引 言

隨著我國(guó)平安城市建設(shè)的推進(jìn)，對(duì)城市治安防控的技術(shù)支撐要求也越來(lái)越高，傳統(tǒng)的技術(shù)手段越來(lái)越難以高效解決日益增長(zhǎng)的人員流動(dòng)安全防控問(wèn)題。城市地鐵作為一類特殊的封閉交通環(huán)境，是需要更高級(jí)別安全監(jiān)控的場(chǎng)所。因此，相比于一般公共場(chǎng)所需要提供更高級(jí)別的安全防范技術(shù)手段和措施。

人臉識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別技術(shù)的一種，目前已在我國(guó)公安系統(tǒng)的戶籍和治安等業(yè)務(wù)管理中得到應(yīng)用，并取得了很好的效果。這類應(yīng)用主要是在基于靜態(tài)的證件照、正面標(biāo)準(zhǔn)照的基礎(chǔ)上，比對(duì)照片與數(shù)據(jù)庫(kù)照片來(lái)判別身份，其應(yīng)用環(huán)境質(zhì)量較好。在城市軌道交通閘機(jī)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下，針對(duì)過(guò)往行人無(wú)序走動(dòng)過(guò)程中，能夠把實(shí)時(shí)采集的人臉數(shù)據(jù)與照片庫(kù)進(jìn)行比對(duì)， 原有的基于靜態(tài)比對(duì)方法及技術(shù)手段已無(wú)法達(dá)到實(shí)際管理效果和要求。因此，探索軌道交通動(dòng)態(tài)環(huán)境下人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用研究具有重要的社會(huì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1 動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別技術(shù)基本原理

動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別技術(shù)包括人臉數(shù)據(jù)采集和比對(duì)兩個(gè)主要技術(shù)環(huán)節(jié)。人臉照片數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量越好，比對(duì)的準(zhǔn)確率就越高。目前人臉采集主要有抽幀截圖法與人物軌跡法兩種。

抽幀截圖法采用人臉抓拍攝像頭抽幀或從視頻流里直接抽幀，是把單幀作為獨(dú)立照片進(jìn)行處理的方法，每張照片提取的特征碼都具有人臉的部分特征。

人物軌跡法是根據(jù)視頻流中人的行走軌跡圖像的漸變來(lái)判斷人物身份，并從中截取多張質(zhì)量較好的照片進(jìn)行分析處理， 提取當(dāng)前過(guò)往行人面部多個(gè)細(xì)節(jié)的特征碼，進(jìn)而提高比對(duì)的準(zhǔn)確率。

從目前的實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，在這兩種方法中，依據(jù)人物軌跡法獲得的照片及特征碼要優(yōu)于抽幀截圖法獲得的照片及特征碼，其比對(duì)質(zhì)量和準(zhǔn)確率更高。

2 環(huán)境場(chǎng)景中攝像頭選型及架設(shè)要求

根據(jù)常規(guī)視頻流的人臉采集方法，需選擇有 200 萬(wàn)像素以上的高清攝像頭，能夠支持RTSP 視頻流輸出，同時(shí)需要為人臉采集應(yīng)用提供單獨(dú)一路碼流，其網(wǎng)絡(luò)帶寬占用為 6 Mb/s， 網(wǎng)絡(luò)前后端需要設(shè)固定的IP 地址。為提高已有裝備設(shè)備的利用率，技術(shù)選型要盡量采用能夠支持多攝像頭廠商設(shè)備的人臉識(shí)別技術(shù)。

鏡頭選擇依據(jù)架設(shè)攝像頭與被拍照人員閘口的距離決定， 理論上講，距離越遠(yuǎn)，越需要中長(zhǎng)焦攝像頭，相應(yīng)攝像頭的架設(shè)高度也應(yīng)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。一般情況下，攝像頭架設(shè)高度應(yīng)控制在 2.5 ～2.9 m 之間。攝像頭架設(shè)示意圖如圖 1 所示。

圖 1 攝像頭架設(shè)示意圖

攝像頭架設(shè)位置應(yīng)盡可能正對(duì)閘機(jī)出入口，使出閘機(jī)人員面部處在視頻橫向圖像的左五分之一到右五分之一之間，使人流走向盡量朝向攝像頭。如有覆蓋不足的個(gè)別區(qū)域，可適當(dāng)傾斜攝像頭角度，調(diào)整相應(yīng)姿態(tài)以獲取較好的圖像質(zhì)量。

3 環(huán)境場(chǎng)景中服務(wù)器的基本要求

根據(jù)通道人流量的情況，經(jīng)測(cè)試，目前一般單臺(tái)參數(shù)為E5-2650V3 2/64G 的服務(wù)器可以支持不超過(guò) 4 路攝像頭的人像采集與比對(duì)計(jì)算要求。當(dāng)人流量較大時(shí)，因會(huì)增加服務(wù)器計(jì)算資源需求量，一般要采取適當(dāng)減少攝像頭接入路數(shù)等方式予以解決。

隨著硬件 GPU 技術(shù)的不斷進(jìn)步更新，設(shè)備制造成本降低， 隨著廠商人臉識(shí)別算法對(duì) GPU 的不斷支持與優(yōu)化，預(yù)計(jì)未來(lái)可以實(shí)現(xiàn)單臺(tái)GPU 服務(wù)器支持超過(guò) 20 路以上的視頻接入。

4 用于比對(duì)的基礎(chǔ)報(bào)警庫(kù)準(zhǔn)備

報(bào)警庫(kù)就是為采集每張照片在入庫(kù)提取特征碼后，提供實(shí)時(shí)比對(duì)的人臉照片數(shù)據(jù)庫(kù)。理論上講，基礎(chǔ)報(bào)警庫(kù)越小， 其報(bào)警準(zhǔn)確率越高；反之，基礎(chǔ)報(bào)警庫(kù)越大，其誤報(bào)率也就越高。目前，我們?cè)趯幉ń煌ㄜ壍缹?shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，采用的是 6 萬(wàn)張基礎(chǔ)報(bào)警庫(kù)。從寧波全市目前每天軌道交通客流 30 萬(wàn)

人次的實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，每日比對(duì)次數(shù)約為 180 億次。如果是特大城市，對(duì)人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別技術(shù)和處理能力的要求會(huì)更高。

5 動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的幾個(gè)重要參數(shù)

5.1 人臉抓拍率

人臉抓拍率即在實(shí)際場(chǎng)景中實(shí)時(shí)采集到的人臉數(shù)量與實(shí)際過(guò)往人數(shù)總數(shù)的比值。人臉抓拍率越高，表明對(duì)視頻中過(guò)往行人情況采集的能力越強(qiáng)，其數(shù)量指標(biāo)也就越好。較高的人臉抓拍率需要較高的服務(wù)器計(jì)算資源，因此，在實(shí)際人流量較大的區(qū)域，應(yīng)適當(dāng)增加服務(wù)器數(shù)量或提供更高配置的服務(wù)器資源。

5.2 報(bào)警閾值

報(bào)警閾值需提前設(shè)置，且應(yīng)依據(jù)不同場(chǎng)景、不同警力配備進(jìn)行設(shè)置。如在安保要求較高、警員人力充沛的大型活動(dòng)中，可設(shè)置較低的報(bào)警閾值，盡量避免漏報(bào)，可對(duì)因增多的誤報(bào)有充足的警力進(jìn)行人工排查；對(duì)一般普通場(chǎng)景，在警力配備不多的情況下，可以設(shè)置較高的報(bào)警閾值，盡量避免誤報(bào)，允許適當(dāng)漏報(bào)。

5.3 漏報(bào)率

漏報(bào)率即應(yīng)報(bào)警而未報(bào)警的人數(shù)與應(yīng)報(bào)警總?cè)藬?shù)的比值。在不同動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別算法中，應(yīng)盡量選擇漏報(bào)率較低的算法； 在相同動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別算法情況下，因漏報(bào)率與誤報(bào)率密切相關(guān)， 因此要依據(jù)不同的場(chǎng)景進(jìn)行合理選擇。

5.4 誤報(bào)率

誤報(bào)率即報(bào)警錯(cuò)誤的人數(shù)與實(shí)際報(bào)警總?cè)藬?shù)的比值。由于漏報(bào)率降低會(huì)造成誤報(bào)率上升。因此在實(shí)際工作中，需要在系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后，依據(jù)警力情況將誤報(bào)率、漏報(bào)率設(shè)置在一個(gè)穩(wěn)定的區(qū)域。

6 軌道交通應(yīng)用中選型測(cè)試及方法

6.1 點(diǎn)測(cè)試不同廠商動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)的報(bào)警準(zhǔn)確值

報(bào)警準(zhǔn)確值是決定能否真實(shí)判斷一個(gè)目標(biāo)人員身份的重要指標(biāo)，只有比對(duì)成功有效，才能夠產(chǎn)生實(shí)際應(yīng)用效果。從我們的實(shí)踐來(lái)看，在考察報(bào)警準(zhǔn)確值階段，要盡可能投入充足的警力，對(duì)系統(tǒng)報(bào)警的信息進(jìn)行逐一核對(duì)確認(rèn)，基于上述數(shù)據(jù)形成統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告，可以對(duì)不同廠商提供的人臉識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行分析對(duì)比。

6.2 全面判斷動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)漏報(bào)率與誤報(bào)率的均衡性

在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，漏報(bào)率和誤報(bào)率必須要達(dá)到一定程度的均衡才有實(shí)際意義。均衡的標(biāo)準(zhǔn)是在報(bào)警準(zhǔn)確值達(dá)標(biāo)的情況下，盡可能減少一線警員的排查工作量，同時(shí)還能獲得較好的應(yīng)用效果。均衡性考察的目的是使一線警員有余力兼顧處理其他工作，不會(huì)過(guò)多占用警力在大量的排查工作中。

6.3 優(yōu)先選擇原創(chuàng)算法廠商的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)

目前，人臉識(shí)別技術(shù)在人工智能的引領(lǐng)下快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)能夠提供動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別相關(guān)解決方案的公司也越來(lái)越多。但就人臉識(shí)別技術(shù)本身而言，總體還處于初始階段，還有較長(zhǎng)的發(fā)展進(jìn)程。因此，在技術(shù)使用早期階段，相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)還會(huì)存在對(duì)人臉識(shí)別算法不斷迭代、優(yōu)化升級(jí)的問(wèn)題， 所以選擇擁有原創(chuàng)算法的廠商會(huì)有較好的可靠性，能夠針對(duì)軌道交通治安監(jiān)控實(shí)際，做出更有針對(duì)性的技術(shù)改進(jìn)，有利于優(yōu)化實(shí)景應(yīng)用效果。

7 結(jié) 語(yǔ)

隨著基于深度學(xué)習(xí)的人工智能發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)在近兩年獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，尤其在公安應(yīng)用業(yè)務(wù)中，取得了顯著的成績(jī)，并顯現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用前景。在基層實(shí)際應(yīng)用工作中，要依據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用條件，選擇合理的人臉識(shí)別應(yīng)用技術(shù)，向科技要警力，不斷提升城市治安管控的科技水平，彰顯信息技術(shù)的巨大作用。