摘要:当前，地铁安全事故、盗窃问题时有发生，为保护人们的安全出行，在地铁公安视频监控系统中应用人脸识别技术尤为必要。基于此，本文从人脸识别技术的概念出发，针对人脸识别技术在地铁公安视频监控系统中的应用进行了分析，以供参考。
关键词:人脸识别；地铁；监控；应用；
地铁公安视频监控系统是地铁日常运行的重要安全保障，同时也是建设平安城市的重要手段之一。而人脸识别技术在地铁公安视频监控系统中的应用，能够进一步提高监控系统的精准性，出现问题时，工作人员能够借助该技术快速找到嫌疑人，快速破获案情。
1人脸识别技术概述
人脸识别技术是利用仪器对人的面部进行识别。扫描仪器完成人的面部扫描、获取其面部数据信息后，先搜索系统中是否存在此面部特征的人物数据，如果找到与此面部特征相符的数据，系统的事前置入数据功能将此面部特征的主人数据显示出来，这样可以帮助工作人员快速、高效的调取所需人员的数据信息，从而为维护地铁治安、做好地铁安保工作提供便利。
2人脸识别技术应用于地铁公安视频监控系统的可行性
2.1地铁出行的需求日益增多
随着城市交通车辆拥堵情况的日益加剧，越来越多人开始选择地铁出行，由此，很多城市地铁经常人满为患。以某地铁站为例，其高峰期的小时断面客流达到5.2万乘次之多，每小时客流拥挤度达到120%。当出现安全问题时，以此拥挤程度，使用高清摄像头根本无法实现清晰、无死角的捕捉画面，难以有效监控地铁车站及地铁车上的情况。如果此时出现需要重点管控的危险人员，或者发生影响公众出行安全的情况，则地铁安保人员将无法快速掌握重要证据或获得重要数据信息。
而将人脸识别技术引入到地铁公安视频监控系统中，无论客流量多少，只要重点管控的危险人员出现，系统就会立刻甄别出此人，并能够追踪到此人的全部运动轨迹；发生公共安全事件时，利用人脸识别技术，系统能够快速甄别引发安全事件目标嫌疑人的运动轨迹。这为地铁安保工作的应急响应与前期预防提供了有力支撑。
2.2拥有人脸识别技术的硬件基础
地铁车站及列车内部本身就有大量的高清摄像装置，这些高清摄像装置能够完成进入地铁站人员的图像采集任务，只要是进入摄像范围就能清晰采集到人的脸部数据信息。这为人脸识别技术的引入提供了完美的硬件基础，减少了另配高清摄像头所需的成本。
2.3内部环境适合应用该技术
地铁车站及列车内部的环境比较稳定，没有露天摄像的环境因素干扰。同时，地铁车站及列车内部的光线条件一直处于相同状态，摄像设备很容易采集到高清图像资料，这可以提高脸部数据信息比对的速度与精度。此外，干净卫生的内部环境减少了摄像设备损坏的几率，减少了维修成本。
2.4出入口数量有限，易于管控
地铁车站的出入口数量很少，工作人员通过人脸识别技术发现重点管控人员时，可以立即在出入口位置对其进行处理，减少此类人员进入车站或列车造成的公共安全问题。
2.5 人脸识别技术相对成熟，可满足地铁安防需求
经过十多年的发展，人脸识别技术已经相对成熟，完全可以满足地铁的安防需求。随着地铁的普及及客流量的快速增加，地铁车站及列车内部的安全维稳工作已经成为地铁日常运营的重点，并且日趋艰难。而利用人脸识别技术协助安保人员进行安全管理工作，则可以有效缓解地铁安保压力，提高工作效率，减少公共安全事件发生。
综上，日趋急迫的地铁安防需求、地铁内部的应用优势、人脸识别技术的成熟都表明人脸识别技术适用于地铁公安视频监控系统，且此技术能够为地铁安保工作提供有力的技术支持，减小安保人员的工作压力，有效维护地铁公共安全。
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3人脸识别技术运行系统的组成及功能
3.1摄像机
人脸识别技术应尽可能的采集到高清的图像信息，使用高清网络摄像机能够确保拍摄到的人脸清晰、图像光线均匀。选择能够实现摄取到的图像信息满足人脸瞳孔间距大于40像素、人脸灰度级大于64级的摄像设备。
3.2视频分析服务器
采集到的人脸图像数据信息需要进行进一步的分析处理。人脸视频分析服务器具有面部特征提取、人脸检测及人脸对比三项重要功能。这三项功能可以集中于一台服务器，也可以分别置于不同服务器，只需保证联网即可。前者可以满足中小规模系统的低成本运营需求，但稳定性相对较差。
在地铁客流量高峰阶段，系统对采集到的人脸图像数据信息要进行检测、面部特征提取、图像对比等操作，此部分的工作量巨大，依靠一台服务器设备很难快速完成，当“供需”关系紧张时，就可能会出现系统卡顿或漏检。为保证系统运行的稳定性，应将人脸检测、面部特征提取、图像对比及存储检索功能分别部署于独立的服务区设备中。人脸检测可以选择专用的服务设备，如嵌入式人脸分析仪，当人脸数据信息与数据库中人脸数据信息对比成功后，系统会将告警信息传至中心管理服务器，中心服务器会将信息发至客户端，提示客户告警信息。
3.3人脸数据信息存储与检索服务器
人脸识别技术有存储及检索功能，即将获取的图像数据信息保存记录及在数据库中检索。例如，查找某人在过去某个时间段在哪些地方出现过，就可以应用此功能。人脸数据信息的存储与检索功能可以设置在专用的服务区上，也可以与视频分析一起置于同一服务器上。同样，后者可能会造成系统运行不稳定的情况。
人脸数据信息检索时，由于所需检索的人脸数据太大而没有办法实现预先加载功能。例如，若硬盘的读取速度为40MB/s，每个人的人脸特征数据信息大小为8KB，一部摄像设备一天的拍摄存储量为1GB，则完成一部摄像设备中所有数据信息检索需要5s。由此可见，检索速度受制于硬盘读取速度。服务区选择时，应注重于硬盘的读取速度，可以选择磁盘阵列。
同时，由于系统检索对硬盘运行功能的使用，在同一部服务器实施的视频分析工作将会受到影响。在独立服务器的选择上，可以每个地铁站点布置一台独立服务器用于满足存储与检索技术需求。当需要进行全局检索时，只需要将工作量分解到各地铁站点，各站点同时进行，进而大大提高检索效率。
4人脸识别技术的应用建议
4.1采集位置设置
1）光线稳定、无大变化；2）客流量密集；3）拍摄角度适宜；4）满足摄像设备像素要求。为此，负责数据采集的摄像设备可以设置在自动售票机上方、出入口通道内、安检机器上方、闸机入口处等位置，这些位置乘客的停留时间较长，能够采集到尽可能完整、清晰的人物面部数据信息。
4.2配置布局
人脸识别技术对服务器的要求较高，如果在每个地铁车站都配置服务器，投资很大。为在保证安防质量的基础上节省投资，可以选择在重要换成站点或出入口位置配置人脸数据采集服务器。
4.3针对已经建成的地铁线路配置方式
在已建成的地铁车站内可以采用局部区域设置的方式，即在出入口通道处设置4处人脸数据采集服务器。借助车站内原有的硬件资源，加入适用软件，硬件资源运行即可进行人脸识别，以此提高设备使用率。
5结语
安全是地铁运营的重中之重。为保证地铁运营的安全性，在地铁公安视频监控系统中普及人脸识别技术是大趋势，为此，就应不断完善技术手段及应用方式，进而提高应用效果，保障地铁的安全运行。
参考文献：
[1]张艳,张永跃.人脸识别技术在地铁公安视频监控系统中的应用[J].通讯世界,2019(7).
[2]王帆,王帆,张昕.浅析智能轨道交通新技术的应用[C].中国城市科学研究会,2017.
[3]张子文.基于部件的多角度模型融合的人脸检测[D].曲阜师范大学,2015.
[4]陈如伟.浅谈人脸识别技术在机场领域的应用[J].通讯世界,2019(9).
[5]谢子强.针对表情变化的人脸识别算法的研究与应用[D].北京工业大学,2016.
论文作者:杨斌1, 刘昕凡2
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第22期
论文发表时间:2020/4/29
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