技防系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)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(duì)當(dāng)前的社會(huì)需求，將需要安全防護(hù)領(lǐng)域中的技防關(guān)鍵技術(shù)——人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行完善、優(yōu)化設(shè)置，從而使智能報(bào)警的精準(zhǔn)度有效的提升，預(yù)警漏報(bào)率有效的縮減；使原先人為的被動(dòng)查詢改良為智能的主動(dòng)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(jī)APP作為用戶體驗(yàn)端；配有高可靠性、較強(qiáng)擴(kuò)展能力、靈活移動(dòng)的監(jiān)控系統(tǒng)，市場(chǎng)應(yīng)用前景廣闊；在專利支撐下，于省級(jí)各項(xiàng)大賽中獲得較好成績(jī)。

關(guān)鍵詞：技防；人臉識(shí)別；服務(wù)器

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）08-0161-02

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1引言

在應(yīng)用創(chuàng)新型院校、家庭、企業(yè)及保密機(jī)構(gòu)等各個(gè)領(lǐng)域中，完善、科學(xué)的技防系統(tǒng)必然會(huì)給我們帶來(lái)顯而易見(jiàn)的好處。假設(shè)上述領(lǐng)域中，配備了完善的人臉識(shí)別系統(tǒng)，當(dāng)發(fā)生用戶數(shù)據(jù)庫(kù)之外的人員擅自侵入時(shí)，通過(guò)技防系統(tǒng)便可實(shí)時(shí)告知后臺(tái)，提出可靠報(bào)警信息；假設(shè)上述領(lǐng)域中，配備了完善的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，當(dāng)發(fā)生消防異常情況時(shí)，通過(guò)技防系統(tǒng)便可于第一時(shí)間被察覺(jué)。

在很多具有特殊需求、需要安全防護(hù)的工作場(chǎng)合中，倘若用人力監(jiān)控是否有外來(lái)人員私自進(jìn)入情況，必會(huì)帶來(lái)巨大的工作量，然而目前的防護(hù)措施有電子圍欄、門禁、人工監(jiān)控視頻等。從理論上來(lái)講可以實(shí)現(xiàn)防護(hù)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(jìn)行搭建系統(tǒng)，并且配套多人監(jiān)控，實(shí)時(shí)關(guān)注視頻動(dòng)態(tài)，在實(shí)際應(yīng)用中必然不可靠；若采用門禁等方式，則需要每個(gè)門禁處配備人員輔助，那更是大量浪費(fèi)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(wèn)題，必然會(huì)針對(duì)校園安全問(wèn)題，帶來(lái)了較大的工作壓力，在校園增加人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)后，與公安聯(lián)網(wǎng)，在公安局已備案嫌疑人進(jìn)入校園時(shí)，便可進(jìn)行智能報(bào)警等，并且，其技術(shù)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(lái)了便利。

因此，人臉識(shí)別技術(shù)是技防系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵性技術(shù)，本文開(kāi)發(fā)研究人臉檢測(cè)和對(duì)比，采用“分割-余弦-相似度”的方法設(shè)計(jì)可靠的人臉識(shí)別，應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控中，當(dāng)有管理者、用戶、陌生人進(jìn)入時(shí)，服務(wù)器會(huì)給手機(jī)端發(fā)送相應(yīng)的提醒信息，根據(jù)設(shè)定可以合理預(yù)警，因此，將其在應(yīng)用領(lǐng)域中的監(jiān)控能力進(jìn)行了有效的智能提升，隨著技術(shù)不斷地完善升級(jí)，可以適當(dāng)?shù)貙⒈O(jiān)控人員數(shù)量減少，其將勞動(dòng)強(qiáng)度合理的降低，真正起到了安全防護(hù)作用。

2人臉識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)其總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

硬件設(shè)計(jì)采用樹(shù)莓派作為主控設(shè)備，將外置攝像頭與樹(shù)莓派進(jìn)行連接，通過(guò)實(shí)時(shí)采集信息，判斷照片中如有人臉出現(xiàn)，通過(guò)“分割-余弦-相似度”算法處理，且與人臉庫(kù)的照片進(jìn)行比對(duì)，將最終人臉識(shí)別處理后的信息結(jié)果推送并存儲(chǔ)到對(duì)應(yīng)的服務(wù)器中。服務(wù)器已提前設(shè)立好相應(yīng)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，在服務(wù)器中，樹(shù)莓派所對(duì)應(yīng)的服務(wù)端，將設(shè)定接收來(lái)自樹(shù)莓派客戶端發(fā)送的信息后，將其插入數(shù)據(jù)庫(kù)，手機(jī)APP所對(duì)應(yīng)服務(wù)端口，會(huì)一直在搜尋數(shù)據(jù)庫(kù)，并且保持一個(gè)長(zhǎng)連接，若檢測(cè)到信息，將其處理并推送給手機(jī)APP。APP端口接收到相應(yīng)信息，將識(shí)別結(jié)果完整的展現(xiàn)給客戶端。此工作總體架構(gòu)如下圖所示。

3開(kāi)發(fā)環(huán)境及核心技術(shù)

3.1 主控端的開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹

本設(shè)計(jì)核心控制端是樹(shù)莓派3B，其需要配備合理的開(kāi)發(fā)環(huán)境Raspbian操作系統(tǒng)，安裝完整的OpenCV視覺(jué)庫(kù)及Pillow圖像處理庫(kù)，采用Python 2.7高級(jí)編程語(yǔ)言結(jié)合程序設(shè)計(jì)技巧來(lái)完成相應(yīng)的操作。

3.2核心技術(shù)介紹

本技術(shù)設(shè)計(jì)是受PCA算法的啟發(fā)，首先自己創(chuàng)建了人臉模型庫(kù)，經(jīng)過(guò)人臉識(shí)別的一系列仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行合理有效的對(duì)比，將訓(xùn)練圖像和測(cè)試圖像進(jìn)行了仔細(xì)的匹配對(duì)照。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，PCA算法也有一定的弊端存在，其計(jì)算量較大是不得不去面對(duì)的問(wèn)題，因?yàn)樵谡麄€(gè)特征抽取過(guò)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(huì)導(dǎo)致計(jì)算量變大。因此，開(kāi)發(fā)了一套“分割-余弦-相似度”的算法，先將用戶照片錄取進(jìn)入，進(jìn)行人臉檢測(cè)，將檢測(cè)的人臉采集出來(lái)，存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，就存檔為一個(gè)樣本。在后期檢測(cè)過(guò)程中，如果攝像頭拍攝的照片里，檢測(cè)到照片中有人，便執(zhí)行程序?qū)⑷四槻杉鰜?lái)，此時(shí)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(jì)算，但是與直接的哈希若有區(qū)別，對(duì)照片做的分塊中，截取其中固定的一塊，進(jìn)行余弦計(jì)算，將結(jié)果與之前樣本比較其中相似程度，達(dá)到設(shè)置值后，判定為同一人。此算法相比較速度快、準(zhǔn)確率較高。

現(xiàn)將其中部分關(guān)鍵技術(shù)，人臉檢測(cè)與人臉對(duì)比環(huán)節(jié)做詳盡闡述。

3.2.1 人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)技術(shù)主要采用代碼開(kāi)放的視覺(jué)庫(kù)。首先，通過(guò)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(jìn)行合理定義，將分別通過(guò)學(xué)習(xí)非面像樣品集和學(xué)習(xí)面像樣品集的方式定義相應(yīng)的分類器，也可以采用已經(jīng)訓(xùn)練成功的cv2.CascadeClassifier人臉檢測(cè)相關(guān)分類器等；再次，返回相應(yīng)一系列列表cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale，其為人臉的個(gè)數(shù)，而照片中人臉的位置是由列表中的四個(gè)相關(guān)變量來(lái)對(duì)應(yīng)描述；最后，將攝像頭對(duì)應(yīng)端口開(kāi)放，進(jìn)行檢測(cè)。

在多次實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，發(fā)現(xiàn)原先默認(rèn)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(duì)比

人臉對(duì)比技術(shù)是在借鑒PCA算法及百度AI接口等思想設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，升級(jí)完善。首先，使用Python創(chuàng)建SDK客戶端。其次，通過(guò)上述相應(yīng)算法返回計(jì)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(shè)置為0.8以上。延續(xù)著“增-刪-改-查”的思路進(jìn)行改良。

4信息通信及相關(guān)環(huán)境搭建

在樹(shù)莓派相關(guān)設(shè)置搭建完畢后，運(yùn)用人臉識(shí)別算法計(jì)算出相應(yīng)結(jié)果，通過(guò)POST方式把信息傳送到服務(wù)器。在服務(wù)器處，需要合理安裝Debian8操作系統(tǒng)及SQLite3關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的環(huán)境搭建，并且采用Python3高級(jí)編程語(yǔ)言協(xié)同完成相應(yīng)的代碼編寫操作。

本設(shè)計(jì)中，TCP協(xié)議是服務(wù)器與樹(shù)莓派之間的網(wǎng)絡(luò)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(shù)莓派（發(fā)送）->服務(wù)器

首先，將import socket長(zhǎng)連接模塊順利導(dǎo)入；其次，創(chuàng)建socket.socket（）套接字；再次，通過(guò)socket.AF_INET建立通信，socket.SOCK_STREAM將其認(rèn)定成TCP協(xié)議，完成認(rèn)定套接字；從次，socket.connect（IP地址，端口））將服務(wù)端連接；最后，樹(shù)莓派向服務(wù)器中樹(shù)莓派所對(duì)應(yīng)服務(wù)端發(fā)送相關(guān)數(shù)據(jù)。

4.2 服務(wù)器（接收）<-樹(shù)莓派

首先，使用importsocketserver導(dǎo)入相應(yīng)模塊；其次，將需要完善的處理方法重新撰寫，可以通過(guò)子類繼承方式改變?yōu)楦割惙椒ǎ辉俅危瑒?chuàng)建ss.ThreadingTCPServer服務(wù)端套接字；從次，在客戶端發(fā)出相應(yīng)請(qǐng)求時(shí)，監(jiān)聽(tīng)該對(duì)應(yīng)端口接收其請(qǐng)求，其套接字在創(chuàng)建時(shí)刻便已經(jīng)自動(dòng)綁定端口和IP；最后，將樹(shù)莓派端傳送的信息session.recv（）接收過(guò)來(lái)，使數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)庫(kù)中，關(guān)閉socket.close（）套接字。

5結(jié)語(yǔ)

合理的運(yùn)用技防系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)——人臉識(shí)別，對(duì)于和諧穩(wěn)定社會(huì)的建立是非常有利的，也必然會(huì)使社會(huì)生產(chǎn)效率進(jìn)一步的提高。我們?cè)诤笃诘拈_(kāi)發(fā)研究中，將此技術(shù)不斷完善升級(jí)，爭(zhēng)取使其技術(shù)更好地為社會(huì)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王磊.互聯(lián)網(wǎng)+智能管家機(jī)器人的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].信息記錄材料，2018（1）：57-59.

[2]王磊.互聯(lián)網(wǎng)智能管家機(jī)器人在獨(dú)立學(xué)院學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的應(yīng)用研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2018（5）：198-199.

【通聯(lián)編輯：光文玲】