一体化在线式人像核验系统
2018/10/12 11:30:00      关键字:      浏览量:
一体化在线式人像核验系统整体解决方案是结合城市治安管理需求,采用证卡识读技术、生物识别技术、动态视频分析技术,综合人防、物防、技防相结合的手段,对通过卡口的人、车、物进行信息采集,识别和分析研判,实现对人员的证卡识读、自动人像采集、重点人员自动比对和嫌疑信息布控预警;实现对车辆的车型信息采集、重点车辆自动比对和布控车辆自动预警;实现随身携带物品的X光扫描、违禁物品检测、爆炸物探测等。
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企业名称:神思电子技术股份有限公司
产品概况:
一体化在线式人像核验系统整体解决方案是结合城市治安管理需求,采用证卡识读技术、生物识别技术、动态视频分析技术,综合人防、物防、技防相结合的手段,对通过卡口的人、车、物进行信息采集,识别和分析研判,实现对人员的证卡识读、自动人像采集、重点人员自动比对和嫌疑信息布控预警;实现对车辆的车型信息采集、重点车辆自动比对和布控车辆自动预警;实现随身携带物品的X光扫描、违禁物品检测、爆炸物探测等。
   本方案可以应用于各类公安检查站、城市内的重点治安场所、人流密集通道、社区警务站、客运站、火车站、飞机场、大型活动等场所。对于已经建设的原有设施亦可以升级改造。

关键技术指标:
1、人脸识别技术
   人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流,首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。
   支持多平台,包括windows、linux、android等平台,支持1:1比对、1:N比对。
   人像比对识别率:
   测试环境:CPU:E5-2650 V2 2.6G;
   照片类型:芯片照VS查询照;
   通过率:误报率1/1k:97%;误报率1/10k:95%。
   2、车辆识别技术
   车辆识别技术是基于车辆的特征信息,利用计算机分析通过摄像头和图像采集卡获取视频图像,通过对特定区域的视频图像处理分析,完成车辆检测和分类识别。
   支持几千种车型,可识别包括车辆品牌、车辆类型、颜色等一系列车辆结构化数据。
   (1)CPU二次结构化入库性能:
   功能:二次结构化入库
   测试条件:i7-6700 CPU @3.40GHz, 8核;图片像素:200万。
   速度:2.5张/s。
   (2)GPU二次结构化入库性能:
   功能:二次结构化异步入库  测试条件:Tesla P4 8卡 图片像素:200万  速度:160张/s。
   功能:二次结构化同步入库  测试条件:Tesla P4 8卡 图片像素:200万  速度:70张/s。
   (3)以图特征搜车建库速度与检索速度提升:
   功能:以图特征搜车建库;速度:53张/s;测试条件:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz、56核、图片像素200万、数据量7万;首位命中率:85%;磁盘:7K/车;内存:7K/车。
   功能:以图特征搜车检索;速度:5.8s;测试条件:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz、56核、图片像素200万、数据量7万;首位命中率:85%;磁盘:7K/车;内存:7K/车。
    3、适配终端关键技术指标:
  (1)手持式终端:设备集成居民身份阅读模块、公安部标准指纹采集验证模块、宽动态高清摄像头,采用证卡识读、生物特征识别(人脸、指纹)等技术,通过证卡识读、人脸捕捉、指纹验证、人证同一认证,实现对人员信息的采集、人员身份的确认,配合各行业完成对人员身份的精准识别、自动预警、分析研判,提升行业管理水平。适用于全警种的移动警务。
   产品型号 SS628-500CT
   操作系统 Android 5.1.1神思安全加固
   处理器CPU 高通MSM8909(四核A7,1.27GHz),
   GPU         Qualcomm Adreno 304
   内存         16GB(eMMMC)+2GB(DDR3)
   网络类型 GSM/CDMA/TD-SCDMA/WCDMA/EVDO/TD-LTE/FDD-LTE   4G全网通
   显示屏 4.66英寸,1080*720,全视角,阳光下可视
   触控屏 电容式5点触控
   主摄像头 800万像素,自动对焦
   二代身份证 支持
   人证比对 选配
   重力传感器 支持
   指南针 支持
   SIM卡槽 支持单MicroSIM卡
   USB端口 支持USB2.0高速协议,Type-C接口
   TF卡扩展 支持
   防护等级 IP54,跌落1.5米
  (2)台式人证核验终端:
   型号        SS628M20
   核心功能    二代证读卡验证功能、指纹采集验证功能、人脸识别功能、人证同一核查功能。
   使用方式 一体机,可离线或联机使用
    工控机 CPU:i5,双核四线程,2.4GHz主频;内存:可选配,≥2G,标配4G;硬盘:可选配,≥32G,标配32G固态硬盘;操作系统:Win7 64bits系统。
    液晶 10.1寸,16:9,1024 x 600分辨率
    触摸屏 10.1寸,16:9,电容式多点触摸屏
    摄像头 适应USB2.0&USB1.1,免驱,支持UVC标准;彩色摄像头:无畸变、宽动态、自动曝光、自动白平衡;最大有效像素:1280(H) x 960(V);支持帧率最大25帧;最低照度:0.1LUX  F1.2;输出格式:图片、录像;红外摄像头(选配):支持活体检测。
    指纹采集验证模块 电容指纹传感器;采集角度:360°;采集面积:23 x 35平方毫米;对比响应时间≤1s(支持1:1,1:n比对);图像采集分辨率:256 x 360,508DPI;拒真率≤0.1%;认假率≤0.0001%;可提取指纹录入时图片,指纹特征值:512字节。
    二代证读卡验证模块 符合ISO14443TypeB国际标准,符合GA450标准;读卡距离:0 -- 3cm;读卡时间:≤1s;天线谐振频率:13.56MHz;可读取居民身份证芯片内所有信息,包括含指纹的居民身份证中的指纹信息。
产品创新点:
1、基于身份证内置低分辨率照片的人脸识别技术:人脸识别研究以人脸特征提取技术为核心,实现单样本建库条件下的身份识别。训练环境建设方面,团队建设了国内领先的105路高清摄像机矩阵,每秒可提供2625幅不同光照和姿态的人脸采样高清照片,可为训练机器学习模型提供海量训练数据;几何特征模型方面,基于改进的ASM算法模型、子特征融合、贝叶斯决策等方向取得了原创成果;卷积神经网络方面,在深层卷积、网络模型压缩提速等进行了研究创新与应用;身份证内置低分辨率照片图像增强技术,有效用于提升人脸识别准确性。最终,身份证低分辨率芯片照比对识别在某总行测试中误识率十万分之一条件下实现95%的通过率,在人脸检索测试中支持10亿级别人脸库首位命中率不低于90%,简化后的算法模型可运行在嵌入式硬件模组,达到国内领先水平。
   2、基于实时视频的人脸活体检测技术:人脸活体检测是无人值守身份识别场景的关键技术。本项目主要完成了单目主动式、单目被动式、双目被动式三类活体检测技术。双目被动式活体检测准确率:90%;活体检测误报率:1%;异常情况拒绝率:90%以上;支持IOS、Android和Windows操作系统。可有效防止图片攻击、面具攻击、视频攻击、视频拼接等多种攻击手段。
   3、基于人脸识别的人证统一认证云平台技术:基于人证同一认证应用技术,开发建立了云服务平台,在虚拟化应用与移动终端数据安全领域取得了创新进展,并在金融、公安、通信、社保、医疗等行业创新开发了一系列配套软件、硬件应用产品,实现批量商用。
   4、系统运用计算机深度学习、人脸识别、车辆识别、云计算、分布式计算、流式计算、对象数据库、图分析等前沿技术,实现公安业务系统、视频卡口设备、终端核验设备(身份信息验证、动态人像识别)等海量多元异构大数据的实时汇集、处理与分析,实现人员、车辆的智能分类与风险洞察,为广大一线治安巡防民警提供大数据分析决策支撑服务。
   5、多行业大规模产业化应用:神思电子基于对行业客户业务和需求的深入理解,将项目技术成果转化为产业化应用,为公安、金融、通信、社保、教育、医疗等主要行业客户提供了系列差异化解决方案,连续多年中标中国银行、建设银行、邮储银行、中国移动、中国联通、中国电信等总行总部招标选型,应用于北京奥运会、上海世博会、杭州G20峰会的安保体系,取得丰硕成果。仅以沧州市公安局为例,神思电子基于人脸识别的解决方案已成功协助抓获涉毒人员438名,在逃人员85名,截获危险化学品537件,管制刀具45把等。神思基于人脸识别的人证同一认证解决方案正在为中国的行业信息化、行业实名制、社会安全和诚信体系建设做出积极贡献。
   6、创新成果:一体化在线式人像核验系统相关授权发明专利18项,软件著作权2项。
发明专利列表:
    一种基于二代身份证和人脸特征识别的身份验证系统及其工作方法 ZL201110368910.1
   一种翻拍设备光照不均匀的校正方法 ZL201210113769.5
   一种背景蒙版生成方法 ZL201210175331.X
   一种图像旋转处理方法 ZL201210170663.9
   数字图像局部高光溢出消除方法 ZL201210172911.3
   一种翻拍设备的图像存储方法 ZL201210170662.4
   一种证件数字照片肤色评测方法 ZL201210159905.4
   利用瞳距估算人体脸部宽度的方法 ZL201210193811.9
   一种图像偏色检测方法 ZL201210248839.8
   一种单训练样本人脸识别方法 ZL201210464629.2
   一种图像样本标定方法 ZL201210464397.0
   一种提取眉毛轮廓的?

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