基于人脸识别的机场防尾随视频分析应用研究

罗 军 邓健威 邱晓彬 肖孟尚

（广东机场白云信息科技有限公司，广东 广州 510470）

引言

截至2020年，中国现有241座民用机场，包括待建的民用机场共有300多座。随着机场数量快速增加，机场工作人员数量也将大幅增长，无形中增加了机场安防管理的负担。如何通过新手段、新技术、新理念提升机场安防管控的模式是我们研究的重要方向。

一、研究方向

本文研究方向以新一代信息技术为支撑，通过人脸识别视频分析技术[1]，建立防尾随视频分析平台，为机场管理人员提供信息化安防管理策略，进而提升整体的管理效能的目标。本文对基于人脸识别的机场防尾随视频分析应用研究进行探索，并提供建设基于人脸识别的视频分析防尾随门禁应用可行性方案。

国家经济的快速发展，人们出行方式的转变，机场的吞吐量日益剧增，这对机场的安全、运营、服务管理都提出了更加严格的要求[2]。目前国内外的机场基本都不同程度上引入门禁系统，对推动机场安防管理有积极的推进作用。通过人脸识别的视频分析搭建的门禁平台，可为机场管理打造更智慧、更高效、更安全的安防管理模式。

二、人脸智能识别防尾随门禁应用研究

1.人脸智能识别定义

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用相机设备采集包含人脸的图像信息，并自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对被检测到的人脸信息进行人脸识别的一系列相关技术，通常称为人像识别、人脸识别。

人脸识别主要包含几个部分，一是人脸图像采集与检测；二是人脸图像预处理；三是人脸图像特征提取；四是人脸匹配与识别。

2.防尾随设计思路

防尾随技术依托于信息技术，通过采用视频分析技术，实现防尾随的告警和追踪。防尾随设计主要分为，人脸获取、数据比对、异常告警和追查，三个部分。通过视频人脸获取，经过获取后的人脸数据进行和人脸库数据比对和卡片信息算法比对，比对结果一致则不产生告警，比对结果存在差异，现场告警以及后台告警管理人员。进行违规上报处理，形成违规工单，进行追责处置，同时锁定刷卡人人脸信息，便于在机场范围内随时查找违规人员。

由智能闸机与门禁控制器、人脸识别和联动设备（包括摄像机、报警器等）设备结合构成的，具有对人员出入控制、实时监控、保安防盗报警等多种功能的出入口管理控制系统（如图1所示）。

图1 人员进入闸机流程图

防尾随门禁应用架构如图2所示。

图2 应用架构

首先，访客通过刷卡或者是人脸平板的方式进行身份认证，认证成功后进行确认授权，前端的摄像头抓拍人脸进行保存，当有人员尾随进入安防门，摄像机进行人脸识别比对，刷卡人数和进入安防门人数或刷卡人和进入安防门不一致时，控制器触发报警，提醒刷卡人。

其次，人脸分析盒对抓拍的尾随人员人脸进行去重，归类整合进入到尾随人员库，同时抓拍到的人脸传送至后台控制室的指挥大屏，并立即生成违规事件上报，锁定防尾随人员。

当防尾随人员再次尾随出门禁时，触发摄像机进行人脸抓拍，闸机控制器报警，信息数据传至服务器保存。同时记录防尾随人员的违规次数和违规档案，建立个人的360视图和行为标签，以便于人员的开卡和进出权限管理，并作为日常管理的考核依据之一，达到数据驱动日常管理的运行模式。

3.防尾随门禁功能分析

3.1 智能人脸识别。通过视频监控进行图像获取以及预处理，人脸检测比对等步骤，建立人脸数据库[3]。在个人防尾随系统工作时，对新采集的图像进行预处理，特别对于人脸提取出各自的特征值，如年龄、身高、疾病、角度、表情、光照、面部特征、皱纹、头发、眼睛、肤色等。将提取出来的特征值与人脸数据库的人脸图像特征值进行对比分析，获得相似度，相似度匹配上，则将指令传给控制器进行开门，否则安防门紧闭。

3.2 视频监控分析。视频识别分析，通过视频分析人脸比对，判断刷卡人和进出人员是否为同一人，当异常时提示告警，后台人员可以快速进行违规处理。

智能视频分析技术的领域是人工智能中的模式识别。将核心算法嵌入到DSP中，通过智能的分析和训练提取人员和车辆的各种行为模式，得到智能核心算法。在实际过程应用中，通过对物品进行对比和分析比较，自动跟踪识别采集到的视频图像属于哪种物体和行为，实现标记目标的帧周长和动作行为实时动态轨迹的自定义标签，进行预警和实时报警，触发视频，通过网络上传。

视频识别分析是智能监控技术发展的第三阶段“机器眼睛”+“大脑”中的“大脑”的机器部分，利用机器的“大脑”判断视频图像监控，数据分析提取特征形成算法进入机器，形成“脑”机，对视频图像进行自动检测分析，并作出报警或其他动作。通过使用计算机强大的数据处理能力，并通过预设参数进一步过滤视频屏幕无用或干扰信息，自动提取视频中的关键有用的信息来源，所以相机不仅成为人的眼睛，也使计算机成为人们的大脑。当前人工运营检查核对的模式已不能适应中国高速增长的业务量，单纯通过增加人员的粗暴式已经无法满足业务的日常运营，并且会进一步带来管理成本和沟通成本。未来的方向更加注重垂直领域的精细化运营和管理，通过技术驱动业务的发展，必然是重要的业务方向。因此智能视频监控技术作为一种前沿应用，反映了未来视频监控系统数字化、智能化、多元化的必然发展趋势。

3.3 防尾随策略。传统的防尾随涉及一种基于步态模式追踪的多人检测算法，基于步态模式追踪的多人检测算法的防尾随通道包括防尾随通道、中央控制模块和红外对射传感器，该防尾随通道具有入口和出口，该入口和出口处均设置用于阻挡人进入通行的阻拦装置，红外对射传感器在防尾随通道壁成对设置，该于步态模式追踪多人检测算法的防尾随通道还包括有数据处理模块和信息提示模块，该中央控制模块与红外对射传感器、防尾随通道出口和入口处的阻拦装置、数据处理模块和信息提示模块连接，红外对射传感器与数据处理模块连接，该红外对射传感器至少分为两组，并以每组至少两对的方式在防尾随通道内沿与通道地面平行的方向设置[4]。

机场防尾随基于人脸识别的视频分析技术，抓拍人脸信息，和后台人脸库进行自动数据比对，发现异常告警及时报警。利用摄像头追踪技术，对异常告警的人员进行异常标签，通过调用机场的摄像头，锁定异常人员的行程轨迹并记录异常轨迹入档，便于即时进行违规处置和轨迹复盘检查，防止违规事件导致的事态蔓延，有利于提升异常的处置效率，降低人工查找搜索成本。

结语

在当前机场的运行管理过程中，视频监控基本对机场全覆盖，只不过我们还未充分运用现有资源，很多时候都是依靠人工的方式进行处理，效率低下，未能发挥视频的价值。所以为了提升监控视频的使用效率，并且能够采用智能化的手段来服务机场安防，需要通过人脸识别与视频分析追踪技术的实施[5]，从而提升防尾随的管理效率，最终满足机场安防管控要求。