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事先预警的智能监控 3.0时代已经到来!
2015-10-13

对于生活于现代都市的人来说,视频监控已经不再是陌生的概念。

根据《南粤平安网》的一篇报道,广州市目前有新建的高清视频点 17827 个,高清改造点 13652 个,联网的可调控一类点 5.3 万个,社会二类、三类点 45.1 万个,实现了全市主要道路和重点区域的全覆盖,借助视频监控协助破获案件 6873 宗,在“4.26 番禺六命案“7.15 巴士纵火案以及近期的“6.29 大学城女学生命案都发挥了重要性的作用,是刑侦破案中重要的技术手段。

随着视频监控应用的不断深入,人们需要一种能对图像进行自动检测,使之具有智能分析和报警功能的实施智能监控系统,而人脸识别智能报警系统就是针对图像中的人进行实时分析的智能监控系统。

按照广东省 2012 年的计划,在 2013 年至 2015 年新建的一、二类视频监控点建设规模高达 96 万个,其中造价 4~6 万元由公安部门直接掌控的一类监控点是 9.6 万个;而新建和改建的二类视频监控点规模是 86.4 万个,预期这 96 个监控点的建设部署时间为三年,珠三角地区以及大型以上的监管场所要全面启用人脸识别系统、视频智能分析系统。由此可见,对于安防和情报系统来说,视频监控除了要达到一定的规模外,还必须实现人脸识别。

深圳泰首智能技术有限公司(下称泰首智能)是国内最早加入动态人脸识别开发的公司,最先推出基于高清视频监控的动态人脸识别单兵装备,其后又推出了云智能分析系统、大数据自动分析系统,能满足单兵、新建集成系统、改造升级系统以及各种视频综合平台、接处警平台、指挥平台的融合。

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泰首智能技术演示室中的人像识别广告迎宾机

 

动态人脸识别——智能分析的禁区

属于模式识别的图像识别属于高度依赖于浮点性能的高性能计算,而要实现动态的人脸识别更是需要极高的计算资源。

泰首智能把视频动态人像识别流程分为三部分,分别是:

人像检测:从视频中检测人脸,需要消耗极大的性能。在商用动态人脸识别安防系统中,人脸检测消耗的计算资源超过整个系统计算资源的60%

人脸特征值提取:人脸特征提取比较消耗性能,但在高性能人脸检测去重的前提条件下, 提取特征值的人脸数量极大减少。

人脸特征值比对:由于视频动态识别的特点,系统必须能胜任在短时间内对多帧画面进行识别和汇集,如果识别速度跟不上的话,例如一秒时间里只能处理 12 帧的话并将其用于 8 路视频监控系统的话,则相当于每路系统只能实现每秒 1.5 帧的人像检测处理能力,在如此低帧率的情况下,目标对象位置就可能因为存在较大的空间距离、运动轨迹无法正确捕捉而导致检测效率下降。

 

泰首智能的解决方案——基于 AMD GPU 加速的模式识别

        泰首智能与 AMD 上海在嵌入式智能监控头方面进行过 APU 方面的合作,借此机会,泰首智能了解到了 GPU 计算在人像识别或者说模式识别方面的巨大潜力,因此在着手进行服务器版本的人像识别系统时,就考虑了使用 GPU 的超算能力作为加速方案。

泰首八路视频人像动态监控系统主机

泰首智能八路视频人像动态监控系统主机

泰首智能选择了蓝宝 PGS AMD FirePro W8100 作为加速方案,在规格方面,蓝宝 PGS AMD FirePro W8100 加速卡具备每秒 4.2 TFLOPS 单精度浮点性能、每秒 132 GTexels/s 纹理处理能力,支持 OpenCL 2.0,拥有双 DMA 通道和 PCE 3.0 x16 总线界面,最大功率为 220 瓦,是一款性能价格功率型制都比较平衡的加速卡产品。泰首智能透过编写 OpenCL 代码,实现了视频动态识别加速,在对全高清视频进行缩图处理后能做到单系统每秒 120 帧的人像跟踪识别处理性能,如果以每路视频 15 帧的速度分配,就能实现单系统 8 路的实时人像识别能力。

采用蓝宝 PGS FirePro W8100 加速卡


在人像识别算法方面, 泰首智能人像识别是基于骨点五法的方式进行人像特征识别,不受肤色、种族干扰,同时能很好地应对表情变化、胡须伪装、角度偏差、发际改变、眼睛配饰、口部遮挡等因素的影响,在万级人连名单库中的动态比对正确捕捉率不低于 90%,误报率不高于 15%,加上 GPU OpenCL 加速,其分析速度和准确度都大大领先于同行。

作为一套强大的人像识别与视频监控相结合的安防系统,泰首智能动态人脸识别视频研判预警系统适用于车站码头、会展中心、非机动车道、站台、交通要道、商场、步行街、小区进出口、酒店、网吧等场所,尤其是人流密集型的重点区域,目前已经获得包括新疆、河北等多地政府安全部门采用。




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