受拥挤及躯体部分重叠的人员影响，大大提升了其复杂环境下的统计精度。

除了设备分析能力和智能算法外，系统还提供实时客流监控和历史客流统计报表功能，满足用户客流统计分析的需要。

1）实时客流统计监控。用户可在界面看到实时客流画面，并在视频上看到进入、离开的客流数，满足实时监控客流的需要。

图22. 平台客流实时监控界面

2）丰富的历史客流统计报表。可生成包括即时报表，日报表，月报表，年报表，自定义报表，汇总报表在内的多种报表类型，包括日、周、季、年报表，汇总报表和自定义报表功能，满足用户进行各类客流分析的需要。

图23. 平台客流统计报表示意图

2.4 车辆智能分析

2.4.1 占道检测

针对住宅小区内人行通道、企事业单位园区内部道路、地下停车场的入口通道等区域，采用内置占道检测、车牌识别智能算法的占道球进行检测，可自动对违规占道车辆进行识别和取证，解决开放园区社区带来外来车辆违停，智能识别车牌，上报城管，威慑力强，实现园区占道行为智能化管理。

其次，还可对静止或运动车辆进行手动取证功能，让违章无所遁形，并利用独创的智能聚焦算法，实现对运动物体的快速聚焦捕获，有效检测距离达150米，即使有车辆想快速逃离也能抓取到该车辆信息。

单个占道球 可支持8个场景的占道轮巡检测，并对检测到的占道事件进行图片抓拍，上传至NVR或者综合管理平台，后台管理人员可以获取到大量信息，对现场以及违章情况进行全面了解，提醒采取相关措施，对违规占道现象进行快速记录和处理响应。

图24. 社区内部占道检测

2.5 其他智能功能

2.5.1 热度分析

对室内固定区域进行空间热度分析，为用户提供区域内人流热度数据，有助于用户进行室内的热度分析，调整安防力量布放及为用户业务分析提供支撑数据。

图25. 热度分析

2.5.2 浓缩播放

在需要快速查看录像的场景中，如保安人员需要对一段时期内的录像进行快速浏览以寻找证据，将是否有人出现定义为关键视频，可对非关键时段视频进行快速播放，关键时段正常播放，实现长时间视频的浓缩播放、快速查找和定位目标，减少查找时间，提高视频查看效率。

图26. 视频浓缩播放

第 三 章 场景应用

3.1 场景分类说明

遵循科学、合理的布点规划理论，以“先进性、实战性、可持续性”为建设目标，构建“块圈严密无缝化、重点区域无遗漏、人车管控线可追踪、智能视频监控无死角”的“围圈、切块、分格、连线、定点”的安防布建模型，并梳理归纳园区内不同区位空间的特点，探寻场景监控规律，合理运用各类前沿智能视频监控设备，开展场景式前端设备部署，形成符合综合安防需要的多角度、多层次立体化综合安防体系，打造协同作战的、有机的、不可割裂的整体防控体系，全面提升对于综合安防领域内的人、车、事物以空间为轴的全方位防控水平，提升综合安防整体防控能力。选择具有代表意义的综合型园区场景，对综合安防视频智能监控的场景进行分析。其他场景可参考类推。

在“圈线面点”的安防布防模型中，可从外至内将综合型园区的安防场景划分为：1）周界防范（周界出入口）及周界外围防空圈；2）园区内部道路线；3）建筑出入口点；4）建筑内部区域和重点防控区域；5）其他特殊场景。

图27. 由外至内的“圈线面点”布防模型

3.2 场景分析

3.2.1 周界及外围场景

3.2.1.1 周界外围

1）需求分析

周界外围场景主要解决外围道路中机非人的监控、外围道路中可疑人员、可疑车辆的监控，以及外围道路车辆违停管理。

Ø  机非人监控

针对机非人的监控重点在于能抓拍到外围道路的车辆、行人、非机动车。外围防空圈天气多变，夜晚环境亮度较低，需要看清可疑人员面部特征和可疑车辆车牌号码等信息，推荐使用200万像素H.265日夜型枪型网络摄像机，防水、防尘、防雷，推荐安装方式为壁装。

图28. 道路机非人监控

Ø  人脸抓拍

针对外围道路、墙角的通过人员，需要看清人员面部特征，通过人脸抓拍机进行实时预览和抓拍，无需进行人脸比对，满足用户实时监控、人脸抓拍留存证据的需求。若用户安防需求较高，也可对外围道路中可疑人员的可疑行为（如人员徘徊、滞留等异常行为）进行监控和报警，对可能的安全事件进行预防和实时报警，降低安全事件带来的后果。

图29. 道路可疑人员人脸抓拍

Ø  道路占道检测

针对综合型园区周界外围道路等区域，采用内置占道检测、车牌识别智能算法的占道球进行检测，可自动对违规占道车辆进行识别和取证，解决开放园区社区带来外来车辆违停，智能识别车牌，上报城管，威慑力强，实现外围道路占道行为的智能化管理。

2）系统解决方案

针对周界外围场景，满足常规机非人监控、人脸识别和占道管理需求，推荐架构图如下：

图30. 周界外围监控架构图

前端设备：常规摄像机（200w像素红外筒机）进行机非人监控和抓拍；“深眸”200w人脸抓拍筒机可进行人脸抓拍、“深眸”行为分析相机可进行外围道路、墙角的徘徊检测、滞留检测、剧烈运动检测、人员倒地检测、奔跑检测事件的检测；占道球实现违规占道车辆的识别和取证。

3）系统功能和优势

系统功能主要包括外围道路机非人监控、可疑人员面部抓拍、道路占道检测，满足用户对外围道路的监控需要，系统具有功能丰富且部署简单的优势。

4）推荐配单

为满足上述系统功能，推荐如下配单：

备注：

5）注意事项

Ø  “深眸”筒机安装位置一般是重点场所的入口通道；摄像机俯视角度15°±5°，水平偏转角度α＜25°；最大检测宽度为2.5米、最远检测距离为11.1米；

Ø  “深眸”筒机建议安装在稳定、充足的光照环境，如果背光条件及光线不足条件下要求补光；

Ø  辨清人脸细节要求人脸覆盖的像素大于120像素点；

Ø  镜头前方应空旷、无遮挡。

3.2.1.2 周界防范

1）需求分析

视频周界防范是建立在传统周界防范概念基础上，通过应用智能视频分析技术，一旦发生入侵行为等事件，第一时间发出警示，并及时告知安保人员进行处理，而且还能通过前端的视频监控设备实时了解监控区域的情况。通过视频周界防范可防止非法的入侵和各种破坏活动，发出入侵报警等功能，消除建筑物的安全隐患，阻止人民生命财产损失的事件发生，在综合安防领域中具有广泛的使用场景。

2）用户痛点

视频周界防范在综合安防领域内具有广泛的使用场景，但是也存在受树叶摇晃、灯光照射、动物穿越、车辆等因素影响，在实际使用中报警不准确、误报率高、防范效果一般等问题。

如在能源企业园区，需要对周界入侵等各种事件进行监控。但在夜间无人值班的场景中，可能由于树叶、动物穿越等因素造成周界入侵报警，需要安保人员去到现场解决、消除误报。安保人员迫切需要能识别因人员入侵带来周界入侵报警，过滤非人员入侵报警事件。

在校园周界防范系统中，需要对夜间场景中学生翻阅围墙外出学校进行周界防范入侵报警，同时也需要过滤因树叶摇摆、灯光照射、物品扔出围墙等事件，避免学生因夜间外出翻阅围墙可能的摔倒、外出学校造成不可挽回的安全事故。

在楼宇、工厂、小区的周界中，夜间因为树叶摇晃、灯光照射、车辆等因素影响而造成周界误报，如何在有限的安保力量下关注更重要的周界入侵事件，精准定位因人员入侵而造成的偷盗、伤人等事件。

综上所述，在周界防范中，越界侦测和区域入侵事件过滤掉非人事件，实现周界防范去误报，是用户当前的重要痛点。

3）系统解决方案

为了满足用户的周界防范和周界防范去误报的需要，设计如下系统架构：

图31. 周界防范监控及去误报系统架构图

周界防范去误报业务流程如下：

Ø  前端网络摄像机接入“超脑”NVR，由网络摄像机进行周界防范（越界侦测、区域入侵）的政策和报警，进行一级监测，并将事件抓图推送到“超脑”NVR中。

Ø  “超脑”NVR进行二级核警，判断是否人体触发造成的报警，如因人体触发造成的报警，将事件推送至平台。通过“超脑”NVR可有效过滤绝大部分非人体触发的报警，提高周界防范报警准确率。

Ø  平台对越界侦测和区域入侵报警进行联动。

4）系统优势

系统具有如下优势：

Ø  准确率高

传统视频周界防范受树叶摇晃、灯光照射、动物穿越、车辆等因素影响，在实际使用中报警不准确、防范效果一般。采用基于深度学习的智能算法，有效降低因树叶摇晃、阴影、灯光照射、车辆、小动物等造成的误报，在典型场景下，周界防范报警准确率可达到99%以上，不同场景略有不同。

Ø  适用性强

基于视频的周界防范相比红外、微波、光纤振动、电子围栏等方式具有非常强的适应性，并可有效联动后端视频，监控系统无需安装视频监控平台。

红外、微波对射等传统方案：所有触碰传感器装置的物体都会引发报警，误报多，寿命短，而且对于蓄意侵入者而言，很容易跨越或规避。

光纤振动：成本偏高。

电子围栏和电网：虽然电压只有36V，但实际应用中可能存在安全隐患，不是所有地方都能使用。

5）推荐配单

为满足上述系统功能，推荐如下配单：

备注：检测距离8mm可覆盖30米内人体目标；12mm可覆盖40米内人体目标。

6）注意事项

Ø  IPC支持区域入侵侦测、越界侦测报警并且支持报警推图功能；

Ø  IPC分辨率：200W~800W；

Ø  人体目标最小像素：200W/500W/800W分辨率时目标人体像素应不低于30*80/60*160/90*240像素；

Ø  IPC抓图分辨率：不超过4096*4080像素；

Ø  IPC安装要求：尽量不要涉及树叶、阴影变化过快、车灯变化等干扰场景；

Ø  最大支持16路周界报警去误报分析；

3.2.1.3 大门出入口

1）需求分析

在园区场景中，大门出入口的安防监控适中是园区安防的重中之重，需要在园区大门入口进行身份验证，能够区分出内外部人员，甚至兄弟单位、特殊单位的相关人员，实现大门出入口的分类管理。

除了对园区人员的进出管控外，大门附近的可疑人员监控和布控也是园区综合安防的重要需求。可疑人员监控包括具备可疑行为（徘徊、滞留）人员的实时监测和报警，以及需要进行布控报警的黑名单人员。由可疑人员的布控报警引申出来的特殊人脸布控，如在政府大楼，需要在大门口实时监控长期闹访、职业“上访”、公安通缉嫌疑人、高危人员等黑名单人脸，能源企业需要在出入口提前预警环保局人员，医院需要在门诊大厅提前预警医闹、黄牛、医药代表、卫生局人员的人脸，校园、小区、企业大门口需要预警惯偷、社会混子痞子等黑名单；根据比对结果，进行黑名单预警。

最后，在政府大楼门口、校园门口需要在事后对怀疑人脸进行检索，搜索人员出入证据，提高事后检索效率，提升园区安保水平。

图32. 园区大门出入口的主要需求

2）用户痛点

Ø  智能化需求

园区大门口人车混行，情况复杂，保安或门卫人员需要注意的事件较多，容易遗漏重要事件。用户亟需智能化的大门口人员出入管理系统。

Ø  过分依赖人工甄别

目前很多园区还仅仅是通过门卫进行人工管理，在上下班期间伴随着员工的大量进出，门卫只能根据佩戴的工牌情况来判断人员是否为本企业员工，极易混入其他人员，给园区带来不必要的安全隐患。用户急需大门出入的自动识别系统，将危害和隐患扼制在萌芽状态，确保园区内人员、财产安全的系统。

Ø  工牌丢失、复制、借用

大门口进出人员存在工牌丢失、复制和借用等风险，保安人员难以快速、准确的进行人脸和工牌比对，容易给不法分子入侵的漏洞，给园区带来一定的威胁。

Ø  事后快速检索

当园区内出现安全事件后，常规大门监控方案难以满足安保人员快速、准确的搜索可疑人员，安保人员需要在事后详细查看录像，浪费人力、容易遗漏。

针对上述痛点，通过设计人脸开门应用、人脸黑名单布控和人脸搜索应用满足用户的需求。

3）系统解决方案

为了满足用户需要，设计如下系统架构：

图33. 园区大门口智能方案系统架构图

前端设备：前端接入“深眸”行为分析摄像机，在前端进行可疑行为（徘徊、滞留）人员的检测和实时报警，并将事件推送给平台；通过人脸抓拍机或“深眸”筒机（人脸抓拍）机进行人脸抓拍，推送到后端进行人脸比对，实现身份核验成功后联动闸机开门，或黑名单比对成功进行实时报警；

后端设备：通过接“超脑”NVR，接收人脸抓拍机或“深眸”筒机（人脸抓拍）的人脸图片，进行实时比对。并将人脸比对成功结果推送到平台，或直接硬联动设备闸机开门。

联动设备：出入闸机，可在人脸比对报警成功后通过平台进行设备软联动打开闸机；也可以在设备端进行配置，人脸比对成功后直接硬联动出入闸机开门；

4）系统功能

系统具备功能包括：

Ø  刷脸开门：员工上班时自然的走到人员通道闸机处，人脸抓拍机即可自动对员工的人脸进行抓拍；将人脸图像与已注册的员工库进行比对；比对通过后联动人员通道闸机开门（联动开门可在平台上进行配置硬联动或软联动）；如果刷脸失败，也可配合工牌进行刷卡开门。

图34. 园区大门口刷脸开门业务流程图

Ø  人脸名单布控报警：可疑人脸导入。将可疑人员的照片导入系统，并和比对阈值一起发下到“超脑”NVR名单库中；前端抓拍机识别并抓拍人脸，将人脸信息发送给“超脑”NVR；“超脑”NVR接收抓拍人脸，并和关联的名单库进行实时比对。系统接收人脸比对报警事件，并进行事件联动，及时提醒园区安保人员采取对应预防措施，确保园区内人员、财产安全。

图35. 园区大门口人脸名单布控报警业务流程图

Ø  人脸以图搜图：在平台导入需要搜图的人脸，设置比对阈值，并下发到“超脑”NVR； “超脑”NVR接收以图搜图请求，在“超脑”NVR的抓拍库中进行人脸比对。系统接收人脸以图搜图结果，并进行事件联动。

图36. 园区大门口人脸以图搜图业务流程图

Ø  异常行为监控：平台接入“深眸”行为分析摄像机；平台接收摄像机监测事件，包括人员徘徊和人员滞留事件，并进行联动；

5）系统的优势

大门出入口人脸开门应用系统方案有如下优势：

Ø  先进性。系统采用基于深度学习的先进智能人脸算法，能够对人脸进行准确的分析识别比对；

Ø        低成本。通过先进的人脸识别智能算法实现对人员身份的认证，配合出入口道闸，员工通过“刷脸”即可实现开门，在不影响通行效率的情况下，确保进入园区的均为本公司员工，大大降低安保成本；

Ø  安全性：通过人脸识别进行刷脸开门，杜绝了丢卡、盗卡、冒领卡等安全漏洞；

Ø  智能化。支持对可疑人员进行布控，及时提醒安保人员，将危害和隐患扼制在萌芽状态，确保园区内人员、财产安全；

Ø        高效性。支持人脸以图搜图，大大提高事后检索效率，提升园区安保水平。

6）系统推荐配单

为满足上述系统功能，推荐如下配单：

7）注意事项

Ø  “深眸”筒机安装位置一般是重点场所的入口通道；摄像机俯视角度15°±5°，水平偏转角度α＜25°；最大检测宽度为4米、最远检测距离为6.7米；

Ø  “深眸”筒机建议安装在稳定、充足的光照环境，如果背光条件及光线不足条件下要求补光；

Ø  辨清人脸细节要求人脸覆盖的像素大于120像素点；

Ø  镜头至大门出入口中间空旷、无遮挡。

3.2.2 园区内部道路场景

1）需求分析

在政府机关或企业园区内部道路、能源企业园区内部道路、校园、景区内部道路和工厂园区道路场景中，用户需要接收人脸图片和车辆图片，提升园区内人车管控能力，提升园区内部安保水平。并对抓拍的人车图片进行建模存储，可以根据需要对抓拍图片进行查询、检索等操作。通过检索查询各个区域的人脸车辆抓拍照片，快速锁定嫌疑人的活动轨迹。具体需求包括：

Ø  道路监控。满足用户对道路的常规监控需要，可实时预览和录像回放等功能；同时也能对园区内部道路的占道行为进行检测。

Ø  人脸抓拍。满足用户对园区内道路中的人脸抓拍需要。

Ø  人脸搜索。满足用户搜索某张人脸需要，形成按照时间顺序和空间位置展现被搜索人的动态轨迹，实现事后追溯，为警情研判提供证据。，需要进行人脸搜索，寻找特定人员；

图37. 园区内人员搜索

2）系统解决方案

为了满足用户需要，设计如下系统架构：

图38. 园区内部道路智能方案系统架构图

前端设备：前端接入占道球实现违规占道车辆的识别和取证；通过人脸抓拍机或“深眸”筒机（人脸抓拍）机进行人脸抓拍，推送到后端进行人脸比对，实现人脸抓拍和人脸以图搜图功能；若项目需要利旧，可通过人脸抓拍服务器（FD）接入无人脸功能的摄像机。

后端设备：通过接入脸谱，接收人脸抓拍机或“深眸”筒机（人脸抓拍）的人脸图片，进行人脸以图搜图。并将人脸搜索结果推送到平台。

3）系统功能

系统具备道路实时监控、道路占道检测、人脸抓拍和人脸以图搜图功能。

4）推荐配单

为满足上述系统功能，推荐如下配单：

5）注意事项

Ø  由于脸谱WEB界面不会同步平台下发给脸谱的名单库，导致web界面下发不成功；综合安防平台推荐使用iVMS-8700平台软件的界面进行管理，不推荐使用单机版脸谱的web界面。

3.2.3 建筑出入口

1）需求分析

在园区内部，各个建筑出入口的是保证园区安防的重中关口，需要在园区各建筑楼大门入口进行身份验证，能够区分出内外部人员，实现大楼出入口人员进出的分类管理。小区出入口也可参考本方案。

2）用户痛点

目前很多园区建筑大楼出入口技防水平不高，还仅仅是通过门卫进行人工管理，在上下班期间伴随着员工的大量进出，门卫只能根据卡或人工手段判断人员是否为本企业员工，极易混入其他人员，给大楼带来不必要的安全隐患。用户急需能及时提醒安保人员，将危害和隐患扼制在萌芽状态，确保大楼内人员、财产安全的系统。

除外，园区进出人员因为卡丢失、卡复制、借卡给他人等行为，存在一定的风险漏洞。

3）系统解决方案

在建筑楼单个出入口（接入1路摄像机）、人流量并发较低的场景中，推荐如下架构图：

图39. 建筑出入口监控架构图1

前端设备：前端接入“深眸”倾斜双目（人脸比对）摄像机，在前端进行人脸抓拍和比对，并将比对事件推送给平台，实现身份核验成功后联动闸机开门；

联动设备：出入闸机，可在人脸比对报警成功后通过平台进行设备软联动打开闸机；也可以在设备端进行配置，人脸比对成功后直接硬联动出入闸机开门；

若项目需要将多个建筑出入口（超过1路、低于6路）进行集中管理，统一下发名单库、人脸身份核验后联动放行，推荐用超脑进行比对，还具备监控录像功能，性价比更高。推荐如下结构：

图40. 建筑出入口监控架构图2

前端设备：前端接入“深眸”人脸抓拍机或人脸抓拍机，进行人脸抓怕；；

后端设备：通过接入超脑，接收人脸抓拍机或“深眸”人脸抓拍机的人脸图片，进行实时比对。并将人脸比对成功结果推送到平台联动闸机开门，或直接硬联动设备闸机开门。

联动设备：出入闸机，可在人脸比对报警成功后通过平台进行设备软联动打开闸机；也可以在脸谱设备端进行配置，人脸比对成功后直接硬联动出入闸机开门；

若项目定位高端，安防要求高，需要将多个建筑出入口（6~64路）进行集中管理，统一下发名单库、人脸身份核验后联动放行，推荐如下结构：

图41. 建筑出入口监控架构图3

前端设备：前端接入“深眸”人脸抓拍机或人脸抓拍机，进行人脸抓怕。

后端设备：通过接入脸谱，接收人脸抓拍机或“深眸”倾斜双目（人脸比对）的人脸图片，进行实时比对。并将人脸比对成功结果推送到平台联动闸机开门，或直接硬联动设备闸机开门。

联动设备：出入闸机，可在人脸比对报警成功后通过平台进行设备软联动打开闸机；也可以在脸谱设备端进行配置，人脸比对成功后直接硬联动出入闸机开门；

4）系统功能

系统具备包括刷脸开门和黑名单布控等功能。

5）推荐配单

6）注意事项

Ø  “深眸”筒机安装位置一般是小区出入口、建筑出入口为主；摄像机俯视角度15°±5°，水平偏转角度α＜25°；最大检测宽度为2.5米、最远检测距离为11.1米；

Ø  “深眸”筒机建议安装在稳定、充足的光照环境，如果背光条件及光线不足条件下要求补光；

Ø  辨清人脸细节要求人脸覆盖的像素大于120像素点；

Ø  镜头至通道出入口中间空旷、无遮挡；

3.2.4 内部区域和重点防控区域场景

3.2.4.1 办事大厅、大堂

1）需求分析

在诸如政府大堂、行政中心办事大厅、银行营业窗口、医院大厅等场景中，需要对大厅内的异常行为进行监控，同时，部分人流拥挤的办事大厅，需要对人流预警，防止拥挤踩踏事故，并提前进行安防力量调配；部分办事大厅需要对人脸比对，实现身份核验。

Ø  异常行为监控。如办事人员的剧烈运动、人员奔跑、人员倒地、下班后人员滞留、敏感区域跨线、安防人员在离岗等异常情况监控。

Ø  客流统计。需要高精度的客流实时监控和统计报表功能，满足用户精确统计需要，为拥挤、踩踏事件的防范提供更加精准的参考数据。

Ø  人脸身份核验。部分办事大厅需要对人脸进行比对，确认业务办理人员是本人，并且需要在多个窗口甚至多个裙楼内办理业务。如行政中心办事大厅及各相关办事窗口、公安局下辖的派出所等。

2）系统解决方案

针对办事大厅、大堂的用户需求，推荐如下架构图：

图42. 办事大厅智能监控监控架构图

前端设备：“深眸”垂直双目（室内）客流相机实现大厅人流监控和统计；“深眸”行为分析实现大厅内人员异常行为监控；人脸抓拍机和“深眸”200w人脸抓拍筒机可进行人脸抓拍；在节点处，需要通过“深眸”倾斜双目进行人脸比对，实现节点身份核验。

后端设备：“超脑”NVR实现后端人脸身份核验功能。

3）系统功能和优势

系统功能主要包括人员异常行为分析、客流监控和统计、人脸身份核验功能。

4）推荐配单

为满足上述系统功能，推荐如下配单：

备注：

5）注意事项

Ø  “深眸”客流安装位置：“深眸”客流可安装在办事大厅、大堂的出入口的正上方。安装位置非常重要，一旦安装位置不佳，对客流的准确率有较大影响。

Ø  “深眸”客流避免：未垂直安装，如未垂直地面、客流方向倾斜；人员通道宽度超过最大检测宽度；下方有遮挡物或进出人体大部分被遮挡（如玻璃门、屏蔽门、闸机等）；距入口过远；检测线覆盖完整人体，人员通道宽度大于检测宽度

Ø  “深眸”客流安装建议：一台摄像机检测一个道闸；若无道闸，多台摄像机水平且检测范围有0.5米以内的重叠

Ø  “深眸”筒机建议安装在稳定、充足的光照环境，如果背光条件及光线不足条件下要求补光；

Ø  辨清人脸细节要求人脸覆盖的像素大于120像素点；

Ø  镜头前方应空旷、无遮挡。

3.2.4.2 领导办公区、机房、财务室、档案室、仓库

1）需求分析

领导办公区、机房、财务室、档案室、仓库等区域需要对可疑身份人员进行布控、报警和联动，将可能的安全事故降到最低。

2）用户痛点

进出人员的人脸布控报警。用户可在重要区域对黑名单人员进行人脸布控、报警和联动，防止黑名单人员闯入重要区域。

3）系统解决方案

在重要办公室、机房、财务室、领导办公室等重要区域的人员必经之处，且人流量并发较低的场景中，推荐如下架构图：

图43. 重要区域人脸布控架构图

前端设备：前端接入“深眸”倾斜双目（人脸比对）摄像机，在前端进行人脸抓拍和比对，并将比对结果推送给平台，实现人脸布控、预警和联动功能；

4）系统功能和优势

系统具备实时监控和黑名单布控功能。

5）推荐配单

为满足上述系统功能，推荐如下配单：

6）注意事项

Ø  “深眸”倾斜双目安装位置一般是重要办公区域的必经之处为主；摄像机俯视角度15°±5°，水平偏转角度α＜25°；最大检测宽度为2.5米、最远检测距离为11.1米；

Ø  “深眸”倾斜双目建议安装在稳定、充足的光照环境，如果背光条件及光线不足条件下要求补光；

Ø  辨清人脸细节要求人脸覆盖的像素大于120像素点；

Ø  镜头前方应空旷、无遮挡；

第 四 章 核心产品介绍

4.1 社区占道球

社区占道球（DS-LG21Q421IW-A/TC9），也称为200万像素红外社区占道检测智能球机，是海康威视为住宅小区内人行通道、地下停车场的入口通道、企业园区内安全通道等各类通道场景中专门研制的一款占道检测球机。

社区占道球可自动对违规占道车辆进行识别和取证，解决开放园区内外来车辆违停的检测、识别、取证等问题，可智能识别车牌，上报平台或城管，威慑力强，实现园区占道行为智能化管理。

图44. 社区占道球产品图片（DS-LG21Q421IW-A/TC9）

4.2 “深眸”双目客流相机

“深眸”垂直双目客流统计摄像机（iDS-2CD6810F/C、iDS-2CD6810F-IV/C）是海康威视采用双目立体视觉技术、3D目标检测跟踪技术和高度过滤技术打造的一款智能客流统计摄像机。

该摄像机比传统客流相机具有更高的客流统计精度，能有效统计区域内进入、离开、经过人数，并产生各类客流统计报表，同时具备高度过滤、徘徊人员过滤等特色功能，能为用户提供更加精准的客流统计，为用户防止拥挤、踩踏等恶性安防事件提前预警。该产品可广泛应用于景区、体育馆、博物馆、医院等、营业厅、连锁门店、4S店、小型超市、大型超市商场、购物街、地铁站车站、机场等场景。根据使用场景的差别，产品分为室内和室外两种形态。

图45. “深眸”垂直双目客流统计摄像机（左边室内、右边室外）

4.3 “深眸”倾斜双目（行为分析）智能摄像机

“深眸”倾斜双目智能摄像机（DS-2CD8426F/B-I）是海康威视出品的一款行为分析的专业智能摄像机。摄像机采用GPU模块组成（GPU模块的并行处理能力是常规CPU的数十甚至数百倍），以获得更好的性能，并且内嵌专为视频监控场景设计、优化的深度学习算法，可实现人员剧烈运动、在离岗、人数异常、人员站立/倒地、人员间距、徘徊、穿越警戒线、人员滞留的实时监测功能。

图46. “深眸”倾斜双目（行为分析）智能摄像机图片

4.4 “深眸”筒型（人脸抓拍）智能摄像机

“深眸”筒型智能摄像机（DS-2CD7627FWD/F-LZ（-H/-S））是海康威视出品的一款人脸抓拍的专业智能摄像机。摄像机由白光变焦筒机与高性能GPU模块组成，并且内嵌专为视频监控场景设计、优化的深度学习算法。

摄像机支持人脸抓拍功能，可同时对30张人脸进行检测、跟踪及抓拍；同时支持对性别、年龄、是否戴眼镜等特征的识别。

图47. “深眸”筒型智能摄像机图片

4.5 “深眸”倾斜双目（人脸比对）智能摄像机

“深眸”倾斜双目智能摄像机（DS-2CD8426FWD/F-I）是海康威视出品的一款集人脸抓拍、人脸比对为一体的专业智能摄像机。摄像机由白光变焦筒机与高性能GPU模块组成，并且内嵌专为视频监控场景设计、优化的深度学习算法。

摄像机支持人脸抓拍功能，可同时对30张人脸进行检测、跟踪及抓拍，并支持对抓拍人脸和名单库进行实时比对、输出结果，实现黑名单人员实时布控报警功能；同时支持对性别、年龄、是否戴眼镜等特征的识别。

图48. “深眸”倾斜双目（人脸比对）智能摄像机图片

4.6 “超脑”NVR

“超脑”NVR系列后端产品，是海康威视基于深度学习智能在视频中的应用，推出的智能存储和分析产品。

“超脑”NVR（iDS-9632NX-I8/FA），小超脑FA作为业内首款支持人脸智能识别的NVR，不仅具有 NVR 的各项功能特性，更是承载了基于深度学习的人脸智能识别技术，具备人脸名单库比对功能，可用于重点人员布控、刷脸开门、VIP识别；人脸以图搜图功能，可用于目标人员查找，可实现精确的人脸分析和应用。产品适用于各类中小型人脸项目，使人脸智能识别普及化，可满足各行业人脸应用需求。

Ø  超脑抓拍：支持4路普通高清IPC人脸抓拍

Ø  人脸比对：支持6路人脸实时比对报警

Ø  人脸名单库：4个库，总库容50000张

Ø  百万级人脸抓拍库

图49. “超脑”NVR（iDS-9632NX-I8/FA）

“超脑”NVR（iDS-9632NX-I8/S）是海康威视自主研发的新一代超脑NVR系列（Net Video Recorder）。它融合多项专利技术，不仅具有NVR的各项功能特性，更是承载了基于深度学习算法的视频图像结构化技术，实现精确的人体识别，集周界防范去误报、人体结构化分析、建模、比对、检索、存储于一体，提升监控视频价值，服务安防大数据时代。

主要功能可对前端的周界防范（越界侦测、区域入侵）报警进行人体目标二次识别，有效过滤绝大部分非人体引起的周界入侵误报警。

图50. “超脑”NVR（iDS-9632NX-I8/S）

4.7 脸谱

脸谱（DS-IE6364-E/FA），是海康威视始终专注于人脸识别和比对技术的研发，人脸分析服务器采用高密度 GPU 架构，集成了基于深度学习的人脸智能算法而开发的优秀的人脸分析服务器。服务器通过对人脸的识别、分析、建模，可实现黑名单布控报警、人脸比对、人脸照片查询等功能，可广泛应用于公安、交通、金融、教育、医疗、企业、工业园区等各类人脸识别场景。

人脸分析服务器采用19英寸1U标准机箱，具备1+1冗余电源，嵌入式Linux 操作系统。产品具有 高性能（80张/秒建模、64路人脸抓拍接入）、 专业化（专业的智能分析算法）、 智能化（智能功能丰富）、 易维护（稳定易用的硬件和软件）、低功耗（嵌入式设计架构，整体性能更稳定，总功耗更低，节能环保）等优点。

图51. 脸谱人脸分析服务器

第 五 章 系统优势

第2章

5.1 更完善的场景覆盖

方案借鉴成熟的“圈线面点”安防布防模型，构建多角度、多层次的立体化综合安防体系，场景覆盖更完善，以典型园区为例，从外至内形成协同作战的、有机的、不可割裂的整体防控体系，有助于全面提升以空间为轴的人、车、物全方位防控水平，提升综合安防整体防控能力。

同时，方案针对细分场景也提供完整的解决方案，解决用户在该场景的痛点需求，便于在独立的智能系统中使用。

5.2 更强大的智能分析模式

首先，系统推荐具有深度学习的智能产品，相比传统的智能产品，具有精度更高、场景适应能力更强的特点；同时，深度学习实现的智能功能种类也更加丰富，支持异常行为分析、人脸抓拍和比对、客流统计、周界防范及去误报和人车混合等智能特征识别和分析。

其次，系统包括前端和后端多种智能分析模式，能够适应不同的场景需要，满足用户多样性需求。特别是方案既可满足大型项目的智能需求，针对中小型项目的智能需求，方案也有较强的适应能力和项目应对能力。

最后，系统提供多个名单库管理，可便于用户在同一个比对设备上进行不同用途的人脸布控报警，如能源企业大门口场景中，既可在名单库A中添加危险人员（如惯偷、闹事、社会混混）布控，也可在名单库B中进行环保局人员的布控，一套系统多个用途。

5.3 事前-事中-事后完善的防范体系

系统提供事前-事中-事后完整的人脸智能应用。通过人脸布控报警，可有效提前防止如惯偷、闹访、黄牛、混混带来的各类安全事故；其次，针对实时发生的人员异常行为如摔倒、人数间距异常、离岗等事件，系统可实时的报警事件，便于用户及时处理，将已发生的事故损害尽可能降低；最后，在事后进行人脸以图搜图时，可满足用户事后风险查找、证据寻找等事后功能。通过完整的事前-事中和事后的智能应用，形成完整的安全防范体系。

5.4 更丰富的智能应用

系统提供包括人脸抓拍、人脸比对（包括身份核验、人脸布控）、人脸以图搜图等基础功能，行业用户可在基础功能之上适当添加行业特性，形成丰富的智能应用，如文教卫可实现接送儿童家长的人脸比对、交通行业中特殊车辆的人脸比对、银行金库或ATM加钞室的人脸核验、园区或内部道路的人脸轨迹应用等。

5.5 复制性强的智能场景

方案选择综合安防典型的园区场景进行分析，该场景适当添加行业的个性化智能应用，即可复制到多个行业的类似场景，如市政机构的政府大楼、机关园区，金融大楼、金库及监控中心，能源企业和能源机构园区，普高教校园园区、大楼，景区、文化博物馆园区，连锁、商业综合体、企业园区、住宅小区等场景，具有较高的可复制性。

5.6 更佳的智能应用体验

系统提供统一的名单库管理，进行统一的人脸抓拍事件查询，接收统一的人脸比对事件，使用统一的人脸布控和人脸以图搜图功能，减少用户因为不同比对模式带来的复杂性，提升用户的智能应用体验。