平安都市人臉識別系統解決方案大華人臉識別解決方案V1.0 —公安線浙江大華技術股份有限公司解決方案部

目錄大華人臉識別解決方案V1.0 —公安線浙江大華技術股份有限公司解決方案部HYPERLINK第一章. 方案概述 4HYPERLINK1.1項目概況 4HYPERLINK1.2需求分析 4HYPERLINK1.3建設目的 5HYPERLINK1.3.1人臉識別技術 5HYPERLINK1.3.2高危人員比對 5HYPERLINK1.3.3特殊人員比對 5HYPERLINK1.3.4人員布控報警 6HYPERLINK1.4建設內容 6HYPERLINK第二章. 總體設計 7HYPERLINK2.1邏輯架構 7HYPERLINK2.2系統拓撲 8HYPERLINK2.3聯網設計 9HYPERLINK2.4人臉識別數據流 9HYPERLINK2.4.1實時比對 9HYPERLINK2.4.2歷史查詢 10HYPERLINK2.5人臉三大業務庫 10HYPERLINK2.6性能指標規定 10HYPERLINK第三章. 前端設計 12HYPERLINK3.1前端系統構成 12HYPERLINK3.2布點設計 12HYPERLINK3.3施工布署規定：采集場景典型案例 12HYPERLINK3.3.1安裝指導規范 12HYPERLINK3.3.2側視圖 13HYPERLINK3.3.3俯視圖（多相機） 13HYPERLINK3.4攝像機安裝規定 15HYPERLINK第四章. 存儲設計 16HYPERLINK4.1存儲總體設計 16HYPERLINK4.2存儲容量計算（項目修改） 17HYPERLINK4.2.1抓拍庫圖片存儲計算 17HYPERLINK4.2.2人臉特性數據存儲計算 17HYPERLINK4.2.3視頻存儲 17HYPERLINK第五章. 應用設計 18HYPERLINK5.1人臉抓拍 18HYPERLINK5.2比對識別報警 19HYPERLINK5.3人臉檢索 21HYPERLINK5.4黑名單管理 22HYPERLINK5.5注冊庫查詢 23HYPERLINK5.6報警管理 24HYPERLINK第六章. 方案優勢 26HYPERLINK6.1響應快速 26HYPERLINK6.2直觀、自然、非接觸性 26HYPERLINK6.3多相機抓拍人臉關聯 26HYPERLINK6.4國際領先的人臉識別算法 26HYPERLINK第七章. 設備選型 27HYPERLINK7.1攝像機選型 27HYPERLINK7.1.1普通高清攝像機選型 27HYPERLINK7.1.2人臉抓拍攝像機選型 30HYPERLINK7.2攝像頭-鏡頭 31HYPERLINK7.3鏡頭選型原理 32HYPERLINK7.4人臉檢測服務器 32HYPERLINK7.5人臉識別服務器 32HYPERLINK7.6人臉數據庫服務器 33HYPERLINK7.7平臺 33人臉識別技術隨著平安都市基礎建設的不停完善和加強，前端攝像機采集到的數據呈現一種爆炸式的增加。對于公安行業來說，數據總量不停充實的狀況下，如何從非構造化數據中挖掘構造化信息是平安都市建設的二期目的。另首先公安行業對車輛的構造化信息采集已逐步趨于成熟化、普遍化，但對人員信息采集和認證技術始終使用傳統技偵方式。人臉識別技術在以上狀況下解決視頻錄像、圖片等非構造化信息到人員照片、身份信息等構造化的轉變。人臉識別技術相對于其它生物識別技術如：指紋、指靜脈、虹膜等同屬于四大生物識別技術，含有生物特性唯一性、可測量性、可識別性、終身不變性等特點。但相較其它識別技術含有本質的區別：非強制性：顧客不需要專門配合人臉采集設備，幾乎能夠在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；非接觸性：顧客不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；并發性：在實際應用場景下能夠進行多個人臉的分揀、判斷及識別；人臉識別技術流程重要涉及四個構成部分：分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預解決、人臉圖像特性提取以及人臉特性數據匹配與識別。人臉圖像采集及檢測：基于人的臉部特性，對輸入的人臉圖像或視頻流，首先判斷與否存在人臉，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個面部器官的位置信息。人臉圖像預解決：對于人臉的圖像預解決是基于人臉采集及檢測成果，通過人臉智能算法，對選擇出來的人臉圖片進行優化和擇優選擇，挑選目前環境下最優人臉并最后服務于特性提取的過程。其預解決過程重要涉及人臉圖像的光線賠償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特性提取：人臉識別系統可使用的特性普通分為視覺特性、像素統計特性、人臉圖像變換系數特性、人臉圖像代數特性等。人臉特性提取的辦法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征辦法；另外一種是基于代數特性或統計學習的表征辦法。基于知識的表征辦法重要是根據人臉器官的形狀描述以及她們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特性數據，其特性分量普通涉及特性點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間構造關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特性，這些特性被稱為幾何特性。基于知識的人臉表征重要涉及基于幾何特性的辦法和模板匹配法。人臉特性比對識別：通過采集到的人臉圖片形成人臉特性數據，與后端人臉庫中的人臉特性數據模板進行搜索匹配，通過設定一種闕值，相似度超出這一閾值，則把匹配得到的成果輸出。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是識別，是一對多進行圖像匹配對比的過程。方案概述項目概況隨著經濟的發展，城鄉建設速度加緊，以及互聯網的突飛猛進，造成都市中人口密集，流動人口增加，引發了都市建設中的交通、社會治安、重點區域防備、網絡犯罪日益突出等都市管理問題，此后當代化都市的建設、網絡信息必然將安全作為重中之重，與都市的經濟建設處在同等重要的地位。近年來，社會犯罪率呈逐年升高的趨勢，特別是網絡犯罪更加的嚴重，網絡逃犯屢屢發生，罪犯的犯罪手法也更加隱蔽和先進，給廣大公安人員偵破案件增加了難度。同時，惡性事件時有發生，使人們對公共生活場合的安全感普遍減少。同時公安人員在對通緝犯進行人工排查時如大海撈針，成功率極低，效果也不明顯。重要有以下實際問題：首先，由于罪犯群體不停擴大，要在數以百萬計的人員照片庫中找出犯罪嫌疑人，不僅費時費力，尚有可能造成遺漏等狀況，破案的效率大打折扣；另首先，目前公安機關偵察案件大多數仍然依靠事后追查和通緝，對已經發生的案件造成的損失很難有效彌補；最后，如果在案發的同時即能防患于未然，就能第一時間將損失控制在最小范疇內。需求分析采用高效使用的人臉監控和比對系統，第一可協助公安偵查人員快速識別+分辨特定人員真實身份，把過去難以想象的千萬級的海量照片庫比對需求變成現實，從而有效的為公安視頻偵查、治安管理、刑偵備案等工作提供實戰上的有效協助和解決辦法。第二可協助公安偵查人員辦案時候追查和通緝，真正從打變為防，能夠極大的減少警力資源浪費和事故發生概率。目前人臉抓拍比對系統重要應用在下列幾個方面：公安治安人員黑名單比對實時報警：針對某些人員密集區域（如車站、地鐵站、機場、社區等）的核心出入口、通道等卡口位置布置人員卡口，后端對重點關注人員、打防控人員進行黑名單布控，通過實時視頻流比對布控黑名單，實現人臉比對識別。不明身份人員身份確認：治安人員在日常巡邏、人員身份驗證過程中，避免肢體接觸和沖突，使用前端攝像機或手機進行抓拍，后端通過數據庫進行人員信息比對分析，達成人員身份確認的應用。治安或刑偵人員對流動性人口中的無正當有效身份證件、無固定住所、無正當職業或正當經濟來源的人員進行非接觸性身份確認。重要點位重點人員身份排查：針對某些重要管控的區域，如大型保障活動，政府、公安出入口等布置前端攝像機對現場進行人臉抓拍，每日安排公安人員人工進行重點人員篩選排查。建設目的本章文字內容能夠根據項目具體狀況修改：重點人員布控重點人員涉及高危人員、特殊人員等。高危人員涉及有全國在逃人員、全國違法犯罪人員；特殊人員涉及水客、涉恐涉案人員、涉毒人員、重大犯罪前科人員、肇事肇禍精神病人。本方案可通過手動或自動批量導入手段將高危人員信息導入至人臉注冊庫中，通過攝像機實時視頻檢測和照片信息檢索，與人臉注冊庫內高危人臉進行實時比對識別，在出現高危人員時通過平臺告警方式告知公安。公安重點人員根據地區和目的不同劃分不同類型，涉及慣偷慣犯、涉恐、涉案、涉毒、水客等人員。本方案可通過手動或自動批量導入手段將重點人員信息導入至人臉注冊庫中，通過在超市、大樓、火車站、港口等出入口攝像機實時視頻檢測和照片信息檢索，與人臉注冊庫內高危人臉進行實時比對識別，在出現高危人員時通過平臺告警方式告知公安。高危人員布控特殊人員涉及有水客、涉恐人員、涉毒人員、有重大犯罪前科人員、肇事肇禍精神病人、重點上訪人員等。人臉識別系統將運用實時視頻和身份證信息相結合的手段，對出入境人士進行審查識別。高危人員涉及全國在逃人員、全國違法犯罪人員、重大犯罪前科人員、肇事肇禍精神病人等。人臉識別系統將運用實時視頻和身份證信息等手段，可在火車站、汽車站、港口口岸出入口建設人臉卡口，對出入境人士進行審查識別。敏動人群布控敏動人群涉及來自特殊地區、特殊身份、特殊職業等人員如來自新疆地區人群、個別少數民族人群、長久無工作人群、非法上訪人群等。通過在出入境、核心人臉采集卡口對這些人群進行身份信息和人臉信息采集，通過人臉識別系統對敏動人群的身份信息、行為軌跡、出沒時間等進行管控，從而做到敏動人群防控的目的。身份信息檢索在日常巡邏、火車站身份證檢查、其它民事應用中，可通過單兵、手機、相機對駕駛員進行臉部拍照，通過上傳照片至后端進行人臉識別確認人員身份信息。這種方式合用于未攜帶身份證、駕駛證的駕駛人員身份快速確認。身份信息查重對全國人口基本信息資源庫中人員身份證進行檢索比對，排查一人多證的問題。建設內容*根據具體狀況編寫總體設計大華人臉識別系統，采用品有完全自主知識產權的人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人臉抓拍算法、人臉質量評分算法及人臉識別算法、并結合配套的前端攝像機機設備和后端智能分析服務器，實現了實時人臉抓拍建模、實時黑名單比對報警、事后靜態人臉圖片檢索等功效。本方案針對人臉注冊庫/人臉抓拍庫不大于300萬、黑名單庫不大于30萬的系統。前端可采用普通高清攝像機，也能夠采用專用的人臉抓拍相機。通過人臉檢測服務器對實時視頻中出現的人臉進行抓拍。人臉識別服務器可對抓拍的照片進行數據庫比對。根據人流量和抓拍照片數量，在針對多路前端相機環境時，可布署人臉識別服務器并上傳照片。在方案中，采集圖片和構造化特性數據保存在人臉識別服務器中。若存在大容量的采集圖片和構造化特性數據保存規定時間長，可擴容IPSAN存儲設備，確保存儲容量。邏輯架構系統業務邏輯包含三塊內容：人臉采集系統：人臉采集系統涉及專業人臉抓拍機和普通高清網絡攝像機+人臉檢測服務器，是將前端采集到的視頻圖片等非構造化數據進行分析解決，定位檢測獲取人臉圖片，并結合人員身份信息采集系統獲取人員身份信息進行關聯管理。人臉比對系統：人臉比對系統是對人臉采集系統傳輸的數據進行智能分析解決，進行人臉圖片建模、通過人臉眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間構造關系的幾何描述，進行人臉特性數據提取入庫，并根據平臺業務需求進行實時比對識別和事后人臉檢索應用。人臉庫：人臉庫涉及人臉抓拍庫、人臉注冊庫、黑名單庫，其中抓拍庫涉及場景圖片、場景下摳取的人臉小圖、人臉特性數據，是人臉采集系統采集的人臉圖片存儲庫，用于人臉比對系統進行人臉圖片比對檢索；注冊庫涉及原則人臉圖片、人員身份信息、人臉特性數據，是系統設定前公安批量導入的重點人員庫，用于人臉比對系統進行人臉圖片比對檢索；黑名單庫是注冊庫中將部分重點人員進行布控構成，用于實時比對人臉采集系統傳輸的人臉圖片。業務應用：通過平臺進行實時布控、查詢檢索、配備管理等功效應用。整體邏輯架構以下圖：人臉三大業務庫系統數據庫應包含三種業務庫：人臉抓拍庫、人臉注冊庫和黑名單庫。人臉抓拍庫-包含抓拍現場圖片、人臉小圖和構造化的人臉特性數據、抓拍地點、抓拍時間等信息，這類庫的重要業務應用場景是圖片檢索比對，查詢目的人員的人像出沒地點、時間等信息；人臉注冊庫-重要是導入某些大規模的人像圖片、構造化的人臉特性數據和身份信息，如一種地級市本地的社保人像信息庫等，導入后重要的應用場景是圖片檢索比對和身份信息查詢，擬定人員身份；黑名單庫-包含高危人員、特殊人員的人臉圖片、構造化的人臉特性數據和人員身份信息，重要的應用場景是在各個人臉卡口進行實時人流的人臉比對預警。普通來說人臉抓拍庫和人臉注冊庫做為靜態庫，合用于事后查詢檢索目的、黑名單庫作為動態庫，用于實時比對報警。一種或多個黑名單也能夠進行勾選布控，形成含有針對性的人臉布控庫，與前端實時視頻進行人臉比對報警。其中抓拍庫因人流量和隨著時間將越來越大，需根據項目狀況合算存儲設備大小。黑名單庫數據由公安或專業人員導入，存儲大小普通有微調，可是不會有數量級上的變化。系統拓撲系統由前端攝像機、人臉檢測服務器、人臉識別服務器、存儲設備、人臉數據庫、人臉識別系統平臺六類設備：前端攝像機：前端攝像機涉及普通高清網絡攝像機和專業人臉抓拍機。普通高清網絡攝像機重要實現圖像采集、編碼等功效。專業人臉抓拍機不僅實現普通高清網絡攝像機的全部功效，其內置大華自主研發的智能分析算法，還能實現對視頻中人臉進行自動捕獲、跟蹤、抓拍等功效。同時專業人臉抓拍機擁有人臉區域自動曝光優化、人臉小圖優化解決等功效，更適合于人臉卡口場景下獲取最優人臉圖片；人臉檢測服務器：人臉檢測服務器搭配普通高清網絡攝像機對傳輸的實時視頻流進行人臉檢測、定位、跟蹤、人臉圖片選優，將人臉圖片進行摳取，傳輸到識別服務器進行存儲和人臉建模、比對；人臉識別服務器：運用大華自主研發的人臉識別算法，對人臉檢測服務器傳輸的人臉小圖進行建模和構造化，獲取人臉特性數據后為人臉實時比對識別、人臉后檢索等功效提供算法支持；人臉數據庫服務器和人臉圖片存儲：人臉數據庫專門用于存儲人臉系統的人臉數據，重要涉及抓拍庫人臉特性向量、注冊庫人臉小圖、注冊庫人臉特性向量、黑名單人臉小圖、黑名單人臉特性向量；另外抓拍庫圖片（人臉小圖和抓拍大圖）存儲在人臉識別服務器中，當識別服務器存儲容量局限性時，可外擴IPSAN設備進行存儲。人臉視頻存儲：前端攝像機對實時視頻的存儲，可存儲在平臺下掛載的IPSAN或專業監控行業存儲設備中，也能夠通過網絡硬盤錄像機做視頻存儲。管理平臺：人臉識別系統平臺重要實現人臉系統有關的設備管理、識別場景規則設立、報警聯動等配備和管理，并結合客戶端實現對圖像的預覽檢索、多種報警信息的查看等操作。聯網設計人臉識別系統布署在視頻專網下，前端攝像機直連人臉抓拍服務器或人臉識別服務器，識別服務器對接基礎平臺。在公安視頻專網中布署人臉識別系統，對出入口、重點道路等位置安裝前端攝像機，并通過人臉識別系統平臺進行統一管理。同時數據通過網閘共享到公安專網下，公安能夠對重大嫌疑目的進行事后目的檢索，目的軌跡跟蹤，并根據目的出沒時間和地點安排警力布署。人臉識別流程系統數據流包含人臉實時比對和人臉歷史查詢。其中實時比對發生在事前或事中，當系統發現有布控人員出現時，執勤人員能夠快速作出反映；歷史查詢則是針對事后重點人員排查，可通過可疑人員圖片查詢系統統計的人員信息。實時視頻人臉比對：普通高清網絡攝像機通過人臉檢測服務器或專業人臉抓拍相機分析視頻中的人臉，提取人臉圖片轉發給人臉識別服務器，人臉識別服務器通過智能算法，從抓拍的人臉中提取特性數據，與黑名單庫中的人臉特性數據庫進行遍歷檢索，最后由平臺呈現人臉比對成果。圖片檢索人臉比對：通過平臺客戶端提交需檢索的人臉圖片，人臉識別服務器提取人臉圖片特性數據，與人臉抓拍庫或人臉注冊庫中的人臉特性數據進行遍歷比對，最后由平臺呈現比對成果。性能指標規定性能指標重要涉及人臉抓拍率、建模成功率和識別成功率。人臉抓拍率:在符合施工規范（人臉距離相機中心左右偏離±30°，上下偏離±15°，平面偏離±15°以內）、光線較好的場景（人臉光照亮度250~800Lux）下，正常人臉的抓拍率可達95%以上。識別成功率：人臉比對性能與黑名單注冊圖像質量和黑名單數據庫大小親密有關，普通狀況下，識別成功率可達90%以上。系統可根據實際需要設立不同的人臉相識度閥值來調節識別率。另外，人臉比對性能和黑名單注冊圖像質量、數據庫大小、環境、光線等因素影響很大，具體比對性能視實際場景及實際注冊圖像質量而定。單臺人臉檢測服務器性能：支持4路1080P的視頻接入檢測；1080P分辨率下檢測所需最小人臉像素大小60*60；同時能夠對畫面中最多20個的人臉進行檢測抓拍，檢測精確率95%。單臺識別服務器性能：人臉特性向量大小在2KB左右，人臉識別像素大小支持100×100；實時識別-支持30W的黑名單庫，能夠支持16路以上1080P人臉識別前端相機；人臉抓拍/注冊庫檢索性能-最大可支持300W庫人臉檢索。前端設計前端系統構成人臉識別前端重要分為兩類：普通高清IPC-后端需要配合人臉檢測服務器進行人臉檢測，再接入人臉識別服務器；人臉抓拍IPC-能夠直接接入人臉識別服務器；布點設計普通人員抓拍相機對于安裝的場景有比較高的規定：人臉大小： 100像素以上(雙眼距離不不大于50像素)角度： 上下角度在15度以內，左右角度在30度以內(眉尖可見)圖像質量： 聚焦清晰，光照均勻，特別注意避免逆光、側光，必要時進行補光其它： 表情自然，盡量避免帽子、圍巾、墨鏡等遮擋面部信息普通在某些都市中，典型的適合人員抓拍的地點和場景有：1.火車站汽車站出入口；2.機場安檢處；3.政府機關企事業單位重要場合的走道；4.大型商場出入口，上下扶梯處；5.社區、社區出入口（非室外環境）等等；施工布署規定：采集場景典型案例建設人臉采集場景是為了提高人臉抓拍成功率、人臉識別比對成功率，做為人臉識別系統能否滿足公安規定最為重要的一環，建設一套原則人臉采集系統是人臉系統成功應用的核心！人臉采集系統采集場景普通分為專業采集場景和人臉比對場景，其中專業采集場景普通為室內場景，確保光線和環境原則化，建設完畢后可采集原則的人臉圖像，為后續建設人臉注冊庫做基礎準備。人臉比對場景根據公安規定建設，用于道路和室外場景對目的人臉進行比對識別。安裝指導規范專業采集場景環境規定采集環境建議在室內，高度>=3米，長度>=6米，寬度>=6米人員采集點位擬定被采集人員點位，若環境光低于人臉采集規定，則頂部需要安裝光源進行補光，注意背后不要有強光源。攝像機安裝攝像機采用吊頂或者三腳架方式安裝，安裝高度距地面2米-2.5米，安裝距離距被采集人員點位4-6米。若采用三相機抓拍，中間的相機正對采集點位，其它兩個相機布署在中間相機的兩側1.5米處。攝像機調節安裝人員甲站到采集點位，安裝人員乙依次對三個相機進行調節。調節攝像機上下角度與焦距，使得人臉位于圖像的中心位置，雙眼距離不不大于50像素。對人臉進行對焦，調節清晰度到最佳。安裝角度規定 相機與水平線的夾角α最佳在-15°度到15°度之間。安裝距離規定攝像機普通選用百萬高清攝像機。距離和選用的不同鏡頭的焦距有關系，焦點在通道出入口，且人臉的寬度像素不不大于100*100像素，因此攝像機的型號與監控范疇有著親密關系。人臉大小和姿態規定人臉距離相機中心左右偏離±30°，上下偏離±15°，平面偏離±15°以內，免冠，不戴墨鏡、口罩、帽子等遮擋面部的飾物，眼鏡框、頭發不遮擋眼睛；環境光照規定無逆光，面部無明顯反光，光線均勻且無陰影。另外，為確保抓拍人臉時現場光照足夠，建議若鏡頭畫面中人臉不夠亮時，需要對應增加照明設備，對人員臉部補光（普通應達成250~800Lux）。人臉采集場景（側視圖）根據攝像機的安裝位置和安裝高度，規定以下：高度建議在2.0~2.5米范疇，焦距距離攝像機在4~6米處，確保相機照射目的人臉呈＜15度角度。人臉采集場景（俯視圖）普通對人臉進行采集過程中，因人員不受控制，經常無法采集到正臉圖片，在后續比對識別過程中，非原則的人臉圖片將減少人臉識別精確率。通過布署三臺相機，每臺相機相距1.5米，兩側相機距抓拍點呈現30°夾角，人員通過采集點能夠同時進行人臉抓拍，并關聯存儲入庫，能夠大大縮減因抓拍人臉角度問題引發的識別比對精確率不高的問題。存儲設計存儲總體設計人臉系統存儲內容重要涉及三方面：人臉注冊庫存儲：涉及人臉圖像和構造化的特性數據，是公安人員對重點管控人員等建立的人員庫，在人臉識別系統中充當原則庫，供人臉系統查詢比對。人臉抓拍庫存儲：包含實時抓拍的現場圖像、人臉小圖和構造化的特性數據，在人臉識別系統中充當實時抓拍下來的人員面部特性庫，供人臉系統檢索比對。視頻錄像存儲：針對系統需要存儲實時視頻進行視頻搜索，可通過DSS-C平臺掛載存儲設備存儲前端實時視頻錄像；或在前端路數較多狀況下，能夠通過前端直連NVR進行視頻存儲，減輕平臺轉發存儲負擔。其中，前端攝像機抓拍到的現場圖片和人臉小圖存儲在識別服務器中，普通人臉識別服務器存儲容量較小，在無法符合大量的抓拍圖片時，可掛載IPSAN進行擴展存儲；抓拍庫人臉特性數據存儲在人臉數據庫中，特性數據較小，一條人臉特性數據大小約為2KB；后端人臉注冊庫中的人臉圖片和人臉特性數據和人員身份信息存儲在人臉數據庫中，原則配備支持300W注冊庫存儲；存儲容量計算（項目修改）抓拍庫圖片存儲計算圖片存儲規定：圖片存儲12個月，每路每分鐘抓拍10張，工作時間10小時，一天存儲,6000張圖片。存儲一天的容量計算：0.3MB×10×60×10≈1.8G存儲12個月共需：1.8G×360≈0.63T人臉特性數據存儲計算人臉識別系統中，人臉特性數據涉及兩塊：抓拍庫人臉特性數據注冊庫人臉特性數據每條人臉特性數據大小約2KB，300W抓拍庫、300W注冊庫約占空間5.7GB×2=11.4GB。視頻存儲普通使用攝像機主碼流進行前端攝像機人臉抓拍，輔碼流進行錄像存儲。錄像存儲方案可將前端直連NVR，NVR直接存儲攝像機錄像；或通過DSS-C8100掛載IPSAN方式進行錄像存儲。人臉識別系統前端攝像機選用200W像素攝像機為例，視頻存儲按公安規定普通存儲1個月。1路前端視頻存儲容量計算：4Mb×60S×60MIN×24H×30天÷8≈1.23T50路前端視頻存儲容量計算：1.23T×50=61.5T視頻存儲與傳統視頻監控計算方式相似，可項目實際狀況修改，根據實際產品進行計算，需要明確選擇的盤位數和所選單盤空間,普通建議選用3T硬盤應用設計人臉檢測抓拍平安都市人臉識別系統平臺提供簡潔、完善的人臉監控界面。能夠方便快捷的調取各個設備和通道的視頻信息，對視頻監控中出現的多張人臉進行自動框定定位，支持實時刷新抓拍人臉圖片。支持對檢測區域出現的人員進行人臉檢測和評分，并篩選出最為清晰的人臉圖像最為抓拍人員人臉圖片。人臉檢測抓拍

比對識別報警根據前端攝像頭中出現的人臉圖片和黑名單中的人臉進行實時比對，如果人臉相識度超出預設報警閥值，系統可自動通過聲光方式進行報警。系統可按通道對人臉進行布防，每個通道能夠單獨配備黑名單，實現單獨布防。使用人員能夠在監控界面查看抓拍原圖和黑名單人員圖片進行核算，也能夠點擊查看更多跳轉報警查詢頁面進行錄像核算。

抓拍庫查詢對案發時間地點出現的可疑目的查詢，顧客可根據時間、采集地點信息，查詢歷史人臉圖片，也可關聯錄像查看現場具體狀況，支持內容的導出。抓拍庫檢索顧客上傳嫌疑目的人臉圖片，根據抓拍地點、相似度、抓拍時間等檢索條件，通過以圖搜圖方式檢索注冊庫比對成果，能夠快速查詢嫌疑目的與否在可疑時間段內出現在案發地點中。