胡 林 蘭 濤

(1.重慶市軌道交通(集團)有限公司，401120，重慶;2.重慶市公安局軌道交通公安分局，401120，重慶∥第一作者，高級工程師)

根據(jù)GB 51151—2016《城市軌道交通公共安全防范系統(tǒng)工程技術規(guī)范》和GB/T 26718—2011《城市軌道交通安全防范系統(tǒng)技術要求》的規(guī)定和實施要求，重慶軌道交通第二輪公共安全技術防范建設視頻監(jiān)視系統(tǒng)按照GB/T 28181—2011《安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術要求》進行建設，目前已具備由中心端對視頻前端中的人臉進行分析的先決條件。以往城市軌道交通公安在日常治安管理中，主要利用視頻監(jiān)視系統(tǒng)關注重點的人員，而針對人員信息的智能采集、云端解析應用相對滯后，對人員的管控仍依靠傳統(tǒng)的人工查看方式，從海量非結構化視頻數(shù)據(jù)中逐一排查耗時巨大且效率低下。

本次重慶市公安局軌道交通公安分局建設的是一個具備同時分析每車站10路圖像、200萬～600萬像素的視頻圖像，并具備提取并分析200張/s的人臉圖片、8億抓拍庫的內存加速檢索及3 000萬張人臉圖片存儲等能力的基本系統(tǒng)。通過將人臉識別與我市公安局軌道交通公安分局警務實戰(zhàn)相結合，初步構建1套人臉識別系統(tǒng)。按照城市軌道交通線網(wǎng)情況，圍繞“定核心、標重點、輔外圍”的工作要求，科學構建軌道交通的人臉感知網(wǎng)基礎架構，初步建立起進出軌道交通站點的人像圍欄，使得公安和運營公司能清晰掌握重點人員的相關情況，并通過人臉識別系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析決策系統(tǒng)，掌握特定人員的活動軌跡。

1 人臉識別系統(tǒng)的基本構成

人臉識別系統(tǒng)符合GB 51151—2016《城市軌道交通公共安全防范系統(tǒng)工程技術規(guī)范》、GB/T 26718—2011《城市軌道交通安全防范系統(tǒng)技術要求》、GB/T 28181—2011《安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術要求》，以及公安視頻圖像信息應用系統(tǒng)等相關標準要求。該系統(tǒng)經(jīng)論證后建設人臉資源庫，實現(xiàn)重慶第二輪軌道交通線網(wǎng)以及后續(xù)線網(wǎng)上層構架人臉數(shù)據(jù)的分級整合、匯聚及共享。人臉識別系統(tǒng)建設采用“前端視頻流+云端解析”和“前端卡口機+云端分析”共建的方式，實現(xiàn)對非結構化數(shù)據(jù)中人員信息的結構化分析。該系統(tǒng)由軌道交通公安視頻綜合共享平臺、數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)、人臉識別系統(tǒng)3部分組成。通過軌道交通公安視頻綜合共享平臺將線路視頻流匯聚整合后，按GB/T 28181—2011《安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術要求》的規(guī)定將其推送至數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)負責將本級的資源匯聚、分析及融合應用，該系統(tǒng)包括云解析、人臉資源分析及人臉應用軟件等模塊。

數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)的互聯(lián)互通底層，通過該設備與軌道交通公安視頻綜合共享平臺核心交換機互聯(lián)。縱向上，軌道交通公安視頻綜合共享平臺為視頻資源來源接口，可實現(xiàn)對全線網(wǎng)人臉采集數(shù)據(jù)的匯聚、分析，實現(xiàn)對軌道交通人臉數(shù)據(jù)的共享、管理;橫向上，人臉視頻分析系統(tǒng)將人臉數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚后，通過公安網(wǎng)邊界設備將人臉抓拍數(shù)據(jù)推送至市公安視頻專網(wǎng)內的市局視圖庫，并結合公安基本二代身份證庫、在逃人員庫等業(yè)務數(shù)據(jù)開展人臉大數(shù)據(jù)的融合應用，形成人員身份核查等綜合應用。

1.1 軌道交通公安視頻綜合共享平臺

通過將重慶軌道交通各線路的視頻監(jiān)視系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯聚至軌道交通公安視頻綜合共享平臺核心交換機處，再經(jīng)公安視頻綜合共享平臺連接數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)，實現(xiàn)人臉快速檢測與識別。

1.2 數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)

1)云解析模塊。實現(xiàn)視頻流中涉及人臉的各種非結構化信息提取、特征識別等。

2)人臉資源分析及大數(shù)據(jù)模塊。實現(xiàn)解析視頻流人臉云分析單元抓拍的人臉圖片、人臉識別信息、靜態(tài)人臉庫的數(shù)據(jù)存儲，并實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)快速分析、挖掘、統(tǒng)計等計算能力。須考慮軌道交通運營中人像應用的實際需求量，即:對于每1 000路視頻流，當過人量＞10 000人次/d時，會產(chǎn)生1 000萬/d的人像數(shù)據(jù)記錄;對每條記錄進行身份標記時，需要與千萬級信息標記進行數(shù)據(jù)碰撞，則性能上運算量至少為100萬億次。人臉識別系統(tǒng)需要具備高精度(低于1/20億的低誤報率)的性能要求。

1.3 人臉識別系統(tǒng)

經(jīng)由數(shù)據(jù)交換設備承載中心視頻分析系統(tǒng)抓緊的圖像，并送至人臉識別系統(tǒng)接口內。通過各種應用軟件調用各數(shù)據(jù)接口，以實現(xiàn)各種人臉業(yè)務應用。

2 人臉識別技術原理

人臉識別技術基本上可歸結為3類:

1)基于幾何特征的方法是最傳統(tǒng)的方法，通常需要和其他算法結合才能得到較好的效果。

2)基于模板的方法可分為基于相關匹配的方法、特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、動態(tài)連接匹配方法等。

3)基于模型的方法則有基于隱馬爾柯夫模型、主動形狀模型和主動外觀模型等方法。

人臉識別技術是模式識別的應用之一，該技術分為人臉定位模塊與人像識別模塊。人臉定位方法較多，目前實際應用中的人臉檢測方法多為基于Adaboost學習算法的方法。使用Adaboost算法挑選出最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器;將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，級聯(lián)結構能有效地提高分類器的檢測速度。

3 基于視頻流的人臉分析流程

視頻流人臉分析服務器提取的信息通過數(shù)據(jù)接收服務器實現(xiàn)接入，數(shù)據(jù)接收服務器負責將人臉圖片轉發(fā)至云存儲模塊、大數(shù)據(jù)模塊進行集中存儲，并將人臉圖片索引發(fā)送至人臉圖片云識別服務器;人臉圖片云識別服務器根據(jù)索引從云存儲模塊調取對應的人臉圖片進行解析，提取人臉屬性特征，并將解析形成的數(shù)據(jù)存儲至大數(shù)據(jù)模塊;大數(shù)據(jù)模塊負責接收來自人臉圖片云識別服務器、數(shù)據(jù)接收服務器、公安業(yè)務數(shù)據(jù)庫的各類人員數(shù)據(jù)，并通過分布式計算技術，快速進行數(shù)據(jù)比對和分析，將結果數(shù)據(jù)反饋民警;公安業(yè)務數(shù)據(jù)庫對應的人臉圖片，通過系統(tǒng)對接后由云存儲模塊進行存儲;應用大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)的應用請求發(fā)送至對應設備進行任務執(zhí)行。

4 人臉識別系統(tǒng)的總體架構

公安人像識別比對系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)應用依托于外部網(wǎng)絡、視頻專網(wǎng)和公安信息網(wǎng)分級建設，通過級聯(lián)接口實現(xiàn)上下級信息與數(shù)據(jù)的上傳下達。市局在公安信息網(wǎng)中部署市級人像識別比對系統(tǒng)。市級人像識別比對系統(tǒng)在上述人像庫中抽取特征碼，形成基礎人像特征庫。從上述人像庫中分類選取需要前端實時處置的布控庫并抽取特征碼，形成布控特征庫。

市局同時部署1套多算法引擎，對人像庫抽取多種人像特征碼。分局根據(jù)業(yè)務需要向市局提出獲取人像特征碼的申請，市局批準后將該分局對應算法引擎的特征碼進行下發(fā)，以供其進行人像比對應用。

將分局的人像解析智能服務接入各分局的視頻監(jiān)控攝像機，對視頻進行人臉圖片提取、保存和特征碼提取;同時各分局的人像抓拍攝像機也直接同時接入人像解析智能服務和區(qū)級人像識別比對系統(tǒng);外部網(wǎng)絡的人證核驗、移動終端等設備采集的人像照片通過分局傳輸?shù)饺讼窠馕鲋悄芊障到y(tǒng)進行識別分析保存。市級人像識別比對系統(tǒng)可以進行全市范圍的實時布控，也可以在全市范圍做路人檢索等大數(shù)據(jù)應用。

軌道交通公安分局可以向市局申請在全市范圍進行實時布控、路人檢索等業(yè)務應用。

軌道交通公安分局在視頻專網(wǎng)中部署本級人像識別比對系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)中接入本級前端攝像機。分局利用本級的布控庫進行實時布控應用，同時接受市局審批下發(fā)的人像特征庫進行實時布控。另外，分局匯聚本級的路人庫和外部網(wǎng)絡的人像核驗、移動終端等設備采集到的照片，進行軌道交通范圍的路人檢索等大數(shù)據(jù)應用。

市局和軌道交通公安分局通過人像解析智能服務系統(tǒng)實現(xiàn)兩級聯(lián)動。人像解析智能服務系統(tǒng)的級聯(lián)接口對數(shù)據(jù)、控制指令、報警信息的上傳下達起到傳輸、統(tǒng)一、規(guī)范的作用。

市局通過人像解析智能服務系統(tǒng)把人像特征碼下發(fā)給軌道交通公安分局，分局通過人像解析智能服務系統(tǒng)上傳報警信息和戰(zhàn)果信息。該系統(tǒng)匯聚市級的人證核驗、移動終端的采集照片等功能。

5 結語

將人臉識別、大數(shù)據(jù)、云計算技術與軌道公安警務實戰(zhàn)技戰(zhàn)法相結合，依托人臉資源庫整合匯聚的人臉大數(shù)據(jù)，通過建立科學合理的數(shù)據(jù)分析模型，提供相應的數(shù)據(jù)或事件檢索、關聯(lián)、分析、比對等服務，發(fā)掘隱藏在數(shù)據(jù)間、事件間的高價值數(shù)據(jù)或線索，打造形成“由案到人、由人到人、由人到身份、由身份到人”的新型作戰(zhàn)方式。通過事前提供高危人員預警，事中重點人員布控，事后人員蹤跡查詢、身份核實的全過程應用功能，為城市軌道交通治安防控、刑偵破案、反恐防暴等工作提供有力支撐。

隨著信息化的不斷發(fā)展，各種查詢系統(tǒng)已在公安機關普遍應用，通過姓名、身份證等基礎條件，查詢確定相關人員身份及信息已成為公安偵查工作中的一種主要手段。但當今社會的新特點、新情況變化多樣，特別是對于復雜多樣的治安管理工作僅靠軌道交通公安分局的民警人工從海量視頻、圖片中識別、排查嫌疑人員，難以快速鎖定目標人員、顯示蹤跡、確認身份，存在警力投入大、工作效率低的現(xiàn)象。同時受社會各種因素影響，持假身份證、雙重身份、冒用身份，或是犯罪分子“拒不交代”的情況時有發(fā)生，給民警開展日常人員管理和核查辦案帶來了極大難度。通過依托人臉識別技術，快速發(fā)現(xiàn)可疑人員蹤跡、確認人員身份，以提升軌道交通分局警員的管控能力。隨著高清視頻監(jiān)視系統(tǒng)的普及，基于視頻流的人臉識別技術將具有非常大的應用價值。