深圳市德胜智能设备有限公司
Shenzhen Desheng Intelligent Equipment Co., Ltd.     

学校宿舍管理系统解决方案(二)
产品参数








学校宿舍管理系统解决方案

无感非配合协助宿管员管理宿舍



















深圳市德胜智能设备有限公司

20203


背景及需求

应用背景

百年大计,教育为本。如何建立一个安全的校园环境,保障师生们的学习、生活安全一直是教育部门和社会各界关注的焦点。校园安全问题关系着社会的稳定,更牵动着万千家庭。近年来,学生夜不归寝发生安全事件、入室伤人、行窃、校园人身伤害等案件频现于新闻媒体,校园治安问题日益突出,学校安全防范管理难度加大。学生宿舍是学生休息的场所,是学生在学校的避风港。本应是让大家最放心最安全的地方,但是事实恰恰相反,学生宿舍居然成了学校安全事件的高发地之一,这就暴露了传统依赖于人力防范进行学生宿舍管理的方式已不能满足和保证越来越开放自由的校园环境中学生宿舍的安全问题,让我们不得不深思,如何利用科技手段加强校园宿舍安全管理措施建设。

目前很多学校都采用人工考勤的方式,对宿舍的学生进行考勤和签到,这种方式存在着很大的漏洞隐患,依靠人脑记忆有限,依靠人眼分辨不够准确,人员轮班值守人力成本较高,这些问题都制约了学校宿舍安全防范水平,因此亟需依靠科技手段来提高安全防范水平,提高宿管考勤的效率和可靠性,降低宿管考勤的人力成本。

随着智慧校园建设的蓬勃发展,越来越多的新技术被利用来解决学校安全管理问题。智慧校园不是一个一成不变的概念,它也有昨天,今天和明天。未来的智慧校园将给师生以及管理者带来更大的惊喜,而且一些全新的尝试正在进行。在未来的智慧校园中,智能人脸识别技术具有识别的唯一性,当这项生物识别技术被应用到校园,就成为守卫校园安全的一道有力防线。

依托深厚的研发实力、领先的技术水平,巨龙创视设计的校园宿舍管理系统,可以帮助高中、初中、小学、高职在人力防范的基础上,采用人工智能的手段,以人脸作为学生的唯一标识,进行宿舍人脸签到;在宿舍进出口通过人脸抓拍设备配合后端深度学习服务器进行智能签到或通过人脸识别配合闸机进行人员通道管控智能签到。既最大限度的减少非授权外来人员进入宿舍,同时又提高了宿管考勤的效率性和可靠性。

现状分析

经过近年来的努力,校园安防系统系统建设取得了显著的成绩,满足了学校的基本安防需求,然而学生宿舍考勤管理这一块相对还比较落后。经过调研,学生宿舍考勤日常碰到的问题主要有以下几个:

学生夜不归寝容易发生安全事件

近年来,学生下晚自习悄悄溜出学校,出入歌厅、旱冰场等人员混杂的地方,于是开始吸烟,之后为了更大的刺激开始吸食摇头丸;由于学生的身份适应不了高消费水平,她们合伙抢劫;或直接发生人身安全事情层出不穷。给学校、家庭带来极大的困扰

宿舍考勤管理不方便,难度较大

初高中对宿舍就寝点名的管理要求严格,要求所有学生到寝。宿舍管理员进行宿舍考勤的时候,采取人工考勤的方式,任务繁重,且容易出现纰漏。

宿管业务复杂

宿管业务包括非本宿舍学生进出管控、学生归寝当日统计、学生晚归/未归管理等多种业务,管理起来十分繁琐。

非本栋宿舍人员容易混入宿舍

宿舍管理人员凭借记忆来判断进出人员是否为本楼栋人员,偶尔会将非本楼栋人员,甚至是校外不法份子放入公寓楼内。采用刷卡门禁的方式也无法避免有人冒用门禁卡出入宿舍楼。对学生的人身财产安全造成了极大的威胁。

用户需求

随着信息技术的发展,学校管理进入了信息时代,而学校生存发展的需要、信息管理的发展、人工智能思想与技术在学校的延伸共同造就了学校智能管理的可能,虽然现在还处在发展阶段,但是智能管理是学校管理发展的必然方向。

学校智能化解决方案是基于人脸识别系统而开发出的应用,主要需求如下:

学校人员在进入宿舍时实现人脸签到,如晚21:00学生下自习归寝室,21:30分关门,要统计学生未归寝室人员,可以实现快速查询。便于宿管老师管理与核查;

要求能够实时性的统计学生归寝情况,配合宿舍管理员做好考勤管理;

学生进出宿舍管控,实时抓拍人脸保存,方便后续查询;

学生归寝当日统计、当周统计、当月统计、学生晚归/未归管理等多种业务;

非宿舍学生进入宿舍时,提示报警,解决认得准、记得全的问题;

人脸无遮挡抓拍率99.99%,人脸识别准确率要达到99%以上;

安装环境人脸摄像机支持强光、弱光、逆光等环境。


需求分析

学生晚归、未归管理

(1)未归寝室人员预警与查询

学校回宿舍人脸签到,可按学校预设的晚自习,进行设置预案。预案可设置多个,如晚上21点00回宿舍,21:30分宿舍大门关门,可以按预先设置的预案规则进行人脸签到,如在统计时间段,未回宿舍,系统未识别到人脸签到,系统则记录该学生未回宿舍,可预警提示宿管老师,可快速查询。如下图所示:

(2)未归寝室人员复核确认

由于学生归寝室大量学生涌入宿舍大门,一般门只有2.5-3米左右,通过纵向不同位置,安装不同视角的人脸摄像机,可以大大减少人脸遮挡概率,但如果低头角度过低都会影响抓拍识别,所以宿舍人脸管理会存在人脸未识别到等情况。但这种概率可以通过摄像机安装的角度,位置,数量等结合因素,降到最低。因此,本系统从以上考虑,未归宿舍,未人脸签到的学生,做二次复核,可以把如未归宿舍人员人脸,如“张一”做复核确认其是否归寝。

此窗口显示8张比系统设定阀值低的比对抓拍图片,便于人工复核漏抓拍的名单进行人工确认,或者对于已确认过的人员可直接点击【人工确认】进行补登签到


(3)未归寝室签到人员统计

统计某个时间段内(如按日、周、月)名单内人员签到及缺勤次数,点击【导出】能导出当前页的统计表格,便于查询,导出的统计表格在U盘根目录下。

多种预案设置

根据实际的考勤需要,可灵活定义考勤预案,最大支持每天8个预案设置。

人脸名单库管理

名单库添加:

把需要导入的人脸图片U盘插入宿舍管理系统USB接口上,在左侧的文件夹目录选择人脸图片,输入姓名,性别,ID,宿舍,联系电话等点击确定,添加人脸名单完成。

名单库批量添加:

让各班主任把宿舍的学生人脸图片采集好,并按姓名、性别、ID、宿舍、床号、联系电话格式命名,U盘插入宿舍管理系统USB接口上,在左侧选中相应的文件夹目录,确认后系统自动导入并自动配置好人脸库信息。




系统实现

设计原则

本方案以技术先进、功能齐全、稳定可靠为基本要求,形成一套系统的、完整的、全面的、合理的学校宿舍管理系统解决方案,并将遵循“可靠性、安全性、先进性、实用性、扩展性、经济性”的原则:

可靠性

学校宿舍管理系统涉及到人员进出管理、人员考勤等,系统稳定的工作对学校正常运营起这至关重要的作用,本系统所有产品的选择需要能在恶劣的环境中稳定可靠运行,能确保数据的准确性、完整性和一致性,并具备迅速恢复的功能;网络传输链路采用冗余备份策略,保障系统不间断运行。

安全性

系统充分考虑系统前端设备、传输链路和数据存储的安全性。对传输链路数据进行加密处理,防止被非法入侵、窃取和篡改;监控集成平台进行有效的安全管理手段,对人员、设备和各种信息资源进行统一授权控制。

先进性

本系统的技术性能和质量指标达到国际领先水平,集国际上众多先进技术于一身,体现了当前计算机控制技术与计算机网络技术的最新发展水平,适应时代发展的要求。同时,从实战应用角度出发,系统的安装调试、软件编程和操作使用又简便易行,容易掌握。

实用性

本系统设计充分考虑用户实际需要和信息技术发展趋势,根据用户要求,通过严密、有机的组合,实现人脸识别的各种实用功能,通过信息的共享和系统联动提高资源的利用效率,通过上层应用软件的定制开发,为管理提供各种增值应用。

扩展性

本系统设计中考虑到今后技术的发展和使用的需要,具有更新、扩充和升级的可能,并根据今后该系统的实际要求方便扩展系统功能。

经济性

在保证系统性能优异的前提下,充分考虑系统的投资成本,通过优化设计,选择最合理实用的系统设备及售后服务。

系统实现

智能人脸识别分析系统总体架构包括前端设备、传输网络和监控中心三个部分,如下图:


前端学校各个宿舍楼单元楼群 、大门口的人脸摄像机通过光纤网络接入到监控中心服务,在监控中心部署各个服务器和客户端,包括人脸识别服务器、流媒体服务器、中心管理服务器、存储服务器、报警服务器,客户端。

系统功能

设备管理

打开设备管理窗口,可以对前端人脸抓拍机添加、删除、修改等管理操作。

人脸名单库管理

打开人脸名单库管理窗口,可以对系统名单库进行添加、批量添加、修改、删除、导入导出、清空等操作。

预案设置管理

考勤管理就需要先设置考勤预案,预案设置最多能配置一天之中8个不同时间段的预案方案,但两个预案之间的时间差需要大于10分钟。


考勤签到查看

在左侧栏选择预案方案,点击未签到或已签到,能查看到某次预案方案中详细的已签未签名单。支持人工二次复核。

考勤签到统计

统计某个时间段内名单内人员签到及缺勤次数,点击【导出】能导出当前页的统计表格,便于查询,导出的统计表格在U盘根目录下。


系统设置

可查看系统信息、时间设置、系统升级、网络设置等。

比对阀值:值越大,比对精准率越高。

缓冲大小:当摄像机对着人流密集场所的时候建议调大

系统设备

  前端人脸识别抓拍机

iHD23-2K385-FP(S)-JC

200W 1/1.8”CMOS 红外电动变倍人脸抓拍机



人脸抓拍机 - 产品概述

人脸抓拍机 - 专业智能功能

内嵌智能深度学习人脸算法,支持复杂环境下的人脸抓拍;

支持离线训练,自我提取目标特征,形成深层可供学习的人脸图像;

支持对运动人脸进行自动检测、自动跟踪、自动抓拍;

支持去重择优算法,自动人脸评分、过滤、筛选,输出最优的人脸图;

支持人脸曝光模式,宽动态范围达120dB,适合逆光环境下监控;

支持智能动态人脸曝光技术,人脸曝光增益,支持复杂环境下的人脸抓拍;

支持每帧最多32个人脸检测,抓拍次数可设;

支持人脸识别区域选择;多种参数设定,人脸参数设置,专业级抓拍率

支持人脸图片及原图上传,人脸图片编码质量可调。

人脸抓拍机 - 常规功能

最高分辨率可达200万像素(1920×1080)@30fps实时图像,图像更流畅;

逐行扫描CMOS,捕捉运动图像无锯齿;

采用最新标准H.265 视频压缩技术,压缩比高,码流控制准确、稳定;

内置自动日夜型双滤光片切换机构,具有手动或自动彩转黑等多种切换方式;

支持智能编码,最大支持4个ROI感兴趣区域;

支持智能控制,一键控制报警开关、故障清除;

支持智能侦测,5项异常侦测、3项行为分析;

支持数字宽动态,3D数字降噪功能;

具有多种白平衡模式,适合各种场景需求;

支持Onvif协议、国标GB28181;

标准DC 12V供电。

人脸抓拍机 - 技术参数


型号
iHD19-2K385-FP(S)

摄像机


传感器类型
1/1.8" Progressive Scan CMOS

电子快门
1/25s~1/10000s

最低照度
彩色0.001Lux@F1.2;   黑白0.0001Lux@F1.2;

信噪比
≥50dB(AGC OFF)

宽动态范围
≥120dB

降噪
3D 数字降噪

镜头类型
可选

压缩标准


视频压缩标准
H.265/H.264/MJPEG

H.265编码类型
Main Profile

视频码率
32 Kbps~16Mbps

音频压缩格式
G.711a/ G.711u/G.726

图像


图像设置
可调节亮度、对比度、饱和度、锐度、白平衡;AWB(自动白平衡)、AGC(自动增益)、AE(自动曝光控制)、AIC(自动光圈校正);支持隐私区遮挡;OSD叠加;手动或自动彩转黑等多种切换方式

最大图像尺寸
1920 * 1080

视频分辨率
主码流
1080P(1920*1080)/720P(1280*720)

辅码流
D1(704*576)/VGA(640*480)/QVGA(320*240)
视频帧率
50Hz: 25fps (1920*1080, 1280*720)
60Hz: 30fps (1920*1080, 1280*720)

字符叠加
支持

Smart功能


Smart 编码
支持低码率、低延时、ROI感兴趣区域增强编码,支持4个ROI区域

Smart 侦测
支持遮挡检测、失焦检测、亮度侦测、颜色侦测、声音侦测、遗留物侦测、移动侦测、虚拟警戒线、区域入侵

Smart 控制
支持智能控制报警开启、报警关闭、故障清除、智能降噪

专业智能


智能分析
人脸抓拍、人脸跟踪及人脸自动过滤

图片格式
拍图片采用JPEG编码

灵敏度
0-10可调,灵敏度越低图片质量越高

区域设置
支持人脸识别区域选择

上传方式
私有协议、海康协议、FTP上传

网络功能


网络协议
IPv4, HTTP, TCP/IP, UDP, RTP, RTCP, UPNP, RTSP, SMTP, NTP, DHCP, DNS, PPPOE, DDNS, FTP

接入标准
支持最新ONVIF以及国标GB28181

支持用户数
最多可支持8个用户同时登入

支持手机监控
支持iPhone、iPad、Android平台

辅助接口


网络接口
1个RJ45
10M/100M自适应以太网口

报警接口
1路低电平报警信号输入,Vin<=0.3V
1路开关量报警信号输出,最大支持DC24V 1A或AC110V 500mA  

本地存储
支持标准的128G Micro SD/SDHC/SDXC卡存储



  后端宿舍管理服务器

iB4D2H36-SG-FP

人脸识别宿舍管理系列



宿舍管理服务器 - 产品概述

可接入4路凝视人脸抓拍摄像机进行人脸抓拍上传;

支持H.265、H.264编码前端自适应接入;

支持人脸识别、人脸比对;

采用深度学习算法;

学生归寝预案管理;

未归寝二次复核补签;

学生归寝统计报表;

未归寝室实现以日、周、月报表统计;

教学实现人脸点名,逃寝同学自动记录,并实现快速查询;

学校学生回寝室实现人脸签到,支持统计学生未归寝人员,可以实现快速查询。便于宿管老师管理与核查;

操场出早操要实现人脸点名,未出操人员自动记录,并实现快速查询;

教学实现人脸点名,逃学同学自动记录,并实现快速查询;

支持VGA、HDMI同源输出,全高清1080P;

Mini 1U机箱,1个SATA接口(单个最大支持4T);

1个10/100Mbps自适应以太网口,RJ45接口;

支持DHCP, FTP, DNS, DDNS, NTP, UPNP, EMAIL,IP搜索,报警中心等;

完善的保护电路,独有的三重看门狗功能。

宿舍管理服务器 - 技术参数


型号
iB4D2H36-SG-FP
系统参数

处理器
Hi3536
操作系统
嵌入式 Linux操作系统
接入

IP通道接入
4路人脸抓拍摄像机
解码类型
H.264, H.265, H.265+
压缩模式
G.711A
智能分析

人脸名单库
总库最大支持22400张人脸图片
人脸比对
支持4路人脸抓拍后端比对
人脸抓拍
支持4路人脸抓拍摄像机
每路每秒最大识别人脸数
12张
录像管理

盘位
默认2个SATA接口最大支持4TB硬盘
外部接口

视频输出
1路HDMI,1路VGA
音频输出
1 路 音频 & 1 路 Mic 输入, 1 路 音频输出
网络接口
1个,RJ45 10M/100M自适应以太网口
串行接口
1个RS485接口
USB接口
1个USB 3.0,1个USB 2.0
报警输入
4 路,低电平有效,绿色端子接口
报警输出
2 路,继电器触点( 1A@ 24VDC), NO / NC 可编程,绿色端子接口
其他

电源
AC100- 220V
功耗(含硬盘)
≤125W
工作温度
-10℃--+55℃
工作湿度
10%--90%
机箱
19英寸标准2U机箱
尺寸
L550 * W430 * H88.5mm
重量(不含硬盘)
≤13Kg


人脸识别摄像机安装指导说明

人脸识别需要采集人员的正面照片,在不影响人员通行,且满足人员姿态要求范围内的前提下,图像采集设备的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳。所以就需要对人员的行进路线进行规范,使人员流动方向单一。所以我们建议在通道处部署具有更好的比对效果。


序号
参数项
参数要求

架设地点
安装于大门、单元门等人流必经通道,图像采集设备的架设地点在人员行进路线的前上方为最佳,人员流动方向单一若环境光低于人脸采集要求,则需要选择安装有光源补光的摄像机,或安装日光灯补光

环境光照
无逆光,面部无明显反光,光线均匀且无阴影。另外,为保证抓拍人脸时现场光照足够,建议若镜头画面中人脸不够亮时,需要相应增加照明设备,对人员脸部补光(一般应达到250~800Lux)如果低于这个值选择带红外补光的摄像机比较理想,或条件允许要求安装日光灯增加环境补光

架设高度
距地面(h):1.9-2.3m,推荐摄像机俯视角度(α):10° ~ 15°以内。

水平距离
摄像头到人脸的距离(d)建议2-6,与选用镜头的焦距有关系

对焦标准
人脸在监控画面中心,焦点在人脸中心,人脸不小于 100K像素;正面抓拍人脸,左右偏转 (β)<30°以内;对识别率要求非常高的项目,人脸不小于200像素,侧脸 (β)<15°以内。

背景要求
背景颜色及图案尽量不要太复杂,单色、浅色为宜,尽量不要有玻璃等强反光物体。









注意:摄像机架设位置主要目的是要抓拍到一张正面清晰人脸照片,且需要尽量避免前后人脸遮挡情况。详细位置的选点和镜头选择有关系,可以查看镜头选择详细列表。

1、镜头选择:

【注】摄像机安装要求及镜头值关系如下

d为摄像机安装位置距人员入口的距离 (现场确认监控的水平距离)

镜头焦距选择 f =2.8*d (mm) (根据现场监控水平距离选择镜头)

安装高度 h = 0.18*d+1.5 (m) (根据水平距离与镜头,决定安装高度)

摄像机俯视角度 α 10°±5°

水平偏转角度 β <30°

最佳识别范围 [宽度]:2.2米

镜头选择参照表:


镜头大小
[焦距] f   (mm)
最佳识别范围
[宽度] W (m)
最佳识别距离
[长度] d (m)
最佳安装高度
h   (m)
俯仰角α
8mm定焦
2.0米
2-3米
1.9米
10
16mm定焦
2.2米
5-6米
2.0米
10
25mm定焦
2.8米
8-9米
2.2米
10
5-50MM
手动变焦
2.8米
10-13米
2.3米
10


2、摄像机安装点位选择,与角度、补光:

由于每个学校的现场环境千差万别,为了达到不漏抓、抓拍到最适合做人脸识别的目标人脸图片。参照以下定位原则:

2.1 必须覆盖学生进、出口,所要经过的区域(识别宽度)。按照镜头选用标准,用1支或多支抓拍机覆盖。必要时使用左右辅助抓拍方式。

在人脸出现绿框时即表示已经能正常识别。


区域覆盖示例:




























2.2 最大限度保证人脸抓拍图片为正脸


















针对项目瞬间人流量大,人挤人,识别要求非常高的项目实施左右辅助抓拍方式,并且中间采用前后安装抓拍机长短焦抓拍机拉大纵深度配合抓拍:









2.3 保证光线均匀、充足

 当照射人脸的光线是均匀照射的、没有阴影和闪光的散射光时,具有最好的比对性能。因此系统的部署需要特别注意光线处理,避免出现逆光、阴阳脸、光线过暗或过强等现象,为了提高系统识别性能,我们建议在系统部署的场所采用额外的光源进行补光。






3、性能指标


性能指标
布控数量
与选择的识别设备有关


响应速度
与选择的识别设备有关

外部适应性
姿态


平面旋转:-30°~30°
俯仰变化:-10°~15°
侧身偏转:-15°~15°

眼镜
对眼镜不因反光等原因遮挡人眼的物品,具有一定的适应性


光照
均匀光线照射时性能最佳,对阴影、闪光具有一定的适应性


背景
具备场景适应性

输入要求
图像格式
JPGJPEG BMPPNG等常见的Windows图像文件格式
(与选择的识别设备有关)


图像大小
人脸尺寸大小不低于100*100像素


图像质量
图像中人脸图像较清晰,不因镜头散焦或运动而模糊;
人脸在监控画面中,纵向占据画面大概1/4~1/5



人脸识别名单库入库指导说明

近年,人脸识别取得了相当大的进展,但是在实际应用中人脸识别算法受光照和姿态变化、年龄增长、分辨率高低的影响很大

在1:N的应用中,为了提升识别率、减少误比率,对人脸名单底库提出了更严格的要求,必须按要求采集人脸图片上传入库。

总体来说,人脸图像质量影响因素可以分为以下4类:

由环境引起的缺陷:






①非对称光照         ②非均匀光照    ③强光及弱光照射      ④杂乱背景





⑤光线不足            ⑥阴阳脸

由摄像机引起的缺陷:





①低对比度          ②几何畸变       ③过度曝光


由用户面部状况引起的缺陷:






①面部装饰物,如厚眼镜、黑色眼镜等       ②夸张的表情         ③浓妆


由于摄像机拍摄像角度引起的缺陷:






①左右正脸率不达标   ②上下正脸率不达标   ③最佳焦距之外



为了解决以上主观和客观方面的问题,应严格按规范入库:

A、采用我司人脸抓拍机采集人脸图片,详细配置参考《人脸采集FTP上传设置说明》。

采集背景使用纯白色,16mm镜头摄像机与人的距离约3米(焦距清晰,以采集到280像素左右为标准),摄像机高度约1.9米左右(以人脸在视频正中为标准),人脸光线要求对称均匀,光线充足;

抓拍参数设置,灵敏度:3;抓拍模式:离开后抓拍(质量优先);最大抓拍次数:3;FTP上传:开启。

抓拍过程,待采集人脸图片的人员正常站立镜头前方,直视摄像机镜头(要求看到两耳,头部端正),通过遮挡镜头,抓拍上传3张人脸图片,挑选人脸图片质量最好一张。


B、为解决环境因素引起的底库图片的质量问题,可以使用白色背影,并配合专业补光灯补光,解决光线不对称、不均匀、阴阳脸、光线不足等问题。

为避免面部装饰物影响,建议取下来,如帽子、墨镜、夸张头饰、大围巾。


















配置清单

配置清单请查看《学校宿舍管理系统解决方案配单》,或咨询我司技术工程师。




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