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  • 简介:摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题,提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上,利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取,从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控,极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词:目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕,减轻了工作人员的负担,并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸,并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上,还增加了以下功能: 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 ( 1)视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对,若信息不匹配,则智能启动无人机,无人机将进行目标追踪。 ( 2)系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统,数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法( YOLO v3) YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取,且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫: passthrough layer,假设最后提取的 feature map的 size是 13*13,那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接,有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强,在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法(最后融合了 3个 scale,其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52),在多个 scale的 feature map上做检测,对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍,将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接,这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息,将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图

    2.2人脸检测算法 (MTCNN) 所谓人脸检测,就是给定一张图像,找到其中是否存在一个或多个人脸,并返回人脸置信度和人脸框位置。它是从待识别图像上获取有用信息的第一步,是实现实时、高精度人脸识别系统的前提和基础。网络实现人脸检测(人脸分类、边框回归)和关键点定位分为三个阶段: 第一阶段:由 P-Net获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量,并用该边界框做回归,对候选窗口进行校准,然后通过非极大值抑制( NMS)来合并高度重叠的候选框 第二阶段: P-Net得出的候选框作为输入,输入到  R-Net,网络最后选用全连接的方式进行训练,利用边界框向量微调候选窗体,再利用 NMS去除重叠窗体。 第三阶段:使用更加强大的 CNN( O-Net),网络结构比 R-Net多一层卷积,功能与 R-Net作用一样,只是在去除重叠候选窗口的同时,显示五个人脸关键点定位。 ONet 是网络的最后输出。 图 2 人脸检测阶段流程图

    三、系统结构设计 ( 1)数据输入层。本部分通过采集或导入已有人脸数据库,为系统提供待测人脸数据及人脸比对基础库。涵盖一切提供数据源的前端及数据库。 ( 2)算法引擎层。人脸识别平台系统是人脸识别系统的核心 ,主要包括人脸数据的建模,比对分析和存储。 ( 3) 平台服务层。平台服务层向下对接算法引擎,向上提供业务数据接口。主要包括接受客户提出的任务,调用相关底层算法引擎,对算法层反馈的结果进行分析,并提供相关的业务服务。 ( 4)大数据业务层。大数据业务层主要负责数据仓储及数据检索服务。数据仓储及数据检索服务。数据仓储指将系统中产生的人脸图片、人脸特征数据、告警推送信息,包括目标数据库的相关数据进行结构化存储;数据检索服务指与平台服务对接,提供结构化的快速检索,与安防业务相结合,实现对数据时间、空间信息的充分利用,且平台业务功能可在庞大的数据库中快速反馈检索结果。 固定摄像头拍摄图像上传至数据处理系统,数据处理系统通过目标检测算法、人脸检测算法、人脸识别算法将图像中的人脸识别出来并与数据库中的信息进行比对,并根据比对结果决定是否报警,同时将处理后的数据上传至可视化一体平台。更为重要的一点,可以对监拍对象进行数据提取分析,形成对象分析报告,高效准确地将其信息提供给客户。 图 3 系统结构流程图

    小结 随着科学技术的不断提高,人脸实时识别监控系统在使用时,依据人面像本身所固有的生理特征 ,利用目标检测算法、人脸检测算法和人脸识别算法来达到身份验证和识别的目的。 参考文献 [1]严杰支持人脸检测的智能视频监控系统的设计与实现 [D].重庆大学 . [2]李苗在,谷海红 .人脸识别研究综述 [J].电脑知识与技术 :学术交流 ,2011,07(8X):5992-5994.

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  • 简介:内容摘要环境问题日益严重,可持续发展、生态平衡已成为全球问题。排污收费制度在我国已经实行30多年,对控制污染取得了良好的成绩,但是也出现了很多问题。本文对我国的排污收费制度进行分析,指出了现行制度的不足,并提出了排污收费制度改革与完善的建议与措施。

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  • 简介:本文根据理论结合实践的原则和市场经济规律的要求,大胆地提出了建立长时间的学年实习的观点,并探讨了试行学年实习所涉及的6个方面,将高校非毕业实习切实与社会实际相联系,使得高校、大学生、社会企业三方共同受益,以提高大学生学习主动性和实际工作能力,促进高等教育的改革与发展。

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  • 简介:摘要我国已经基本完成计划经济向市场经济的转变。在人们日常生产生活中,不动产占据重要位置,是其不可缺少的一部分内容。人们始终高度重视不动产交易保护以及交易秩序的正常性,在真正开展不动产交易时,必须严格遵循物《物权法》提出的明确规则与标准。《物权法》同样针对不动产登记制度作出规定,这些详细全面的规定是顺利开展不动产交易以及不动产保护公诉的物质基矗但是我们仍旧不能忽略不动产登记制度的重要因素,要结合实际制定恰当合理的完善建议。

  • 标签: 不动产登记 登记制度 完善与优化
  • 简介:摘要:土地储备制度是土地管理体系的重要内容,政府通过在法定范围内的土地收回、收购、征用等途径对土地资源进行储备,并根据本地发展需要合理进行储备土地的供应。土地储备制度在我国社会发展和土地保护管理方面发挥着 重要的作用, 现阶段我国的土地储备制度也存在着一些问题,影响了 土地储备制度价值的发挥,这就要求相关部门应对土地储备制度中现存的 问题给与重视,并积极探讨其解决的对策。

  • 标签: 土地储备制度 作用 问题 对策
  • 简介:摘要文章在探讨公众参与机制的内在属性及社会背景的基础上,分析公众参与环境影响评估中的信息公开,了解我国当前公众参与环境影响评估的现状以及给出保障其有效性的建议,以期实现对环境真正的保护。

  • 标签: 公众参与 环境影响评估
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  • 简介:摘要刑事证据开示是对抗式诉讼程序中非常重要的制度。实行证据开示制度,对于防止控辩双方掌握证据信息不对等导致的对抗力量不均衡,使控辩双方平等武装和对抗,实现控辩平衡和程序公正,以及明确争议的焦点,避免庭审证据突袭,发现实质真实,实现实体公正,提高诉讼效率,具有重要的意义。随着律师法的修改,律师的阅卷权和调查取证权扩大,重新审视我国刑事证据开示制度的问题,重构并完善我国的刑事证据开示制度,实现刑事诉讼公正与效率的价值目标就显得尤为重要。

  • 标签: 刑事证据 开示制度 重构 完善
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  • 简介:  摘要:随着我国经济的快速发展,进行经济普查是非常重要的。现代统计制度是在传统的统计制度基础上,结合新时代中国特色社会主义思想和现代化信息技术、大数据技术等新型技术制定一套统计体系。本文对现代统计制度在基层经济普查中的应用进行了全面分析,以供参考。

  • 标签:   现代统计制度 基层单位 经济普查 应用