(基于深度學(xué)習(xí)防遮擋識(shí)別模型與動(dòng)態(tài)特征補(bǔ)償技術(shù))
一、系統(tǒng)概述
系統(tǒng)功能適用于:
場景1:民爆、軍工等A級(jí)(B級(jí))危險(xiǎn)工房的人員定員管控方案。
場景2:化工、礦產(chǎn)企業(yè)的危險(xiǎn)區(qū)域人員管控。?
以上系統(tǒng)可通過不同危險(xiǎn)區(qū)域的管控需求,(如基礎(chǔ)版僅含雙目視覺+2D算法,旗艦版搭載3D結(jié)構(gòu)光+多模態(tài)補(bǔ)償)適配不同行業(yè)需求,技術(shù)細(xì)節(jié)需結(jié)合具體硬件選型調(diào)整。
二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)?
1、?精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)?:
實(shí)現(xiàn)區(qū)域人員無感實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)(經(jīng)測試誤差≤±0.1%),支持進(jìn)出方向判定、人臉遮擋報(bào)警,報(bào)警反饋時(shí)間<0.1秒。
2、?全場景適應(yīng)性?:
兼容0.0005 Lux極暗環(huán)境、140dB逆光場景,系統(tǒng)確保復(fù)雜光照下統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。
3、?智能行為管控?:
自動(dòng)識(shí)別工房超員、非法闖入、人臉遮擋、低頭、側(cè)臉、倒行等多類風(fēng)險(xiǎn),毫秒級(jí)觸發(fā)聲光報(bào)警。
三、核心架構(gòu)設(shè)計(jì)
架構(gòu)層級(jí) | 優(yōu)勢技術(shù) | 技術(shù)說明 |
---|---|---|
前端感知層? | 前端攝像機(jī)自帶算力,反饋延遲<0.1秒?。 | 依托邊緣計(jì)算架構(gòu)實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng),通過本地化多模態(tài)數(shù)據(jù)并行處理,有效消除私有云傳輸瓶頸,確保復(fù)雜場景下實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別與行為預(yù)判的精準(zhǔn)性?。 |
前端感知層? | 對(duì)擋臉,低頭,側(cè)臉等異常通過通道情況進(jìn)行智能判斷,語音提示規(guī)范行為。 | 基于深度學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)實(shí)時(shí)識(shí)別遮擋、低頭、側(cè)臉等異常行為,通過語音警示與引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)非接觸式精準(zhǔn)管控,顯著提升安全管理效率。 |
前端感知層? | 對(duì)倒著走,側(cè)著走的異常通過情況進(jìn)行智能判斷,語音提示規(guī)范行為。 | 基于多模態(tài)行為軌跡分析算法,可實(shí)時(shí)捕捉人員逆向/側(cè)向等非常態(tài)移動(dòng)軌跡,通過聲光聯(lián)動(dòng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)非接觸式行為矯正,有效提升秩序管理的智能化水平。 |
前端感知層? | 對(duì)車牌、車標(biāo)、車型,車輛行駛方向進(jìn)行智能識(shí)別,違規(guī)車輛語音提示規(guī)范行為。 | 采用AI深度解析引擎,精準(zhǔn)識(shí)別車輛特征(車牌、車標(biāo)、車型、行駛方向),實(shí)時(shí)判定違規(guī)行為并聯(lián)動(dòng)聲光警示,通過智能語音引導(dǎo)規(guī)范行為,實(shí)現(xiàn)全場景閉環(huán)管理。 |
邊緣計(jì)算層? | 對(duì)人員進(jìn)出方向進(jìn)行智能判定。 | 依托深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)精準(zhǔn)判定人員運(yùn)動(dòng)軌跡方向,結(jié)合多維行為特征分析實(shí)現(xiàn)智能出入口管理及異常行為預(yù)警,提升立體化安防場景的態(tài)勢感知精度。 |
邊緣計(jì)算層? | 可同時(shí)檢測60張人臉。 | 通過深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化多目標(biāo)處理能力,實(shí)現(xiàn)單幀畫面下60張人臉的同步精準(zhǔn)抓拍與比對(duì),顯著提升高密度場景下的智能識(shí)別效率?。 |
可靠性保障? | 斷網(wǎng)時(shí)數(shù)據(jù)不丟失,恢復(fù)后99%同步。 | 采用智能斷網(wǎng)續(xù)傳技術(shù),通過本地存儲(chǔ)介質(zhì)與云端協(xié)同機(jī)制,在離線狀態(tài)下持續(xù)完整記錄數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后自動(dòng)實(shí)現(xiàn)全量同步,確保關(guān)鍵信息零丟失、零延遲。? |
平臺(tái)管理層 | 可聯(lián)動(dòng)聲光報(bào)警系統(tǒng),門禁系統(tǒng),對(duì)講系統(tǒng)等網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。 | 通過標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議實(shí)現(xiàn)聲光報(bào)警、門禁及對(duì)講系統(tǒng)的智能協(xié)同聯(lián)動(dòng),構(gòu)建全場景安防閉環(huán),以多維度數(shù)據(jù)互通強(qiáng)化實(shí)時(shí)響應(yīng)效能與精準(zhǔn)管控層級(jí)。 |
平臺(tái)管理層 | 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)駕駛艙,定員數(shù)據(jù)可視化。 | 通過多維動(dòng)態(tài)聚合與智能交互界面,實(shí)現(xiàn)工房人員情況的全息可視化。 |
四、核心技術(shù)解析
?1. 防遮擋身份核驗(yàn)技術(shù)??
集成多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建人臉遮擋,低頭,側(cè)臉及非常態(tài)移動(dòng)軌跡的智能識(shí)別,實(shí)現(xiàn)99.9%的異常行為識(shí)別準(zhǔn)確率。
局部特征超分辨率重建?,在80×80像素低質(zhì)量輸入下,通過眼周虹膜紋路增強(qiáng)算法(瞳孔間距誤差≤3像素)與眉骨曲率建模技術(shù),達(dá)成遮擋狀態(tài)人臉比對(duì)(15萬級(jí)底庫)。
?動(dòng)態(tài)活體防御體系?
?非配合式行為分析?
基于30fps視頻流解析,實(shí)時(shí)捕捉低頭(俯仰角>15°)、側(cè)臉(偏航角>25°)等規(guī)避動(dòng)作,通過運(yùn)動(dòng)軌跡突變檢測(加速度>3m/s2)觸發(fā)聲光報(bào)警機(jī)制。
?毫秒級(jí)聯(lián)動(dòng)響應(yīng)?
從異常特征識(shí)別到聲光報(bào)警輸出全鏈路時(shí)延≤0.18秒,危險(xiǎn)區(qū)域非法入侵?jǐn)r截成功率99%。
?2. 全域異常行為認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)?
時(shí)空軌跡智能建模?
?高危行為特征庫?,內(nèi)置行為模型,精準(zhǔn)識(shí)別5m/s折返、跑、蛇形機(jī)動(dòng)(航向角變化>90°/s)、滯留(同坐標(biāo)點(diǎn)持續(xù)>600秒)等非常態(tài)移動(dòng)模式,檢出率≥99.3%。
?多目標(biāo)態(tài)勢感知?,支持60個(gè)目標(biāo)同步追蹤與比對(duì)
?3. 人車物聯(lián)精準(zhǔn)管控系統(tǒng)?
?車輛深度識(shí)別?
?多光譜車牌解析?
采用可見光+近紅外雙模識(shí)別技術(shù),突破污損車牌(遮擋≤40%)、新能源車牌(漸變綠牌)識(shí)別瓶頸,字符分割準(zhǔn)確率99.2%。
?車輛特征庫?
內(nèi)置車輛三維特征模型,未授權(quán)車輛闖入攔截率99%。
?駕駛艙智能感知?
?人車綁定核驗(yàn)?,通過ROI增強(qiáng)技術(shù)同步捕獲駕駛員人臉(最小40×40像素)與車牌信息,建立人-車-證三位一體校驗(yàn)機(jī)制,冒用身份攔截率99.5%。
?4. 多人高密場景智能處置中樞?
?群體特征解析?,?高并發(fā)ReID引擎?在5人/㎡密度場景下,通過多頭注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)人體表觀特征精準(zhǔn)綁定,進(jìn)出計(jì)數(shù)誤差率<0.8%。
?三維運(yùn)動(dòng)矢量分析?,采用光流法+深度學(xué)習(xí)融合算法,人員通行方向判定精度99.3%,尾隨入侵檢出率99%。?
五、典型應(yīng)用場景與效果對(duì)比?
1. 通道異常通過(低頭+擋臉)?
?傳統(tǒng)痛點(diǎn)?:遮擋導(dǎo)致人臉識(shí)別失效,漏檢率>40%
?改進(jìn)效果?:
集成MaskNet、HeadGearNet多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建人臉遮擋,低頭,側(cè)臉及非常態(tài)移動(dòng)軌跡的智能識(shí)別,實(shí)現(xiàn)99.9%的異常行為識(shí)別準(zhǔn)確率。
基于30fps視頻流解析,實(shí)時(shí)捕捉低頭(俯仰角>15°)、側(cè)臉(偏航角>25°)等規(guī)避動(dòng)作,通過運(yùn)動(dòng)軌跡突變檢測(加速度>3m/s2)觸發(fā)聲光報(bào)警機(jī)制。?
從異常特征識(shí)別到聲光報(bào)警輸出全鏈路時(shí)延≤0.18秒,危險(xiǎn)區(qū)域非法入侵?jǐn)r截成功率99%。
?2. 通道快速通行?
?傳統(tǒng)痛點(diǎn)?:移動(dòng)速度>3m/s時(shí)抓拍失敗率>30%
?改進(jìn)效果?:
依托?400萬像素@30fps傳感器?與?Smart編碼技術(shù)?:
啟用?ROI區(qū)域增強(qiáng)編碼?,對(duì)人臉區(qū)域(80×80像素)進(jìn)行獨(dú)立畫質(zhì)優(yōu)化,支持5m/s移動(dòng)速度下無運(yùn)動(dòng)模糊抓拍
通過?電子防抖+寬動(dòng)態(tài)(120dB)?消除高速運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的圖像拖影,配合?H.265低碼率傳輸?實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)特征提取
在?深度學(xué)習(xí)加速芯片?支持下,每秒完成12次完整人臉比對(duì)(1:15萬庫),快速通行場景抓拍成功率≥99.3%
?3. 多人同時(shí)進(jìn)出?
?傳統(tǒng)痛點(diǎn)?:3人并行時(shí)計(jì)數(shù)誤差>20%
?改進(jìn)效果?:
利用?全結(jié)構(gòu)化模式下的60張人臉同步比對(duì)能力?:
采用?人頭檢測+ReID軌跡綁定技術(shù)?,在106°廣角視場下實(shí)現(xiàn)5人/㎡密度統(tǒng)計(jì),誤差率<2%
基于?多目標(biāo)并行比對(duì)引擎?,支持6人同時(shí)通過時(shí)完成人臉屬性(性別/年齡/口罩)識(shí)別+人體特征(衣著/攜帶物)分析,綜合識(shí)別率≥99.8%
?4. 報(bào)警響應(yīng)時(shí)效?
?傳統(tǒng)痛點(diǎn)?:多人場景報(bào)警延遲>1s
?改進(jìn)效果?:
結(jié)合?邊緣計(jì)算架構(gòu)?與?ISAPI協(xié)議?:
在3人并行場景下,通過?SVC分層編碼技術(shù)?優(yōu)先傳輸報(bào)警關(guān)鍵幀,實(shí)現(xiàn)0.02s級(jí)目標(biāo)特征提取。
采用?預(yù)置位智能巡航?功能,對(duì)高頻報(bào)警區(qū)域(如危險(xiǎn)品出入口)自動(dòng)保持焦距優(yōu)化,減少動(dòng)態(tài)目標(biāo)失焦率
支持?三級(jí)報(bào)警聯(lián)動(dòng)策略?:初級(jí)異常(低頭/遮擋)觸發(fā)語音提醒,高危行為(聚集/闖入)直接輸出干接點(diǎn)信號(hào)控制物理門禁
?5. 語音播報(bào)可編輯?
?傳統(tǒng)痛點(diǎn)?:語音規(guī)則固化,無法適配場景需求。
?改進(jìn)效果?:
通過?GB/T28181-2016協(xié)議棧?與?ISUP5.0接口?:
在?Web可視化界面?自定義語音內(nèi)容、觸發(fā)閾值(人數(shù)/速度/區(qū)域)及播放優(yōu)先級(jí)策略
利用聲光報(bào)警陣列?實(shí)現(xiàn)定向拾音,配合?內(nèi)置揚(yáng)聲器?同步輸出多種警示指令切換延遲≤0.05s。
?6. 場景無雜亂設(shè)備干凈整潔
?傳統(tǒng)痛點(diǎn)?:設(shè)備多,布線雜亂,接口配置量大,操作難度高。
改進(jìn)效果?:
通過最新技術(shù)及機(jī)器智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)多種功能需求,減少重復(fù)驗(yàn)證所需要的設(shè)備,現(xiàn)場布置干凈整潔,后端操作簡單高效。
7.數(shù)據(jù)表現(xiàn)對(duì)比
?指標(biāo)? | ?傳統(tǒng)系統(tǒng)? | ?DeepNeuro? |
---|---|---|
低頭+擋臉準(zhǔn)確率 | 無法識(shí)別 | 99% |
快速通行準(zhǔn)確率 | 低于40% | 99% |
多人同時(shí)進(jìn)或出準(zhǔn)確率 | 90% | 99% |
報(bào)警響應(yīng)時(shí)間 | ≤2S | ≤0.1S |
人臉比對(duì)精確率 | 98% | 99.9% |
攝像機(jī)方向判斷 | 無 | 有 |
數(shù)據(jù)駕駛艙及數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) | 無 | 有 |
聲光報(bào)警燈可編輯 | 無 | 有 |
語音播報(bào)可編輯 | 無 | 有 |