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      2. 建設背景

          根據2017-2022年中國人臉識別行業市場規模預測,2022年我國人臉識別市場將超過65億元規模。在人臉識別算法精度日益增強,人臉識別準確率接近99%的背景下,由于億量級大規模人臉識別應用對后端比對庫的數量規模以及識別實時性要求較高,相應應用面臨瓶頸。我國人口、民族眾多,在公安、安防等典型領域,數據信息共享程度逐步提高,億量ID規模的底庫已開始出現,提升億量級大規模人臉1:N高速識別比對能力對于人臉識別技術發展與應用的意義十分重大。


         


        產品簡介

          大規模人臉比對一體機針對億級大規模人臉1:N應用場景性能需求,自主研發億量級大規模人臉特征高速比對系統,結合高密度混合服務一體機作為硬件支撐平臺,實現軟硬件一體化高性能大規模人臉比對。相較基于GPU集群的人臉特征比對技術,具有高集成度、高性能、高兼容性、成本低、性能可彈性分配調度等優勢。








          大規模人臉比對一體機采用5U標準機架式結構設計,相當于60臺普通服務器處理能力。相比傳統機架服務器,該人臉比對一體機將能夠在同一機柜部署多達300個處理節點,并通過分布式處理資源管理系統形成一個統一處理資源集群,實現單個機柜處理35億特征值秒級比對能力。同時利用資源管理技術,根據處理任務實時狀況,動態優化服務器能耗率,幫助用戶大幅降低系統平臺整體運維成本。



        總體架構

          大規模人臉比對一體機軟件系統,基于特征數據比對算法及分布式集群處理資源調度管理技術,實現了海量特征庫條件下1:N對比任務的高效分解與并行處理,將單個任務響應效率提升至秒級乃至毫秒級。



        技術優勢

          1.單臺支持1秒完成7億次人臉比對,秒級響應性能


          大規模人臉比對一體機專門針對億量級人臉特征數據比對效率需求進行了設計優化,僅使用單臺設備,即可在7億級模擬數據比對中實現秒級響應,在百萬級真實數據環境下實現毫秒級響應。




          2.支持處理性能彈性配置,靈活滿足多種應用場景


          對于不同數據規模需求的用戶,大規模人臉比對一體機提供了彈性的性能資源配置模式,可以有效地控制系統建設成本,靈活滿足億級到數十億級業務規模的性能需求和使用場景。




          3.支持對接多種特征算法,支撐前端應用的算法融合


          同時,針對行業內存在的各種人臉識別算法,大規模人臉比對一體機提供了特征對比性能的資源化管理模式,通過數據接口可同時對接多種前端識別算法,提升處理平臺資源的兼容使用能力,幫助前端應用同時集成多種人臉識別算法,進一步提升應用識別結果的準確性與可靠性。



          4.支持跨密級網間特征數據比對與交互


          公安行業典型的人臉識別應用場景往往需要跨多個密級網絡進行數據信息的調用,大規模人臉比對一體機結合單向傳輸光閘節點,為跨密級網應用場景實現數據的安全交互。


        技術參數

          

            1.硬件參數




           2.性能參數




        應用場景

          1.公安行業人臉識別應用場景




          公共場所治安巡邏、視頻技偵、敏感人員布控等實戰環境,都對人臉識別特別是在大規模底庫中人臉比對識別具有強烈需求。大規模人臉比對一體機可作為其底層基礎設施,為公安上層業務應用提供高效的數據比對處理能力,為其實時反饋比對處理結果。




          真實環境百萬級規模1:N應用




          2.公共場所敏感人員識別




          公共場所人流量大,人臉特征比對任務并發壓力高,將大規模人臉比對一體機與具有大規模人臉檢測與采集的視頻監控系統結合應用,可對人臉特征數據進行實時比對,及時發現敏感人員蹤跡并實現預警。








          3.人員軌跡




          將大規模人臉比對一體機與公安雪亮工程等大規模視頻監控基礎設施結合,可形成億量級人臉特征及其時空信息資源庫。當需要針對特定人員進行歷史軌跡追蹤追溯,可通過高速特征比對,提取庫內所有符合特征的人臉時空信息,通過系統輔助篩選與人工判別,形成人員軌跡,協助案件偵破。






          4.處理性能彈性配置




          用戶在不同的業務需求中,需要對不同規模的特征庫進行不同算法的比對應用。大規模人臉比對一體機在硬件基礎層面提供了多種靈活配置方式,同時在軟件層面,利用分布式處理資源管理模塊,實現了系統資源的彈性配置調度,可根據具體業務規模需求,靈活配置管理比對機處理資源。




          5.多算法綜合比對算力支撐




          在對識別準確率要求更高的人臉識別應用場景中,用戶往往會同時采用多種識別算法進行融合應用,通過多個識別結果的對比融合,來保障提高其業務可靠性。大規模人臉比對一體機在特征比對算法模塊中提供了通用的API接口,用于支持各類第三方特征算法的對接集成,幫助用戶完成多算法融合。




          6.密級網間特征數據交換




          公安行業人臉識別的應用過程中,后臺識別業務系統一般部署在高密級的內網,而人臉數據可能在較低密級的外網采集,要完成完整的識別業務流程,必然存在數據由低密級網向高密級網傳輸的過程,也存在高密級網向低密級網反饋結果數據的需求。將大規模人臉比對一體機與物理隔離的單向光閘有機結合起來,配合中間緩沖服務器進行跨密級網間部署,既能夠保障信息數據的單向傳輸安全性,又能夠充分利用內網中特征對比一體機的高效比對處理能力支撐前端識別業務系統,實現數據的安全交互與應用。




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