韓 燕，高曉東，季榮軍，周 建

（1． 江蘇商貿(mào)職業(yè)學(xué)院 電子與信息學(xué)院， 江蘇 南通 226001； 2． 江蘇工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 安全保衛(wèi)處， 江蘇 南通226007； 3． 江蘇百瑞信息工程有限公司 軟件開發(fā)部， 江蘇 南通 226001）

0 引 言

自新冠肺炎疫情發(fā)生以來，封閉式管理、加強(qiáng)人員管控等做法成為落實常態(tài)化疫情防控的必要措施[1]。大學(xué)校園作為疫情防控重點單位面臨著諸多困難：一方面，大學(xué)校園有別于中小學(xué)，在一定程度上要向社會人員開放[2]，不能做到完全封閉；另一方面，學(xué)生進(jìn)出校園頻繁，安保人員對進(jìn)出人員身份鑒別有一定難度[3]。人臉識別通道系統(tǒng)趨于成熟，在高校大門、宿舍、食堂等場所得到普遍應(yīng)用[4]。與人臉識別相關(guān)的研究成果頗多，例如：田麗等[5]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、IPv6 技術(shù)和人臉識別技術(shù)，搭建了基于IPv6 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的人臉識別考勤管理系統(tǒng)，實現(xiàn)人臉圖像目標(biāo)的自動抓取和實時比對分析，并通過設(shè)置考勤規(guī)則，自動完成考勤管理服務(wù)；孫玥等[6]運用人臉檢測技術(shù)對拍攝的人臉圖像進(jìn)行特征提取與定位，使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行描述提取，并與數(shù)據(jù)庫中的特征進(jìn)行比較，實現(xiàn)人臉識別簽到；李雄等[7]基于深度學(xué)習(xí)，訓(xùn)練和實現(xiàn)人臉識別模型，并使用Java 語言設(shè)計開發(fā)了人臉識別考勤管理系統(tǒng)，較好地滿足了企業(yè)和個人考勤管理的要求；等等。上述應(yīng)用成果基本停留于“門禁” 與考勤功能的使用，忽視了刷臉通行數(shù)據(jù)的利用和分析，數(shù)據(jù)本身的價值有待深度挖掘與有效發(fā)揮[8]。

本文基于校園主要出入口的人臉識別設(shè)備以及現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，設(shè)計一種校園人流量實時統(tǒng)計與分析系統(tǒng)。系統(tǒng)針對不同人員身份以及不同場所的人流量統(tǒng)計需求，通過自定義的方式實現(xiàn)個性化統(tǒng)計分析。例如，通過宿舍區(qū)域的宿舍考勤管理、學(xué)校校門出入口的外來人員入校管控、食堂就餐人員統(tǒng)計分析、圖書館人員進(jìn)出統(tǒng)計分析、新生報到統(tǒng)計分析、疫情防控統(tǒng)計分析等主題應(yīng)用，可精準(zhǔn)掌握校園人員動態(tài)，為校園疫情防控管理提供數(shù)據(jù)參考。

1 系統(tǒng)框架

1.1 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)硬件組成包括人臉識別通道機(jī)、抓拍機(jī)、人臉門禁、人臉分析服務(wù)器、人臉識別服務(wù)平臺、應(yīng)用服務(wù)器、用戶移動終端及網(wǎng)絡(luò)等，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)組成架構(gòu)

系統(tǒng)通過匯聚交換機(jī)將前端人臉設(shè)備和后端服務(wù)器進(jìn)行組網(wǎng)，形成視頻專用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。人臉平臺服務(wù)器選用海康威視DS-VE2208C-BBC；人臉分析服務(wù)器選用?？低旸S-IE6316-EL/FA；綜合管理平臺選用iSecure Center-Education v2.0 版本，用于人臉照片評分、人臉模型下發(fā)管理。人流量統(tǒng)計分析系統(tǒng)獨立部署于應(yīng)用服務(wù)器，通過平臺API 接口實現(xiàn)對前端人臉設(shè)備的管理，最終實現(xiàn)人流量統(tǒng)計分析和信息推送功能。

1.2 人流量統(tǒng)計方法

根據(jù)用戶需求，以自定義的方式進(jìn)行人流量統(tǒng)計，主要包括人臉設(shè)備、人員對象、統(tǒng)計時段、統(tǒng)計規(guī)則等基本要素。以宿舍區(qū)學(xué)生歸寢統(tǒng)計分析為例：宿舍區(qū)出入口的人臉識別設(shè)備通行數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)統(tǒng)計來源，統(tǒng)計時段分為每日6 時至22 時和22 時至次日6 時兩個時段，每晚22 時以及次日6時為統(tǒng)計時間點。晚間考勤22 時開始，統(tǒng)計6 時至22 時的所有通行記錄，在此期間如果未統(tǒng)計到考勤對象的通行記錄則預(yù)警該對象可能存在通行異常；存在通行記錄則查詢最后一條通行記錄方向，如果為“進(jìn)入宿舍” 則判定該學(xué)生“晚間考勤，已歸寑” ，否則為“晚間考勤，晚歸寑” 。早間考勤6時開始，統(tǒng)計22 時至次日6 時的所有通行記錄，在此期間如果未統(tǒng)計到考勤對象的通行記錄判定該學(xué)生“早間考勤，未歸寑” ，否則為“早間考勤，已歸寑” 。晚間考勤和早間考勤通過企業(yè)微信推送給相關(guān)管理人員及本人。歸寑考勤統(tǒng)計邏輯偽代碼如下：

Begin

//晚間22 時考勤，統(tǒng)計6 時至22 時的所有通行記錄

Const 學(xué)生甲晚間考勤=“” ，學(xué)生甲早間考勤=“”

if（time=22 時）{

if（學(xué)生甲通行記錄=Null）{

學(xué)生甲晚間考勤=“學(xué)生甲異常預(yù)警”

}else if（學(xué)生甲最后一條通行記錄方向=“進(jìn)入宿舍” ）{

學(xué)生甲晚間考勤=“晚間考勤，已歸寑”

}else{

學(xué)生甲晚間考勤=“晚間考勤，晚歸寑”

}

}；

i f（time=6 時）{

//早間6 時考勤，統(tǒng)計22 時至次日6 時的所有通行記錄

if（學(xué)生甲通行記錄=Null）{

學(xué)生甲早間考勤=“早間考勤，未歸寑”

}else {

學(xué)生甲早間考勤=“早間考勤，已歸寑”

}

}

輸出學(xué)生甲晚間考勤，

輸出學(xué)生甲早間考勤

End

在實際應(yīng)用中，還應(yīng)考慮如下幾種情形。（1）異常通行數(shù)據(jù)。由于刷臉不規(guī)范，尾隨進(jìn)出的現(xiàn)象時有發(fā)生，會導(dǎo)致出現(xiàn)異常通行數(shù)據(jù)，即未按時間順序一進(jìn)一出交替產(chǎn)生通行記錄。這些數(shù)據(jù)將作為通行異常信息推送給本人及所在院系負(fù)責(zé)人，不參與統(tǒng)計。（2）統(tǒng)計對象。統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)該剔除走讀生、請假學(xué)生等非考勤人員。（3）規(guī)律性異常。如出現(xiàn)下午2 點以后沒有通行記錄的情況應(yīng)該考慮該對象“留宿超時” ；在一周內(nèi)晚歸、未歸、請假達(dá)3 次及以上則定義為“經(jīng)常性” 。這些規(guī)律性的異常通過閾值進(jìn)行預(yù)設(shè)。

1.3 數(shù)據(jù)邏輯

人流量統(tǒng)計分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)包括人員基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、企業(yè)微信信息、人臉數(shù)據(jù)、通行數(shù)據(jù)、信息推送數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)邏輯如圖2 所示。人員基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括學(xué)生、教職工、外來人員，分別從學(xué)工系統(tǒng)、人事系統(tǒng)以及訪客登記系統(tǒng)中獲取。學(xué)生信息字段包括姓名、性別、學(xué)號、班級、院系、手機(jī)號、學(xué)籍信息（年級、學(xué)籍狀態(tài)）、住宿信息（樓宇、房間號、床位）、請假信息（開始時間、結(jié)束時間）。教職工信息字段包括姓名、性別、單位、身份證號碼、手機(jī)號等字段。企業(yè)微信用于校內(nèi)師生的身份驗證及通行報告推送。

圖2 數(shù)據(jù)邏輯框圖

學(xué)生基礎(chǔ)信息、企業(yè)微信人員信息、訪客信息的數(shù)據(jù)同步采用定時輪詢方式，通過調(diào)用企業(yè)微信服務(wù)端API 中的通訊錄獲取部門列表和成員信息，并更新到系統(tǒng)中。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 功能設(shè)計

校園人流量統(tǒng)計與分析系統(tǒng)的功能包括系統(tǒng)管理、設(shè)備管理、人員管理、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、人臉策略管理以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

如圖3 所示，“基礎(chǔ)數(shù)據(jù)” 是人流量統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)，以輪詢的方式從各相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步獲取；“設(shè)備管理” 實現(xiàn)對人臉識別、抓拍機(jī)、門禁等前端設(shè)備的參數(shù)配置、人臉模型下發(fā)、設(shè)備區(qū)域配置等功能管理；“人員管理” 包括采集人員所屬類別、采集批次、人臉有效期限等；“策略管理” 涉及人臉的采集評分標(biāo)準(zhǔn)，人臉模型的比對與刪除方法以及通行記錄上傳、下載規(guī)則；“統(tǒng)計分析” 以用戶自定義方式對指定對象、指定設(shè)備、指定時間段內(nèi)的人員進(jìn)行統(tǒng)計分析，以可視化方式進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，并將數(shù)據(jù)分析結(jié)果推送到用戶移動端。

圖3 系統(tǒng)功能組成

2.2 策略管理模塊設(shè)計

基于企業(yè)微信設(shè)計開發(fā)人臉照片采集功能，用戶可通過掃描二維碼在手機(jī)端自助采集人臉。人臉采集和使用以書面形式向用戶告知和說明，同時在人臉采集界面進(jìn)行提醒，在用戶知情的情況下，由用戶確認(rèn)后進(jìn)行。用戶類型包括企業(yè)微信用戶和非企業(yè)微信用戶，通過識別用戶關(guān)聯(lián)的微信號，分別以姓名+學(xué)工號的驗證方式和手機(jī)短信驗證方式進(jìn)行身份驗證。

（1）人臉采集評分。該功能模塊調(diào)用?？等四樒脚_提供的微服務(wù)接口HikApiHelper.facePic－CheckByData（String filepath），接口參數(shù)包括照片的文件路徑、返回狀態(tài)碼及評分值。處理過程為：首先，對照片文件進(jìn)行文件格式驗證（文件格式必須是JPG）；然后，通過調(diào)整照片分辨率和精度控制文件大小在10~200 K；最后，將照片轉(zhuǎn)碼為BASE64 格式發(fā)至臉譜服務(wù)器進(jìn)行評分計算并返回相應(yīng)評分值。系統(tǒng)將評分值與系統(tǒng)參數(shù)中的最低評分閾值進(jìn)行比較，低于閾值的返回“評分不通過” 。人臉照片評分流程如圖4 所示。

圖4 人臉照片評分流程

（2）人臉模型下發(fā)管理。人臉模型下發(fā)包括人臉模型的下發(fā)規(guī)則、下發(fā)狀態(tài)、下發(fā)日志等。其中：下發(fā)規(guī)則主要確定人員通行權(quán)限與指定通道的對應(yīng)關(guān)系，包括人員類型、采集批次、啟用狀態(tài)、有效期等；下發(fā)狀態(tài)用于實時校驗人臉模型是否成功下發(fā)；下發(fā)日志用于追溯人臉在指定的人臉模塊中的下發(fā)情況。人臉模型下發(fā)分為實時下發(fā)、夜間自動補(bǔ)下發(fā)及失效人員信息補(bǔ)下發(fā)三種模式。

1）實時下發(fā)。即由自助采集、管理端上傳照片觸發(fā)的人臉下發(fā)。下發(fā)過程分為計算人員應(yīng)下發(fā)的門禁設(shè)備列表（該人員關(guān)聯(lián)的所有批次規(guī)則對應(yīng)的門禁設(shè)備合集）、根據(jù)下發(fā)狀態(tài)過濾掉已下發(fā)的門禁設(shè)備，以及對剩下的門禁設(shè)備發(fā)出下發(fā)指令，由專門下發(fā)模塊完成下發(fā)。

2）夜間自動補(bǔ)下發(fā)。即由有效期導(dǎo)致的人員狀態(tài)切換、學(xué)生換宿等情況觸發(fā)的人臉下發(fā)。下發(fā)過程分為批量的有效期更新、對所有下發(fā)規(guī)則（含自動匹配人員入住宿舍與相應(yīng)門禁關(guān)系）進(jìn)行人員同步、門禁對應(yīng)關(guān)系同步、對產(chǎn)生的變化（門禁設(shè)備下發(fā)、刪除人臉）下發(fā)指令。

3）失效人員信息補(bǔ)下發(fā)。根據(jù)通行記錄識別到人員信息無效后，對所有門禁設(shè)備補(bǔ)發(fā)送刪除人臉信息指令。

（3）人臉數(shù)據(jù)刪除機(jī)制。該功能調(diào)用?？等四樒脚_提供的微服務(wù)接口PersonFaceService.faceDelete（Long personId），接口參數(shù)為人臉標(biāo)識碼，返回狀態(tài)碼及相關(guān)描述。處理過程為：驗證人臉數(shù)據(jù)是否存在且有效，然后判斷對應(yīng)人員是否還存在有效人臉數(shù)據(jù)。如沒有，立即對所有門禁設(shè)備下發(fā)刪除人臉數(shù)據(jù)指令。人臉數(shù)據(jù)只是從門禁設(shè)備中刪除，平臺中的人臉數(shù)據(jù)仍保留，以便再次使用。

2.3 統(tǒng)計分析模塊設(shè)計

統(tǒng)計分析模塊采用向?qū)浇缑嬖O(shè)計，分三個步驟：（1）定義基本信息，包括統(tǒng)計主題、統(tǒng)計時段、通行數(shù)據(jù)輪訓(xùn)采集刷新間隔、現(xiàn)場視頻配置等信息。（2）選取所涉及的人臉識別終端設(shè)備。（3）關(guān)聯(lián)人員批次，選擇考勤對象。為方便用戶使用，系統(tǒng)提供通行數(shù)據(jù)詳情清單和統(tǒng)計報表，以EXCEL 方式導(dǎo)出。通行數(shù)據(jù)包括姓名、編號、識別終端名稱、通行時間、通行方向等字段，統(tǒng)計報表以學(xué)校、二級學(xué)院、班級三個層級分別統(tǒng)計應(yīng)考勤人數(shù)、已歸寑、未歸寑、通行異常等情況。系統(tǒng)還提供狀態(tài)啟停功能，以便統(tǒng)計主題復(fù)用。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 人流量統(tǒng)計與分析關(guān)鍵代碼

public class AttStatTrafficStatService extends BaseService＜AttStatTraffic＞ {

private static final String SQLFILEPATH ="db/traffic_stat.sql";

public NutMap statIndex（Long id）throws ServiceException {

AttStatTraffic traffic = fetch（id）;

if（Lang.isEmpty（traffic））{

throw ServiceException.make（"統(tǒng)計不存在"）;

}

NutMap result = NutMap.NEW（）;

//總?cè)藬?shù)totalPersons：所在批次中有效人臉的人員數(shù)

Sql sql = DbUtils.getSqlFromFile（SQLFILEPATH, "index:total_persons"）;

sql.params（）.set（"id", id）;

result.addv （"totalPersons", super.count（sql））;

//已通行人數(shù)actPersons：以上人員在關(guān)聯(lián)設(shè)備中有通行的人數(shù)

sql = DbUtils.getSqlFromFile（SQLFILEPATH, "index:act_persons"）;

sql.params（）.set（"id", id）;

sql.params（）.set（"startTime", traffic.getStartTime（））;

sql.params（）.set（"endTime", traffic.getEndTime（））;

result.addv （"actPersons", super.count（sql））;

//已通行次數(shù)actCounts：以上人員在關(guān)聯(lián)設(shè)備中有通行的次數(shù)

sql = DbUtils.getSqlFromFile（SQLFILEPATH, "index:act_counts"）;

sql.params（）.set（"id", id）;

sql.params（）.set（"startTime", traffic.getStartTime（））;

sql.params（）.set（"endTime", traffic.getEndTime（））;

result.addv（"actCounts", super.count（sql））;

return result;

}

以上代碼是可視化數(shù)據(jù)統(tǒng)計展示的關(guān)鍵代碼片段。其方法是將單個人流量統(tǒng)計項目事先設(shè)定統(tǒng)計的日期段，圈定要統(tǒng)計在內(nèi)的人員和通行設(shè)備。方法StatIndex 用于統(tǒng)計指定流量項目在設(shè)定的日期段、人員、設(shè)備所涉及的總?cè)藬?shù)、實時通行人數(shù)、已通行次數(shù)。過程是通過執(zhí)行SQL 語句來獲取統(tǒng)計結(jié)果，并存入數(shù)據(jù)容器，同時返回給前端。

3.2 可視化展示

以主校區(qū)女生宿舍單日歸寑數(shù)據(jù)為例，統(tǒng)計對象設(shè)置為主校區(qū)所有在校女生，統(tǒng)計時間段為2021 年 11 月 16 日 6 時-2021 年 11 月 17 日 6時，統(tǒng)計設(shè)備為女生宿舍區(qū)出入口人臉識別終端，即對該時段內(nèi)女生宿舍出入口5 進(jìn)5 出人臉識別通道的通行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。使用?？低曇曨lWeb 插件VideoWebPlugin 實現(xiàn)現(xiàn)場視頻錄像展示，基于echarts 可視化數(shù)據(jù)組件展示包括考勤對象學(xué)院分布、各通道通行情況、通行記錄、分時人流量、已歸寑、晚歸寑、未歸寑、通行異常等情況，如圖5 所示。

圖5 主校區(qū)女生宿舍單日歸寢人流量統(tǒng)計

分析圖5 可見，該統(tǒng)計周期內(nèi)應(yīng)考勤人數(shù)為2 214 人，主要由商學(xué)院、紡織學(xué)院、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院和藝術(shù)學(xué)院學(xué)生組成。單日共有通行人數(shù)2 084人，通行 13 576 人次。2021 年 11 月 16 日 22 時晚間考勤，已歸寑2 210 人，晚歸寑1 人，異常158人；2021 年11 月17 日6 時早間考勤，未歸寑3人，已歸寑2 210 人。下午4 時通行人數(shù)密集，達(dá)到人流量高峰。1 號、2 號通道使用率較高。

4 結(jié) 語

通過整合人臉硬件設(shè)備資源以及業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，設(shè)計了一種人流量統(tǒng)計與分析系統(tǒng)。一方面，充分利用了現(xiàn)有的人臉識別硬件資源和管理信息系統(tǒng)，保障了資料利用效率最大化；另一方面，通過自主二次開發(fā)，擺脫了標(biāo)準(zhǔn)化軟件管理平臺的束縛，實現(xiàn)了業(yè)務(wù)需求個性化定制。實際應(yīng)用表明：系統(tǒng)滿足了不同場景的人員統(tǒng)計分析需求，與傳統(tǒng)的人員統(tǒng)計方法相比，具有更高的靈活性和精準(zhǔn)性；在統(tǒng)計數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方面，使用了多種圖表的數(shù)據(jù)BI 方式，為用戶提供了更加友好的界面。系統(tǒng)功能在新生報到、學(xué)生歸宿、疫情防控等人員統(tǒng)計分析方面已得到驗證，效果良好。