基于AI人臉識別技術的高校化學實驗室安全管理系統設計與實現

楊 偉 侯昌東

（云南師范大學職業技術教育學院 云南·昆明 650092）

0 引言

化學改變世界，在人類發展進步的歷程中，化學在其中發揮了重要作用。化學的學習和研究探索是離不開實驗的，但由于化學藥品有易燃易爆有毒等特點，實驗人員的疏忽、操作不當，極易造成化學實驗室安全事故的發生，化學實驗室安全問題成為了高校面臨亟待解決的難題之一。本文探討了基于百度 AI人臉搜索能力等信息化技術在化學實驗室實驗人員監管這一維度的管理應用，助力推進化學實驗室各項安全制度措施落到實處更進一步。

1 系統設計

高校化學實驗室從設計之初，就嚴格按照實驗的相關要求設計，并多次討論修改，專家論證，完善設計后開始基礎建設，安裝調試設施設備等。

化學實驗建設好后，制定和完善化學實驗室安全責任制度、安全準入制度、安全管理制度，做好實驗防護措施，并針對不同化學實驗室的化學實驗人員、管理人員和指導教師進行對應的安全教育和準入培訓。由于化學實驗的特殊性，人工監管難度大，很難做到監管全覆蓋。采用信息化手段，應用百度AI人臉搜索能力技術設計開發化學實驗室安全監控系統，實現化學實驗室人員準入和實驗過程中實驗室必須有指導教師制度的監控全覆蓋，以減少和杜絕由于人為因素引起的化學實驗室安全事故的發生。系統通過調用百度API實現人臉搜索識別，其人臉庫首選識別率達99%以上，為系統分析處理準確性提供了保障。

1.1 系統架構

化學實驗安全監控系統由視頻處理服務模塊、人臉采集模塊、人臉搜索處理模塊和視圖模塊組成。

視頻處理服務模塊完成監控視頻采集、存儲，人臉檢測、偵測與抓圖存儲功能；人臉采集模塊完成人臉庫的采集及其管理功能；人臉搜索處理模塊完成圖片中人臉的檢測、檢索以及其搜索識別結果的分析處理功能；視圖模塊完成人機交互功能。

1.2 系統工作流程

系統通電開啟，視頻處理服務開始采集監控視頻，并將視頻數據存儲到硬盤，監控視頻采集的同時進行實時人臉偵測，如果偵測到人臉時抓圖并存儲到數據服務器中。系統實時檢測數據服務器中的圖片數據（人臉偵測抓圖），并將檢測到的圖片通過互聯網向百度AI人臉搜索識別服務發出請求，待返回圖片識別結果后，系統對圖片識別結果信息按設計功能進行分析處理，有異常情況時提醒管理用戶處理。

2 系統實現

系統使用C#語言編寫，與百度AI服務數據請求通訊，使用POST向API服務地址發送請求URL數據格式方式有時間間隔限制，系統采用調用百度AI服務windows動態庫方式，以提高系統性能。

2.1 視頻處理服務模塊

視頻處理服務模塊的實現，可以對攝像設備基于網絡通信協議進行二次開發實現。目前，人臉偵測技術較為成熟，為了提高系統處理能力和良好的擴展性，直接使用攝像設備提供的視頻采集、存儲、人臉偵測等功能，配置人臉偵測抓圖功能，通過FTP方式將人臉偵測抓圖數據存儲到數據存儲服務器。

2.2 人臉采集模塊

人臉采集模塊主要完成系統人臉庫的創建和管理。登錄百度AI開放平臺的控制臺，創建人臉識別應用（appid）。每個人臉識別應用對應一個人臉庫，在人臉庫中創建學生組（group_students）和教師組（group_teachers），也可以調用百度AI接口（GroupAdd）添加人臉庫用戶組。收集滿足化學實驗室準入制度的實驗學生和指導教師的人臉數據圖片，圖片大小小于10MB，為了提高識別率，對每人收集戴護目鏡和不戴護目鏡兩種人臉數據，系統循環調用百度AI接口（UserAdd）將人臉數據注冊添加到人臉數據庫中，還可以使用系統人臉庫管理UI界面中現場采集上傳功能把人臉數據注冊添加到數據庫中，人臉庫管理UI界面還提供人臉更新和刪除等功能。

2.3 人臉搜索處理模塊

人臉搜索處理模塊完成人臉搜索M:N識別，并對識別結果分析處理。系統人臉搜索處理模塊實時檢測視頻處理服務模塊人臉偵測抓圖存儲服務器的圖片數據，檢測到圖片時，調用百度AI接口（MultiSearch）搜索識別圖片中的人臉數據，返回圖片中所有人臉的搜索識別結果，對搜索識別結果做以下分析處理：

（1）搜索識別結果為SUCCESS，圖片中所有人臉score符合條件，人臉所屬學生組（group_students）且有所屬教師組（group_teachers）或都所屬教師組（group_teachers）為無異常情況，刪除此搜索識別圖片；

（2）搜索識別結果為SUCCESS，搜索識別圖片中所有人臉score符合條件，若人臉全部所屬學生組，說明此化學實驗室無指導教師（可設置為一定時間后仍未有人臉所屬教師組），提示管理用戶查看處理，將此圖片移至日志文件夾，并做好日志記錄；

（3）搜索識別結果為null或有score不符合條件：表示當前人員人臉信息不在人臉庫中，說明當前化學實驗室中的人員不能進入，系統提示管理用戶查看處理，將此圖片移至日志文件夾，并做好日志記錄。

人臉搜索處理模塊主要代碼如下：

2.4 視圖模塊

視圖模塊用于顯示系統各種信息，完成與管理用戶交互功能，提供查看處理異常記錄、異常記錄統計、日志管理、人臉庫管理、數據庫管理等操作。

3 系統使用驗證

3.1 測試環境

系統運行計算機：CPU：Inteli5-8400T，內存：8GB，操作系統：Windows 10專業版。

FTP數據服務器、系統運行計算機和攝像頭硬盤機采用千兆交換機連接，系統運行計算機與百度AI服務器使用300M寬帶連接調用。

攝像人臉偵測設置1920*1080分辨率抓圖，抓圖間隔30秒，百度AI應用接口并發支持10QPS（完成百度云企業認證）。

3.2 測試結果

由于圖片大小和人臉數的不同，完成人臉搜索M:N識別的時間在200ms-500ms之間，以500ms計算，本系統1分鐘可以完成120張人臉圖的M:N識別搜索處理，一套系統可以支持處理60個攝像頭的同時人臉偵測抓圖，可以滿足一個高校標準化學實驗室安全監控性能要求。若需要同時監控的化學實驗室數量較多或減少人臉偵測抓圖間隔時間，可增加系統套數解決。根據化學實驗室大小、布局的不同，系統攝像設備的安裝數量、角度、高度等都不同，需要多次測試調整，以達到較好的人臉偵測抓圖效果。

4 結語

基于百度 AI人臉搜索能力技術設計實現化學實驗安全監控系統，解決了實驗室安全管理中人員準入制度和化學實驗過程中實驗室必須有指導教師制度的智能監管全覆蓋，彌補其人工管理較難，且難于監管到位的問題。實驗室智能化安全管理涉及面較廣，比如實驗操作過程監控分析，對存在安全隱患的操作作出實時提示和預警等。人臉識別技術只是人工智能的一個分支，基于目前計算機視覺處理技術，還不能實現化學實驗智能安全“全功能”監控，但隨著信息技術的發展和計算機視覺領域技術的突破，智能安全監控將成為高校化學實驗室安全教學和實驗研究中的重要組成部分，為高校化學實驗安全管理保駕護航。