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南京云创大数据科技股份有限公司
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建设背景 随着智慧城市建设进程的不断推进，对智能图像识别处理的需求也愈发增多，其中，人脸识别尤为突出，并且已经有了大量落地应用（如：机场车站等场所的人证合一进站闸机等）
建设背景
随着智慧城市建设进程的不断推进，对智能图像识别处理的需求也愈发增多，其中，人脸识别尤为突出，并且已经有了大量落地应用（如：机场车站等场所的人证合一进站闸机等）。然而，目前人脸识别的已建应用大多是此类——刷比对人脸核验的1:1人脸识别，需要的配合要求很高，同时，城市中大量存在的监控摄像机所产生的人脸数据很多没有得到有效利用。
因此，云创大数据推出了“cFace人脸识别系统"，在支持传统人证比对的基础上，针对监控摄像机、移动终端抓拍、视图库系统等众多不同制式的前端设备，实现过往人员的非接触式捕捉、识别与监控。cFace人脸识别系统将成为保护人民财产安全、强化社会治安、维护社会稳定的又一科技利剑，在提升公共安全应用科技含量和业务处理效率的同时，将产生巨大的经济价值和社会价值，由此智慧城市正式跨入大规模人脸识别的应用时代。
cFace人脸识别系统的建设以“高精度识别、优越处理性能、聚焦现实场景、加强资源共享、统一标准服务"为原则，强化顶层设计和规划，提供技术前沿、性能可靠、信息安全、易用性强的综合人脸识别系统，满足新形势下的公共安全领域的应用。系统整体架构如下图所示:
cFace人脸识别系统主要包括：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，面向各类异构的前端采集源（如：监控视频、抓拍图像、移动端采集、图像库等）获取人脸数据，再通过图像的处理、特征的提取实现匹配与识别，部署示意图如下：
系统性能指标：
人脸采集捕获率（相对于拒识率）：在人脸像素不低于100*100的情况下，提供30度之内任意角度倾斜的人脸视频捕捉分析与识别，人脸识别捕获率不低于98%；
人脸采集捕获响应时间：视频监控人脸采集捕获响应时间延迟不超过2秒；
监控设备对接性能：系统采用云计算分布式架构，支持数百/数千/数万路摄像机、人脸IPC摄像机的接入，并且可扩展节点数提供更多路摄像机的接入；系统支持的设备不受品牌限制；
人脸检索（即静态比对或大库比对）响应时间：2000万检索目标人脸库比对不超过2秒；
人脸检索（即静态比对或大库比对）库容量：系统基于分布式云计算架构，支持库容量千万至数亿级；
人脸布控（即动态比对或实时监控）正确率（相对于误报率）：布控目标库（即黑名单库）在1000、10000、50000对应的目标人员布控正确率分别不低于99%、98%、95%；
人脸布控（即动态比对或实时监控）比对响应时间：布控目标库（即黑名单库）在1万以内情况下，目标人员布控比对报警秒级返回。
技术优势
高识别率：采用深度学习算法，特征提取快速、高效，静态人脸图像比对正确率达99%；在布控目标库10000名黑名单下，布控目标人员布控正确率可达到98%。
优越性能：一方面，系统采用云计算架构，实现分布式并发处理；另一方面，配置GPU实现高性能浮点计算；静态比对对于库响应时间小于1秒；系统可接入成千上万个前端摄像采集设备。
高可靠性：系统各模块均可采用分布式架构，物理节点的故障不会影响业务功能，也不会导致数据丢失。
易于扩展：当在系统应用场景增加、数据量增长而导致系统性能下降情况下，可在线向系统中添加节点、升级节点方式扩展系统系统，扩容不影响系统使用；因此云创人脸比对系统适用市局、厅级、部级人脸比对系统的部署。
兼容性强：系统兼容各类摄像采集设备，不受品牌、型号限制。
学生宿舍管理系统
快速查验宿舍出入人员是否是该校的教师或学生
教室签到系统
通过摄像头对进入教师人员进行统计签到
智慧小区访客系统
快速识别是否是小区居民进入小区
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