人员卡口的后端应用
前端设备提供最优抓拍图片和视频，然后源源不断送入后端服务器中，进行实时人脸比对，性别、年龄、种族属性分析，同时提取行人上下衣的颜色、纹理等，主动在监控场景中识别重点关注人员，发现目标自动报警提示安保人员采取控制措施，实现对人的综合应用。
目前安防市场上，人员卡口系统均采用深度学习的人脸识别算法，且计算能力可根据需要和前端规模进行线性扩展，系统性能主要集中在人员检索能力和布防告警策略上，在具体公安实战应用中，可从以下几点着手提升：
• 实时抓拍存储
前端专业卡口设备抓拍之后，送到后端存储，节省带宽也节省资源。比如，在一个地铁站出口的人行道，上下班高峰期每秒8到10人的流量，前端专业卡口设备对每一个经过的行人抓拍人脸照和全身照，后端分析系统对抓拍到的人脸照和全身照组成一个完整的人员描述，不占用带宽，也节省存储空间。
• 实时结构化分析
结构化分析的过程就像是贴标签，以往发现有价值的目标，就贴上诸如“衣物：红，性别：女，头发：长”等标签，这样在日后需要的时候，可以实现海量视频快速查询和碰撞研判，甚至归类统计。这个说起来很简单的过程，让服务器做起来并不简单，对非刚性的人脸来说，会有各种不同的表情、姿态、遮挡、年龄、有无化妆等都会造成分析困难，这需要大量的深度学习来提升算法的精准率，甚至贴什么样的标签也是需要考虑的，诸如年龄、姓名、民族、有无眼镜、是否带口罩、衣帽特征等人员属性信息是需要考虑的，甚至时间、地点这些语义信息也可以添加进去，方便日后的检索。
• 以图搜图
以图搜图这个功能并不陌生，谷歌、百度、360等主流搜索引擎目前都支持以图搜图，方便用户甄选出高清美图。在公安实战应用中，需要考虑的是，以什么样的图进行搜索才能检索到自己想要的，换句话说，也就是输入什么样的关键词可以更为准确的定位。
在科达猎鹰人员卡口系统中，提供了正向人脸抓拍照、证件照、正向手机照等三种人脸图进行人脸以图搜图，值得借鉴，并且科达首创人员以图搜图，支持正面全身照以图搜图，支持背面照以图搜图，并且可以和人脸结合，多点碰撞，达到极优的搜索结果。
• 布防告警
采用何种布防手段一直是公安实战应用中的痛点，可以考虑从布防区域的大小、布防关注对象的关注程度、布防部门的业务需求、布防人员库的大小等进行告警应用。
布防区域大小：公安办案人员可以根据管辖区的前端摄像机点位进行区域的局部布防和全局布防。
布防关注对象：对布防关注对象进行轻中重的划分，比如聚众闹事，打架斗殴类的划为轻度，越狱贩毒类的划为重度，公安办案人员可以根据需要自定义。
布防部门业务：公安部门根据业务的不同关注对象也不同，刑侦部门掌握着刑事犯罪者的名单，缉毒部门掌握着贩毒人员的名单，人员卡口系统可以根据业务部门的需求分权管理名单，或者多名单布防。
布防人员库：对于三十万人以下的人员库建议采用实时动态检索的布防方式，实时分析对于百万、千万人的大库，建议采用静态搜索的方式。
此外，支持实时布防;支持预约布防;支持一键布防，支持批量防等功能都可以考虑进来。
结束语
当今社会，对大规模人群进行准确的身份识别及信息鉴定，是保障社会公共安全的重要手段，在公安、司法、商业等领域有着极其重要的意义。
针对我国地域辽阔、人口众多且流动性强的现状，未来，人员卡口系统还需要解决的问题有，如何与车辆卡口系统整合，人车物事合一取证，组成高效实用的社会治安综合管理平台;如何实现全天候，全场景的人员设卡和管理;如何变事后布防告警改为事前预警分析;实时告警如何处置等等，落实机器识图的“最后一公里”，任重而道远。
(本文作者现任职于苏州科达科技股份有限公司)
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