AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 智能 AI ｜移动互联｜智能设备｜数据统计｜功能融合 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 我们在一个革命的时代，也非常庆幸活在这个时代，并还能醒着！工业革 命、电力革命、能源革命我们都在享受它的成果，都会思考没有这些世界 将会怎样？互联网 + 智能 AI 革命 --- 是颠覆的时代又是蕴藏巨大财富的 时代。大数据、移动设备、社交媒体、互动智能、定位系统都在改变我们 Part 1 需求分析 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 过去 到店流量、提袋率 无法得到有效统计 人工难以辨认 费时费力、效率低下 未经授权擅自进入、使 用会议室等重要场所时 不明身份的人无 法得到有效甄别 大数据无从获取 运营者无从下手 上班忘记带卡、 双手抱满资料时的尴尬 AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 随着我国社会不断发展、科技不断进步 组成部分，在科技高度发达的今天，对这些场所 的安全、管理、智能有了更高的要求；因此，如何利用科技的手段，实现场所的安全现代化、管理现代化、智能现代化 成为了场所安防领域的当务之急。 “ 人脸识别系统”就是为了满足人们对现代化办公和生活场所的更高层次安全、智能管理的需要应运而生的，其主旨 就是为了“提高管理效率，保证公共安全”。通过分级管理，设置管理层次，分配管理责任；通过权限管理，区分人员类

人脸识别门禁 + 门禁管理系统 访客签到管理 人证合一实名验证 + 访客管理系统 社区门口智能布控 高清劢态人脸识别系统， 不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出，外来车辆登记 针对社区管理的各种问题，我们的解决方法是： 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案  人脸识别智慧社区管理方案 公司的平台、产品 人脸识别人证合一核查系统 动态人脸识别预警系统 VIP 迎宾、考勤、人脸抓拍、预警系 统 车载安监系统 车载辅助驾驶、司机行为 分析、 乘客识别系统 车载电警 公交专用道车载移动电警、 120 救援车被阻挡抓拍电 警、 车载人车合录抓拍系统 视频大数据平台 图侦在手 APP 迎宾机 APP 人脸识别智慧社区管理方案

目前主流的口语测评方法，是先通过大量母语发音人以及适量 非母语发音人的录音来训练一个语音识别系统，然后将其中的 声学模型部分拿出来，作为口语测评的声学模型模块，用来计 算音素对应的声学状态概率。随着深度学习的发展，基于深层 网络 - 隐马尔可夫模型（DNN-HMM）的方法相比传统的基于 混合高斯 - 隐马尔可夫模型（GMM-HMM）的语音识别系统有 更好的性能表现。 声学模型的任务是根据输入特征帧来计算对应的音素的后验 PC 等设备往往性能有限， 无法承受高并发、低时延的处理需求。 采用云部署方案虽然可以部分缓解使用端算力不足的难题，但囿 于网络带宽限制、网络干扰以及传输时延等因素，完全依赖云端 解码的语音识别系统依然面临实时率不佳的问题，在交互性很强 的课堂使用环境下，这一问题无疑将大幅降低师生使用体验。 同时，未经优化的处理器等硬件设备在执行训练、推理等人工 智能任务时，往往无法将潜在的算力优势发挥到最大，要么不 对语音识别系统中核心的声学、语言模型以及解码器组件等进 行了重构优化，以全新方案设计为教育领域的语音识别智能应 用提供动力引擎。 解决方案 ■ 方案解析 思必驰语音识别系统架构可采用图 2-4-9 的方式构建。其可 分为语音识别和模型训练两个主要阶段。在语音识别阶段，当 需要识别的语音语料到达系统时，系统首先会对语音进行声学 特征提取，将数字音频信号转换为语音识别系统能够处理的输

PAD 设备定位功能，检查异常移动预警记录） （21）金库双人管库模式下生物识别系统是否具备活体检测功能，备用钥匙 启用是否触发总行预警？（突击检查金库门禁日志，核验生物特征失效处置流 程） （22）柜面业务印章使用是否关联双人指纹认证，作废凭证销毁是否留存 视 频监控？（突击检查凭证保管库房，核验生物识别系统操作日志） （23）核心系统变更投产前是否完成监管报备，回退预案演练是否覆盖极 亿元流入股市，违反用途约定。 4、处理结果：提前收回违规贷款 1.8 亿元，下调该集团授信额度 50%；对 3 名审查人员追责，并优化担保信息标识规则。 5 、案例启示：应建立关联关系自动识别系统，并将资金流向监控纳入贷 后 管理核心指标。 案例三：农户小额贷款贷后管理失效 1、背景：某支行 2024 年农户贷款不良率骤升至 12%，审计组核查贷后检查 执行情况。 2 、审计方法：一是文本分析：利用 GPS 坐标与客户常住地偏差） 9、如何通过 Z-Score 发现交易员行为异常？（如某交易员损益波动率超均 值 3σ , 可建立交易员绩效指标正态分布基线） 10 、如何用 API 流量分析识别系统攻击？（如高频访问衍生品定价接口， 可 监控访问频次、参数组合及错误代码分布） （三）具体审计示例 1 、衍生品交易合规性审计：调取交易主协议及补充协议，核对清算方式与 保证金条款；抽查

级，查看搜索对应人员 的所有图片数据，并对图片数据根据拍摄时间（在上传时抓取数据）进行筛选 搜索。 本模块提供手动查询功能，查找到对应图片后点击数据对比按钮后，通过 对接系统（一场三站人脸识别系统和上饶本地吸毒人员库）查询该号码的对应 信息。 4.2.2 通讯录 对 App 收集的本机通信录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进行 数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通讯录数据提供 电话），并可以显示人员报警地点、电子围栏报警类型（区域内警告、区域外 警告、进区域警告、出区域警告）、警告时间和人员的详细信息。 4.4.2 图片报警 基于人员信息收集系统，结合布控图片管理数据和对接的人脸识别系统， 进行图片人脸报警，可以根据报警信息进行筛选查询（管辖单位、人员姓名、 身份证、联系电话），并可以显示报警图片的详细信息和关联人员的详细信息。 4.4.3 号码报警 根据布控号码调用通话 案以后进行对接，内容 包括：全省实有人口数据库、全国人口数据库、全国在逃人员信息库、江西省 违法犯罪人员信息库、治安口已建特征行业系统数据、上饶本地人脸数据库、 上饶重点人员库、一场三站人脸识别系统、上饶本地吸毒人员库、全国制、贩 毒人员库、吸毒案件系统。第三部分是互联网的第三方对接，内容包括：微信 公众号接口、互联网 app 定位接口等。 4.10 企业端 企业端现在制定的是通用模

析人群行为，能够有效提高对潜在安全威胁的检测与预防能力。行 为识别利用深度学习和计算机视觉技术，对视频流中的个体和群体 行为进行识别与分析，识别出的行为包括但不限于打斗、聚众、奔 跑、闲逛等。 在应用方案中，行为识别系统首先需构建一个强大的数据模 型，支持多种环境和场景的行为识别。系统应采用预训练的深度学 习模型，例如 YOLO（You Only Look Once）或 SSD（Single Shot MultiBox Detector），结合大规模的视频数据集进行再训 练，以增强其行为检测准确性。此外，系统还需集成实时视频分析 功能，确保能够在各种监控摄像头环境下实时处理和分析视频数 据。 针对不同的环境，行为识别系统可以在以下几个方面进行优 化： 1. 低光照环境优化：通过图像增强和噪声去除技术，提高低光照 条件下的行为识别精度。 2. 快速运动检测：结合光流法和运动追踪算法，提高对快速移动 对象行为的识别能力，如奔跑或逃跑行为。 或 Deep SORT）有效检测并跟踪多个个体的行为。 在实际应用中，系统能够通过可视化界面展示识别结果，包括 行为类别、时间戳以及发生位置，从而帮助监控人员快速评估现场 状况。此外，行为识别系统还可以与其他安全防范措施进行联动， 如警报系统或应急响应系统，以进一步提升公共安全。 以下是行为识别的一些潜在应用场景：  大型活动监控：在音乐会、体育赛事等大型活动中，监控人群 行为，及时预警异动现象。

析人群行为，能够有效提高对潜在安全威胁的检测与预防能力。行 为识别利用深度学习和计算机视觉技术，对视频流中的个体和群体 行为进行识别与分析，识别出的行为包括但不限于打斗、聚众、奔 跑、闲逛等。 在应用方案中，行为识别系统首先需构建一个强大的数据模 型，支持多种环境和场景的行为识别。系统应采用预训练的深度学 习模型，例如 YOLO（You Only Look Once）或 SSD（Single Shot Detector），结合大规模的视频数据集进行再训练，以增 强其行为检测准确性。此外，系统还需集成实时视频分析功能，确 保能够在各种监控摄像头环境下实时处理和分析视频数据。 针对不同的环境，行为识别系统可以在以下几个方面进行优 化： 1. 低光照环境优化：通过图像增强和噪声去除技术，提高低光 照条件下的行为识别精度。 2. 快速运动检测：结合光流法和运动追踪算法，提高对快速移 Deep SORT）有效检测并跟踪多个个体的行为。 在实际应用中，系统能够通过可视化界面展示识别结果，包括 行为类别、时间戳以及发生位置，从而帮助监控人员快速评估现场 状况。此外，行为识别系统还可以与其他安全防范措施进行联动， 如警报系统或应急响应系统，以进一步提升公共安全。 以下是行为识别的一些潜在应用场景： . 大型活动监控：在音乐会、体育赛事等大型活动中，监控人

通过给摄像头配置 AI 算法，智能监管人的不安全行为，物的不安全状态，违规行为自动抓拍识别记录， 报警信息同步推送，同时，可联动广播语音提醒，形成抓拍台账，保存于后台数据库。 | 安全监管 |AI 安全隐患识别系统 “ 设备管理” : 设备管理系统，旨在通过在各类工程设备上加装专用的安 全监控系统，协同整个信息化平台，达到监督作业状态、 危险预警 / 报警、避免事故发生的效果。 > 塔吊安全监测

行为。禁止这些行为是为了确保个人的权利和安全，防止不道德和有害地使用 人工智能系统。欧盟将禁止被认为具有不可接受风险的人工智能系统，包括操 纵人类行为的人工智能、社交评分系统以及用于执法目的在公共场所使用“实 时 ”远程生物识别系统。 ○ 基于风险的方法（第 9 条）：EIAA第9条引入了基于风险的方法监 管欧盟内的人工智能系统，并平衡监管与创新，确保人工智能系统安全可信， 同时避免不必要的合规成本。人工智能系统被划分为高风险、中风险和低风险， 险，可通 过内置在系统中的措施或由部署者实施的措施实现。此外，人工智能系统的设 计必须允许由人类操作员检查。监督系统的自然人应能了解其功能、监控其运 行、解释其输出并在必要时干预。对生物特征识别系统提出了具体要求。高风 险人工智能系统将受到严格的义务约束，确保人为监督，并设计为能有效的由 自然人监督。 ○ 独立测试和验证（第57至63条）：它要求高风险人工智能系统应通 过独立测试和验证，确保安全性和可靠性。 面制定基准和衡量方法，应在随 附的使用说明中声明准确度和相关衡量标准。 ● 对某些人工智能系统的具体要求（第53和55条）：该条例确定了对特定 类型的高风险人工智能系统的特定要求，如生物特征识别系统、关键基础设施 中使用的系统、教育和职业培训中使用的系统、用于就业目的的系统以及执法 机关使用的系统。 ○ 在高风险人工智能系统应在其包装/文件上注明其名称、注册商号或 注册商标以及联系地址。

出入权限未禁止导致未登记人员随车进入等安全隐患； 行业基线方案 密级级别： 内部公开 海康威视保密信息，未经授权禁止扩散 第 4 页 3) 不利于机密信息管理 门禁与电梯层控、人员通道闸机、人脸识别系统等无法关联，在机密等级 较高且分区管理的情况下无法更好的优化权限路径，并对人员进出路径进行记 录查询，有信息窃取意图的人员进出相关区域存在信息安全管理漏洞； 厂区活动区域大，固定安装的安防设备无法全面保障厂区内的日常巡视管 12 3 页 描述车辆进入过程： 1) 车辆入口部分主要由车牌识别设备、车辆检测感应器、自动道闸、地感 线圈组成。 2) 车辆驶入出入口，地感线圈触发摄像机进行图片抓拍。 3) 车牌识别系统自动抓拍车辆的图像并识别出车牌号码，然后通过检索数 据库得出车辆类别。 4) 显示屏显示该车相关信息，欢迎光临等提示语。 5) 如果临时车辆，则需人工处理。 7.2.2 出口处理流程 感线 行业基线方案 密级级别： 内部公开 海康威视保密信息，未经授权禁止扩散 第 12 4 页 圈组成。 1) 车辆驶出，触发地感线圈，摄像机开始抓拍图片。 2) 车牌识别系统自动抓拍车辆的图像并识别出车牌号码，然后通过检索数 据库得出车辆类别。 3) 显示屏显示该车的类别（固定车或临时车），祝您一路顺风等提示语。 4) 如果该车属固定车辆情况，闸机自动启杆放行。工控主机调出该车入场