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      2. 建設背景

         


          近年來,隨著智慧城市、平安城市等項目的深入發展,攝像頭數量的大規模增長,城市監控的高清化、智能化進一步普及,使得人臉識別在數據采集上的阻礙大大減小,整體提升了人臉識別的效果,拓展了人臉識別的應用場景。預計未來3年,人臉識別市場規模將保持20%以上的增長速度,到2024年市場規模達到100億元左右。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平臺比對庫的數量規模以及識別實時性要求較高,造成相應應用面臨瓶頸。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大規模人臉識別技術發展與應用的意義十分重大。



        方案介紹

         

          大規模人臉識別平臺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。


        大規模人臉識別平臺部署架構圖


          大規模人臉識別平臺的部署是基于大數據分布式實時計算框架Storm與準實時計算框架Spark開發,實現大規模人臉比對任務分發與計算結果匯總,保證計算任務高效穩定。


          大規模人臉識別平臺采用微服務架構,能夠提供開放的比對系統調用接口,管理平臺引入分布式消息中間件與緩存數據庫,從而使得前端服務與比對系統解耦,保證服務的科學管理與負載均衡。其底層算法使用C語言多線程開發,針對英特爾CPU做了相應的性能優化,充分釋放了CPU的計算性能,大大提升了各計算節點的計算速度。


          同時,大規模人臉識別平臺可對模糊人臉進行清晰化處理,在原始人臉采集角度、清晰度、照度等條件不利的情況下,依舊能夠獲得較為準確的識別命中率,且支持人臉人像庫1:N,路人庫1:N,人臉1:1驗證、單幀多人臉檢測等功能模式。



        方案價值

         

          1. 支持計算與存儲分離架構,靈活滿足多種應用場景


          對于不同數據規模需求的用戶,可以按需滿足多種應用場景,支持將計算與存儲分離,解耦計算服務與存儲服務,實現計算與存儲資源的動態分配、靈活調度,提升數據的安全性、完整性與利用率,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。



          2. 支持對接多種特征算法,支撐前端應用的算法融合


          針對行業內存在的各種人臉識別算法,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。



          3. 高精度的算法與全面的業務閉環


          云創大數據自主研發了高精度大規模人臉識別算法,實現了大規模應用場景下的高精度人臉比對?梢葬槍Σ挥玫男袠I應用場景、客戶業務需求,將大規模人臉識別算法與業務應用流程深度融合,使得前端圖像采集設備、平臺運行處理技術和后端業務融為一體,構建滿足用戶的業務應用流程,實現業務的縱向與橫向貫穿,形成業務閉環。

         


        應用場景

         

          1. 公共安全行業


          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,可為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,將大規模人臉比對技術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,及時發現敏感人員并實現預警。




          3. 人員軌跡


          大規模人臉比對技術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。


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