技防系統(tǒng)關鍵技術開發(fā)與應用研究

王磊 劉俊婷 侯世中 江艷飛 王青芝 王前程

摘要：本文針對當前的社會需求，將需要安全防護領域中的技防關鍵技術——人臉識別技術進行完善、優(yōu)化設置，從而使智能報警的精準度有效的提升，預警漏報率有效的縮減；使原先人為的被動查詢改良為智能的主動防御，工作效率有效地提高；采用高普及率、靈活性好、方便操作的手機APP作為用戶體驗端；配有高可靠性、較強擴展能力、靈活移動的監(jiān)控系統(tǒng)，市場應用前景廣闊；在專利支撐下，于省級各項大賽中獲得較好成績。

關鍵詞：技防；人臉識別；服務器

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）08-0161-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1引言

在應用創(chuàng)新型院校、家庭、企業(yè)及保密機構等各個領域中，完善、科學的技防系統(tǒng)必然會給我們帶來顯而易見的好處。假設上述領域中，配備了完善的人臉識別系統(tǒng)，當發(fā)生用戶數(shù)據(jù)庫之外的人員擅自侵入時，通過技防系統(tǒng)便可實時告知后臺，提出可靠報警信息；假設上述領域中，配備了完善的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，當發(fā)生消防異常情況時，通過技防系統(tǒng)便可于第一時間被察覺。

在很多具有特殊需求、需要安全防護的工作場合中，倘若用人力監(jiān)控是否有外來人員私自進入情況，必會帶來巨大的工作量，然而目前的防護措施有電子圍欄、門禁、人工監(jiān)控視頻等。從理論上來講可以實現(xiàn)防護功能，但是遇到占地面積廣的情況，必然需要上百的攝像頭進行搭建系統(tǒng)，并且配套多人監(jiān)控，實時關注視頻動態(tài)，在實際應用中必然不可靠；若采用門禁等方式，則需要每個門禁處配備人員輔助，那更是大量浪費人力；不僅如此，逐年遞增的校園犯罪率，具有其極高的不確定性及突發(fā)性，是各類院校不得不重視的問題，必然會針對校園安全問題，帶來了較大的工作壓力，在校園增加人臉識別關鍵技術后，與公安聯(lián)網(wǎng)，在公安局已備案嫌疑人進入校園時，便可進行智能報警等，并且，其技術在校園管理、課堂考勤、宿舍管理、考試監(jiān)管、圖書館借閱等方面也帶來了便利。

因此，人臉識別技術是技防系統(tǒng)中必不可少的關鍵性技術，本文開發(fā)研究人臉檢測和對比，采用“分割-余弦-相似度”的方法設計可靠的人臉識別，應用于實時監(jiān)控中，當有管理者、用戶、陌生人進入時，服務器會給手機端發(fā)送相應的提醒信息，根據(jù)設定可以合理預警，因此，將其在應用領域中的監(jiān)控能力進行了有效的智能提升，隨著技術不斷地完善升級，可以適當?shù)貙⒈O(jiān)控人員數(shù)量減少，其將勞動強度合理的降低，真正起到了安全防護作用。

2人臉識別關鍵技術其總體架構設計

硬件設計采用樹莓派作為主控設備，將外置攝像頭與樹莓派進行連接，通過實時采集信息，判斷照片中如有人臉出現(xiàn)，通過“分割-余弦-相似度”算法處理，且與人臉庫的照片進行比對，將最終人臉識別處理后的信息結果推送并存儲到對應的服務器中。服務器已提前設立好相應的存儲數(shù)據(jù)庫，在服務器中，樹莓派所對應的服務端，將設定接收來自樹莓派客戶端發(fā)送的信息后，將其插入數(shù)據(jù)庫，手機APP所對應服務端口，會一直在搜尋數(shù)據(jù)庫，并且保持一個長連接，若檢測到信息，將其處理并推送給手機APP。APP端口接收到相應信息，將識別結果完整的展現(xiàn)給客戶端。此工作總體架構如下圖所示。

3開發(fā)環(huán)境及核心技術

3.1 主控端的開發(fā)環(huán)境介紹

本設計核心控制端是樹莓派3B，其需要配備合理的開發(fā)環(huán)境Raspbian操作系統(tǒng)，安裝完整的OpenCV視覺庫及Pillow圖像處理庫，采用Python 2.7高級編程語言結合程序設計技巧來完成相應的操作。

3.2核心技術介紹

本技術設計是受PCA算法的啟發(fā)，首先自己創(chuàng)建了人臉模型庫，經(jīng)過人臉識別的一系列仿真實驗進行合理有效的對比，將訓練圖像和測試圖像進行了仔細的匹配對照。通過實驗發(fā)現(xiàn)，PCA算法也有一定的弊端存在，其計算量較大是不得不去面對的問題，因為在整個特征抽取過程中，首先使圖像矩陣變化為圖像向量，然而圖像向量具有較高的維數(shù)，必然會導致計算量變大。因此，開發(fā)了一套“分割-余弦-相似度”的算法，先將用戶照片錄取進入，進行人臉檢測，將檢測的人臉采集出來，存到數(shù)據(jù)庫中，就存檔為一個樣本。在后期檢測過程中，如果攝像頭拍攝的照片里，檢測到照片中有人，便執(zhí)行程序?qū)⑷四槻杉鰜恚藭r處理照片和樣本方法一致，然后做分割，可以使用CROP，此分割類似與局部哈希計算，但是與直接的哈希若有區(qū)別，對照片做的分塊中，截取其中固定的一塊，進行余弦計算，將結果與之前樣本比較其中相似程度，達到設置值后，判定為同一人。此算法相比較速度快、準確率較高。

現(xiàn)將其中部分關鍵技術，人臉檢測與人臉對比環(huán)節(jié)做詳盡闡述。

3.2.1 人臉檢測

人臉檢測技術主要采用代碼開放的視覺庫。首先，通過cv2.cvtColor使采集的照片從RGB模式變換成灰度圖模式；其次，將分類器進行合理定義，將分別通過學習非面像樣品集和學習面像樣品集的方式定義相應的分類器，也可以采用已經(jīng)訓練成功的cv2.CascadeClassifier人臉檢測相關分類器等；再次，返回相應一系列列表cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale，其為人臉的個數(shù)，而照片中人臉的位置是由列表中的四個相關變量來對應描述；最后，將攝像頭對應端口開放，進行檢測。

在多次實驗測試中，發(fā)現(xiàn)原先默認照片格式每張容量占600KB左右，多張積累占用容量較大，在多方嘗試后，改用.JPEG格式，每張容量占100KB左右，使照片空間占用量大大降低。

3.2.2 人臉對比

人臉對比技術是在借鑒PCA算法及百度AI接口等思想設計的基礎上，升級完善。首先，使用Python創(chuàng)建SDK客戶端。其次，通過上述相應算法返回計算后的相似度，通常情況判定是否為同一人的相似度，一般設置為0.8以上。延續(xù)著“增-刪-改-查”的思路進行改良。

4信息通信及相關環(huán)境搭建

在樹莓派相關設置搭建完畢后，運用人臉識別算法計算出相應結果，通過POST方式把信息傳送到服務器。在服務器處，需要合理安裝Debian8操作系統(tǒng)及SQLite3關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)進行相應的環(huán)境搭建，并且采用Python3高級編程語言協(xié)同完成相應的代碼編寫操作。

本設計中，TCP協(xié)議是服務器與樹莓派之間的網(wǎng)絡通信方式，此通信協(xié)議是一種基于字節(jié)流、可靠地、面向連接的傳輸層協(xié)議。先將具體信息傳送步驟介紹如下。

4.1 樹莓派（發(fā)送）->服務器

首先，將import socket長連接模塊順利導入；其次，創(chuàng)建socket.socket（）套接字；再次，通過socket.AF_INET建立通信，socket.SOCK_STREAM將其認定成TCP協(xié)議，完成認定套接字；從次，socket.connect（IP地址，端口））將服務端連接；最后，樹莓派向服務器中樹莓派所對應服務端發(fā)送相關數(shù)據(jù)。

4.2 服務器（接收）<-樹莓派

首先，使用importsocketserver導入相應模塊；其次，將需要完善的處理方法重新撰寫，可以通過子類繼承方式改變?yōu)楦割惙椒ǎ辉俅危瑒?chuàng)建ss.ThreadingTCPServer服務端套接字；從次，在客戶端發(fā)出相應請求時，監(jiān)聽該對應端口接收其請求，其套接字在創(chuàng)建時刻便已經(jīng)自動綁定端口和IP；最后，將樹莓派端傳送的信息session.recv（）接收過來，使數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)庫中，關閉socket.close（）套接字。

5結語

合理的運用技防系統(tǒng)關鍵技術——人臉識別，對于和諧穩(wěn)定社會的建立是非常有利的，也必然會使社會生產(chǎn)效率進一步的提高。我們在后期的開發(fā)研究中，將此技術不斷完善升級，爭取使其技術更好地為社會服務。

參考文獻：

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【通聯(lián)編輯：光文玲】