建设背景

 


  近年来,随着智慧城市、平安城市等项目的深入发展,摄像头数量的大规模增长,城市监控的高清化、智能化进一步普及,使得人脸识别在数据采集上的阻碍大大减小,整体提升了人脸识别的效果,拓展了人脸识别的应用场景。预计未来3年,人脸识别市场规模将保持20%以上的增长速度,到2024年市场规模达到100亿元左右。在人脸识别算法精度日益增强,人脸识别准确率接近99%的背景下,由于亿量级大规模人脸识别应用对平台比对库的数量规模以及识别实时性要求较高,造成相应应用面临瓶颈。我国人口、民族众多,在公安、安防等典型领域,数据信息共享程度逐步提高,亿量ID规模的底库已开始出现,提升亿量级大规模人脸1:N高速识别比对能力对于大规模人脸识别技术发展与应用的意义十分重大。



方案介绍

 

  大规模人脸识别平台基于特征数据比对算法及分布式集群处理资源调度管理技术,实现了海量特征库条件下1:N对比任务的高效分解与并行处理,将单个任务响应效率提升至秒级乃至毫秒级。


大规模人脸识别平台部署架构图


  大规模人脸识别平台的部署是基于大数据分布式实时计算框架Storm与准实时计算框架Spark开发,实现大规模人脸比对任务分发与计算结果汇总,保证计算任务高效稳定。


  大规模人脸识别平台采用微服务架构,能够提供开放的比对系统调用接口,管理平台引入分布式消息中间件与缓存数据库,从而使得前端服务与比对系统解耦,保证服务的科学管理与负载均衡。其底层算法使用C语言多线程开发,针对英特尔CPU做了相应的性能优化,充分释放了CPU的计算性能,大大提升了各计算节点的计算速度。


  同时,大规模人脸识别平台可对模糊人脸进行清晰化处理,在原始人脸采集角度、清晰度、照度等条件不利的情况下,依旧能够获得较为准确的识别命中率,且支持人脸人像库1:N,路人库1:N,人脸1:1验证、单帧多人脸检测等功能模式。



方案价值

 

  1. 支持计算与存储分离架构,灵活满足多种应用场景


  对于不同数据规模需求的用户,可以按需满足多种应用场景,支持将计算与存储分离,解耦计算服务与存储服务,实现计算与存储资源的动态分配、灵活调度,提升数据的安全性、完整性与利用率,有效地控制系统建设成本,灵活满足亿级到数十亿级业务规模的性能需求和使用场景。



  2. 支持对接多种特征算法,支撑前端应用的算法融合


  针对行业内存在的各种人脸识别算法,提供了特征对比性能的资源化管理模式,通过数据接口可同时对接多种前端识别算法,提升处理平台资源的兼容使用能力,帮助前端应用同时集成多种人脸识别算法,进一步提升应用识别结果的准确性与可靠性。



  3. 高精度的算法与全面的业务闭环


  云创大数据自主研发了高精度大规模人脸识别算法,实现了大规模应用场景下的高精度人脸比对。可以针对不用的行业应用场景、客户业务需求,将大规模人脸识别算法与业务应用流程深度融合,使得前端图像采集设备、平台运行处理技术和后端业务融为一体,构建满足用户的业务应用流程,实现业务的纵向与横向贯穿,形成业务闭环。

 


应用场景

 

  1. 公共安全行业


  公共场所治安巡逻、视频技侦、敏感人员布控等实战环境,都对人脸识别特别是在大规模底库中人脸比对识别具有强烈需求,可为上层业务应用提供高效的数据比对处理能力,为其实时反馈比对处理结果。



真实环境百万级规模1:N应用



  2. 公共场所敏感人员识别


  公共场所人流量大,人脸特征比对任务并发压力高,将大规模人脸比对技术与具有大规模人脸检测与采集的视频监控系统结合应用,可对人脸特征数据进行实时比对,及时发现敏感人员并实现预警。




  3. 人员轨迹


  大规模人脸比对技术与公安雪亮工程等大规模视频监控基础设施结合,可形成亿量级人脸特征及其时空信息资源库。当需要针对特定人员进行历史轨迹追踪追溯,可通过高速特征比对,提取库内所有符合特征的人脸时空信息,通过系统辅助筛选与人工判别,形成人员轨迹,协助案件侦破。


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