臉部辨識解決檢查點的壅塞問題

March 4, 2019 Robert Moss

這是一種很常見的體驗。好像每個人都同時來到工作地點,在安檢大門排隊,然後停車。這樣開始一天,真的很容易讓人感到厭煩。

想像一下,如果可以幾乎不需要等待,讓人員和車輛能順暢通過檢查點,那樣該有多好。嶄新的技術正在實現這樣的可能性。

當資料安全成為最重要的事,我們更該格外注意實體安全,尤其是在入口與出口的管理。有一些惡意行為者將大型公共空間與私有場所視為目標。舉例來說,廣大的校園與公共運輸交匯處在這方面就特別脆弱。一旦遭到未經授權甚至具有危險性的人員進入,他們便可混入人群中,進行竊盜或其他更嚴重的行為。

因此,許多安全營運管理員正在尋找更好的方法來簡化停車檢查點的運作。

提升大門的控制能力

開發人員正在打造新一代的解決方案,能在邊緣執行演算法,並提供即時、動態的臉部辨識能力。這樣的解決方案能改善大門進出的控制能力與可靠度,在未經授權的人員嘗試進入時自動發出警告。

現今的臉部辨識安全系統必須擁有強大的運算速度與效能,才能在邊緣快速處理大量資料。同時必須能在極端條件下運作。這些設備也需要採用小巧、無風扇的設計。因為這些需求,使設計與製造所有系統元件都變得更加複雜。

深圳的 Seavo Technology Co., Ltd. 了解需要採用更快速、效能更高的處理器,才能滿足這些需求。這促使了該企業選擇 Intel® 技術。Intel 解決方案所提供的加速處理能力與繪圖效能,能實現邊緣臉部辨識能力。

Seavo 即時臉部辨識大門進出控制解決方案 (Seavo Real-Time Face Recognition Gate Access Control Solution) 可在 0.2 秒內完成臉部辨識,準確率高達 99%。由於無需上傳大量的資料至雲端進行處理與分析,因此也不會佔用頻寬。即時將臉孔與經過認證的人員或「白名單」人員比對,並在未經授權的人員嘗試進入時發出警告。

為知名大學提供安全防護

復旦大學在他們位於中國上海的校區部署了 Seavo 解決方案。這間學校成立於 1905 年,是中國最知名的學校之一。

他們的校園位於上海中央,佔地 604 英畝。該校擁有超過 5,000 名的教學與行政人員,以及約 33,500 名學生。駕駛者僅可由六個大門與檢查點進入校園。除了其規模以外,更有將近 50 間中央政府與部級實驗室位於復旦大學校區內,使安全管理更為重要。

復旦大學在入口檢查點部署了「Seavo 即時臉部辨識大門進出」(Seavo Real-Time Face Recognition Gate Access) 控制解決方案,降低侵入者的闖入率。這個系統讓復旦大學的安全部門將精力投入在提高安全性與過濾訪客上,同時加速授權員工與學生的移動速度。

「我們使用人工智慧、機器學習以及物聯網技術,讓擁有權限的人員能快速通過安檢大門,不需出示 ID,」Seavo 行銷經理 Jason Jiang 如此解釋。

「這能減少壅塞,同時提高安全性。若訪客的臉孔資料不在資料庫內,系統便會自動標記訪客,提示安檢人員阻攔並詢問該訪客的身分,」Jiang 說。

進一步瞭解

Seavo 獨特的解決方案包括位於邊緣裝置上的臉部辨識主機,連接至負責擷取臉孔影像的 IP 攝影機。Intel® Core 技術可在網路邊緣提供即時的臉部偵測與辨識能力。

「其預先載入多功能的臉部辨識人工智慧演算法,有助於支援大門進出控制,並發出預先威脅警告,」Jiang 表示。

「智慧臉部辨識伺服器系統」(Intelligent Face Recognition Server System) 可促進位於邊緣的自訂臉孔資料庫遠端更新,並連接至雲端平台(圖 1)。

圖 1. 透過在邊緣處理資料,「Seavo 即時臉部辨識大門進出控制解決方案」(Seavo Real-Time Face Recognition Gate Access Control Solution) 能快速分析資料。

與其他系統不同,此解決方案使用一對多(亦稱為 I:N)識別方法,可在人員每次嘗試通過大門時,將其臉孔的新影像與資料庫中的大量影像比對。

這種類型的分類管理方法是為了提供更高程度的個人身分識別準確度所設計。

此系統運用兩種軟體。其中一種為即時臉部辨識程式 (Real-Time Face Recognition Program),運用 TCP/IP 控制大門進出,並以多功能演算法為基礎。另一種為執行於 Microsoft Windows 上的統一管理網路系統 (Unified Management Web System),使 IT 能輕易部署。

Seavo 解決方案提供明確的組織優勢,如圖 2 所示。

圖 2. 安全性與監控能力實現關鍵使用案例。

在自訂性與擴充性方面,Jiang 表示此解決方案能讓企業在運用最少資源的情況下獲得安全性:「他們可以部署單向或雙向的進出控制,只在人員進入時進行監控,或是進出皆監控。並可僅選擇所需安全層級的必要設備,避免所需項目以外的支出。」

可強化業務發展的安全性

為了提高安全性,同時減少出入檢查點的阻力,許多企業轉而選擇可擴充且可自訂的系統,像是 Seavo 所打造的臉部辨識系統。

「我們想要協助客戶讓擁有授權的人員能快速通過大門,同時避免侵入者進入,」Jiang 這麼說: 「我們簡單的程序可實現這個目的,並且避免造成可能會產生額外安全風險的過長排隊人潮。」

最低限度:物聯網、人工智慧和機器學習技術讓安檢人員專心過濾訪客。員工和學生能在通過停車檢查點時擁有更好的體驗。

作者簡介

Robert Moss

Robert Moss is an independent consultant and strategist who focuses on the value gained through IoT, AI, machine learning and other technologies. He also helps give voice to executives at leading technology companies, enabling their personal stories to show how they encourage innovation, overcome obstacles, and improve their leadership skills. Tweets @RobertMoss_IoT

More Content by Robert Moss
上個文章
打造智慧城市從街道資料開始。
打造智慧城市從街道資料開始。

城市將街燈做為開放、安全且可擴充的物聯網平台基礎。它們能提供從提高安全性到創造收入等許多優點。

下個文章
運用人工智慧阻止交通違規
運用人工智慧阻止交通違規

在人潮擁擠的城市中,有效率的交通管理對市民安全和生活品質格外重要。電腦視覺、人工智慧,以及機器學習實現了城市需要的可調整系統。