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人臉識(shí)別系統(tǒng)就是利用人臉識(shí)別攝像機(jī)來(lái)采集含有人臉的圖像或視頻,對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤人臉,然后再進(jìn)行相關(guān)技術(shù)處理,從而達(dá)到對(duì)不同人身份的識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別過(guò)程主要分為人臉檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提起、根據(jù)人臉特征與模板進(jìn)行比較。
各地政府對(duì)校園安全問(wèn)題一直持續(xù)關(guān)注,在校園安全問(wèn)題上也采用了眾多措施,除了人防、物防以外,近兩年來(lái)隨著人工智能AI技術(shù)的發(fā)展,校園的安全措施重點(diǎn)向技防發(fā)展。在校園技防建設(shè)中人臉識(shí)別系統(tǒng)是保障校園安全的主要方案之一,其次還包括視頻監(jiān)控系統(tǒng)、閘機(jī)門禁控制系統(tǒng)以及相關(guān)的考勤系統(tǒng)。那么,AI時(shí)代如何借助人臉識(shí)別系統(tǒng)保障校園安全?
人臉識(shí)別系統(tǒng)就是利用人臉識(shí)別攝像機(jī)來(lái)采集含有人臉的圖像或視頻,對(duì)采集到的人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤人臉,然后再進(jìn)行相關(guān)技術(shù)處理,從而達(dá)到對(duì)不同人身份的識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別過(guò)程主要分為人臉檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提起、根據(jù)人臉特征與模板進(jìn)行比較。
校園這個(gè)場(chǎng)所的人員流動(dòng)性較大,主要涉及對(duì)象為學(xué)生和學(xué)校教職工。而大部分學(xué)校是以視頻監(jiān)控的方式來(lái)預(yù)防保障校園安全,傳統(tǒng)方式存在一定的問(wèn)題,如果在校園監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用AI智能分析技術(shù),這樣不但可以減輕常規(guī)檢查、排除等工作給安防人員帶來(lái)的負(fù)擔(dān),而且由于AI智能分析技術(shù)的智能化,可以幫助安防人員迅速地篩選出需要信息。
基于人臉識(shí)別系統(tǒng)的視頻監(jiān)控在保障校園安全方面主要有以下幾點(diǎn):
1、陌生人員識(shí)別和安保響應(yīng)
學(xué)校只要將學(xué)生和教職工的人臉圖像資料儲(chǔ)存到系統(tǒng)資料庫(kù)中,攝像頭就可以輕松識(shí)別出在學(xué)校的人員是不是外來(lái)人員。此外,系統(tǒng)還可以與公安嫌犯資料庫(kù)相關(guān)聯(lián),從而判斷來(lái)人自身是否具有威脅。
2、大人流量及多人員聚集時(shí)監(jiān)控預(yù)警
學(xué)校本身就是一個(gè)人口密度很大的場(chǎng)所,并且往往是在固定的時(shí)間點(diǎn)內(nèi)人流量比較集中,比如放學(xué)的時(shí)候校門口人流和車流量比較大,此時(shí)存在安全隱患也比較多。利用人臉識(shí)別技術(shù)能夠?qū)θ肆髅芗膮^(qū)域進(jìn)行“數(shù)人頭”檢測(cè),一旦超出承載力系統(tǒng)便會(huì)預(yù)警,通知相關(guān)人員進(jìn)行疏導(dǎo)處理,從而防患于未然。
3、實(shí)現(xiàn)學(xué)生及教職工的在校情況監(jiān)管
在學(xué)校學(xué)生的出勤情況往往是老師們的重點(diǎn)監(jiān)管點(diǎn),而利用布置在班里的人臉識(shí)別攝像頭,不僅可以對(duì)空位進(jìn)行識(shí)別,而且可以檢測(cè)學(xué)生出勤情況,精確到缺席的學(xué)生個(gè)體、缺席的時(shí)間段等等,以便老師及校方的及時(shí)處理,防止校外安全事故的發(fā)生。
大多智慧社區(qū)系統(tǒng)平臺(tái)多為社區(qū)定制都是運(yùn)用企業(yè)開(kāi)發(fā)的軟件系統(tǒng),但各運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不一致,不同廠家的硬件很難做到相互兼容,大規(guī)模智慧社區(qū)覆蓋過(guò)程中,各系統(tǒng)的協(xié)同集成發(fā)展受到影響,客戶自己的個(gè)性化需求也難以得到很好滿足。
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