某既有地铁线人像识别系统部署方案

李 楠

(北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，北京 100070)

1 概述

各地城市轨道交通快速发展，地铁客流量也迅猛增长，给城市轨道交通的安保、运营及反恐防暴工作带来了巨大挑战，尤其是针对重点人员的甄别、突发事件的快速应对等方面，公安部门及运营单位对轨道交通范围内的安全管理提出了新需求。随着人工智能技术的快速发展，人像识别技术逐步展示出了其技术优越性，在人员识别、公安侦查及智慧城市等方面应用广泛，效果显著[1]。

根据公安部门对视频智能化分析的应用要求，现准备在南方某市3号线视频监视系统上增设人像识别系统，从而实现公安部门的智能化应用需求。

2 人像识别技术方案

2.1 人像识别技术方案简介

人像识别技术经过多年发展，从最初的单一人脸识别技术，逐步发展出基于人脸+人体识别的人像识别技术。

2.1.1 人脸识别技术

人脸识别技术通过对人的脸部特征信息的采集和分析，以及与既有的人脸信息库进行比对，实现对被采集人身份的识别。人脸识别技术具有非接触式采集的特点，技术发展较为成熟，在公共安全、智慧地铁、手机应用等各领域应用广泛。该技术主要包括人脸检测、图像预处理、人脸特征提取、人脸比对等环节。

人脸检测是指在视频流或图片中对人脸进行检测和定位，并圈定人脸的有效范围。图像预处理是对人脸图像进行格式化处理，包括使用降噪、灰度变换等手段，为后续图像提取提供标准化数据。人脸特征提取是关键环节，旨在不降低人脸识别准确率的前提下，缩减数据的运算量。人脸比对环节是将提取到人脸特征值在既有人脸信息脸库中进行匹配筛查，最终实现对人员身份信息的识别[2]。

需要指出的是，传统的人脸识别技术尚有不完善之处，主要表现为两点。一是对客观环境要求较高，如光线条件、摄像机的吊挂高度及拍摄角度等必须严格控制在设备参数允许的范围，否则识别出的人脸质量会比较差，从而影响对人脸信息进行身份判断[3]。二是违法犯罪分子的反侦察能力使得单一人脸识别技术的应用受到一定程度的限制，他们常通过带口罩、头盔、眼镜、面具等不同方式躲避案件侦查。鉴于上述原因，人像识别技术应运而生。

2.1.2 人像识别技术

人像识别技术近年来快速发展，这主要得益于深度学习技术的应用。人像识别技术依托人脸、人体识别技术，通过对视频图像中人像数据的结构化，实现人像存储、检索和比对。

人像识别技术在人脸识别技术基础上，除了识别标准人脸照之外，还增加了局部遮挡、模糊拍摄、侧脸拍摄等情况下的人脸检测功能，以及身高、衣着等人体特征提取功能。另外，该技术利用深度学习算法，将人脸、人体等多种特制信息进行结构化存储，在此基础上开展检索、比对以及大数据运算等业务[4]。主要流程包括视频采集、人像检测、人像特征提取、比对识别及报警处理。

人脸识别技术较为成熟，应用案例广泛；而人像识别技术提取特征较多，识别成功率更高。下一节将结合其他因素对两种方案进行综合比选。

2.2 人像识别系统部署方案比选

人像识别系统在系统部署上，主要有两种方案，一种是前端抓拍+后端比对方案（图片回传），另一种是后台基于视频流提取+比对方案（视频流回传）。

2.2.1 图片回传方案

图片回传方案中，各系统厂商常见的处理方案为在闸机、安检机、出入口等人流方向较为确定的位置设置人脸抓拍专用摄像机，该专用摄像机可兼做普通摄像机，与其他普通摄像机一同接入车站视频监视平台。系统工作时，人脸抓拍摄像机将1路视频流回传平台，实现普通摄像机的拍摄功能；同时对进出旅客进行人脸信息提取，以图片形式回传至车站人脸识别服务器，再进一步上传至人像应用平台（通常在市局），为公安部门治安巡查、反恐防爆等提供数据支撑[5-8]。

2.2.2 视频流回传方案

视频流回传方案无需部署专用摄像机，可直接选取闸机、安检机、出入口等处的普通摄像机回传的视频流（通常每站30～40路），通过传输系统上传至人像识别平台（通常在公安分局或派出所）。人像识别平台对各路视频流进行人像检测、特征提取，再将提取结果进一步上传至市局人像应用平台。

2.2.3 小结

两种人像识别系统部署方案的技术、工程难度、造价等对比如表1所示。

表1 人像识别系统部署方案对比Tab.1 Comparison of deployment schemes of portrait recognition system

综合考虑技术成熟度和识别准确率，同时考虑到该线路是一条既有线，原有视频监视系统已建设完成，为减小对车站装修的拆装影响，推荐本线采用人像识别技术，视频流回传方案。

3 南方某市3号线人像识别系统建设方案

3.1 原有视频监视系统构成情况

为节约工程建设成本以及考虑到公安部门维护人员少的问题，3号线为专用视频监视系统与公安视频监视系统建设了统一的视频监视平台，即专用视频监视系统与公安视频监视系统共用车站摄像机、存储及相关控制等设备。

3号线在各车站的出入口、安检机、检票闸机等公共区域以及设备区设置了高清摄像机；同时在通信机房设置了视频服务器、视频存储设备及汇聚交换机等。其中出入口、安检机、检票闸机的摄像机均采用的是固定式摄像机，像素不低于200万。

前端共用高清摄像机摄取的图像进入车站汇聚交换机后，经过公安传输系统送至公安分局，并经过网闸上传至分局视频网络及各类服务器（不含人像识别服务器）。

3.2 某市3号线人像识别系统建设方案

因原有视频监视系统已设置了较丰富的前端拍摄点位和基础的传输系统，本次人像识别系统建设主要从3个方面着手：既有摄像机点位选取及少量增补、扩容传输通道、新设人像识别软硬件平台，如图1所示。

图1 既有线人像系统建设方案Fig.1 Construction scheme of the existing portrait system

3.2.1 既有摄像机点位选取及少量增补

基于视频流回传的人像识别系统虽然无需设置专用摄像机，但为了尽可能拍摄到人员正面、提升人像特征提取的成功率，还是应该优先选择人员行进方向上的拍摄点位，而出入口、安检机、检票闸机的摄像机均契合这一需求。原有视频点位由于“有覆盖”即可满足使用需求，在设置人像识别系统时，需要在部分位置适当增加摄像机点位。

经过逐站筛查，3号线选取可利旧摄像机约660路，新增摄像机约30路，共计690路，平均每站约32路。可以看到，摄像机前端的复用率达到了95%，有效减少了对装修天花的拆装，降低了现场施工难度。

3.2.2 扩容传输通道

该市3号线原有公安传输系统采用环网方案，将公安分局、2个派出所及各车站组成3个传输环，其中分局、各派出所组建1个上层环网，2个派出所及其下属车站组成2个接入环网，采用每个接入环网与上层环网在派出所处相切的结构。每个传输环网可用带宽10 Gbit/s，其中为分局及派出所调看视频分配了2 Gbit/s。

分局设置人像识别平台后，需从全线拾取690路视频流（环1部分约380路，环2部分约310路），按每路4 Mbit/s码流进行计算，则有：

环1派出所下挂环网带宽约为380×4 Mbit/s= 1 520 Mbit/s；

环2派出所下挂环网带宽约为310×4 Mbit/s= 1 240 Mbit/s。

环1、环2的两个派出所下挂传输环各自需要2 Gbit/s，派出所上传公安分局需要带宽为4 Gbit/s， 加上原有调看用的2 Gbit/s，合计带宽为10 Gbit/s。

可以看出，传输系统原有的10G带宽已无法满足人像识别系统需求，需将传输带宽升级至20 Gbit/s。带宽升级主要通过增加板卡实现，现场施工难度不大。

3.2.3 新设人像识别软硬件平台

人像识别软硬件平台无需在车站设置前置设备，全部设于分局机房即可，主要包括人像解析服务器、图像存储设备、聚档服务器、应用平台服务器、网管设备及配套软件和许可。

4 结束语

根据交通运输部网站数据，截至2020年底，全国（不含港澳台）已有44个城市开通运营城市轨道交通线路233条，车站4 660座，完成客运量175.9亿人次。面对如此庞大的客流量，公安部门、运营单位对基于人像识别技术的智能化安保管理和反恐防暴手段需求迫切；而这些运营线路一半以上是在2010年之前建设，其中大多未设置人脸/人像识别系统。本文简要介绍了人像识别技术方案，并结合实际线路分析了既有线增设人像识别系统的工程要点，希望为其他同类项目提供参考。