引言：一直以来，为了保证地铁公共系统的安全性，地铁车站的许多重点位置都会安设监控摄像。虽然可以为公安机关提供事后取证材料，但智能性不高、预防性不强。为了快速识别定位庞大客流中的犯罪分子，提高破案效率必须进一步探索人脸识别技术在地铁公安通信系统中的运用。
1人脸识别技术在地铁公安中的需求
人脸识别是指根据人脸视觉特征来进行身份鉴别的计算机技术，技术在应用的过程中通过人脸检测、图像预处理、特征提取以及人脸比对等步骤，不仅在很大程度上满足了地铁的应用需求，而且随着人脸识别技术的精细化和智能化程度不断提高，使公安通信加强了对机场、高铁、火车、地铁、码头等人流密度大场所的监控，同时，对涉恐涉稳人员进行自动排查识别，有效地提升打击了各类暴力犯罪活动的能力。特别是对地铁公安通讯系统来说，地铁作为单位时间内客流量较大的公共交通系统，无死角高清视频监控体系已经被普遍应用，为人脸识别技术提供了基础的硬件环境，不仅如此，地铁车站内部的灯光设备相对稳定，可以为识别系统提供高质量的图像信息。不同于车站、机场，地铁站更为封闭，便于警察对可疑人员进行抓捕[1]。
2人脸识别技术在地铁公安通信系统中的应用分析
摄像机、人脸视频分析服务器、储存检索服务器、中心管理服务器和客户端是人脸分析系统的构成系统。其中，人脸视频分析服务器还可以根据功能拆分为检测、特征提取和对比，随着通信技术和计算机技术的升级，在近年来的公安通信系统中地铁人脸检测可以在一台服务器上实现，通过嵌入式分析仪、独立提取器、对比器和存储检索器极大地降低了公安通信系统的应用成本，而且整体性能更稳定，能够满足更大规模地铁站的识别需要。
2.1高清摄像机
为了保证满足人脸识别的需求，在应用该技术的过程中，还要确保进光量均匀、姿态正面、细节多，人脸瞳孔间距大于40像素，灰度级高于64。为防止产生模糊或运动等无效人脸信息，摄像头与拍摄对象的距离应控制在4-8m，且沿着客流的运动进行拍摄。如果摄像机安装于吊顶，其下视角度应小于10°。
2.2人脸视频分析服务器
人脸特征对比这三部分功能可以应用在一台服务器上，也可以安装在不同的服务器上，通过通信网络连接各个部分。除了上文提到的嵌入式分析仪，还有检测功能一体机。在图像视频分析的过程中服务器需要在接受信息的同时，与人脸库的人像信息进行对比，并在对比完成后将告警信息上传到中心服务器，由服务器将告警发送到客户端。人脸视频分析服务器的功能配置比较灵活，具体如下：
2.2.1人脸检测
针对1080P的高清视频，人脸检测宽度应在60像素上，考虑到地铁站人流量大，移动速度快，需要满足人脸持续跟踪的需要，检测的速度还要在10帧/s以上，且可检测人脸的左右旋转角度要满足±20°，俯仰±10°。
2.2.2人脸特征提取
具体提取应视算法而定，普遍提取人脸特征的长度区间要控制在0.8-8KB，单台服务器在工作时，应保持100-200/s的频率提取人脸特征。
2.2.3人脸对比
在姿态、表情和光照等情况处于正常状态下，被识别信息在入库时的准确率应在95%以上。正确识别率及两张身份相同的人脸被认确定为同一人的概率应大于90%，错误识别率及被认定为同一人的两人身份不同的概率应为10%。当仅进行人脸对比时，每秒可进行100-1000万次/s。
2.2.4人脸检测+特征提取
在限制图像中，可以同时分析的人脸数应满足≤10，单台人脸视频分析服务器可进行2路视频的人脸检测与特征提取。
2.2.5人脸检测+特征提取+人脸对比
当限制图形中可以同时分析的人脸数≤5时，人脸库大小也要≤10000，单台服务器可以满足两路人脸视频检测+人脸特征提取+人脸对比。
2.3人脸存储及检索服务器
在地铁公安通信中如果需要将某一时刻、某一场景中所有出现的人脸都保存起来并进行事后检索，最好配备专用的人脸存储及检索服务器，以此避免与分析功能不兼容且造成服务器空间资源紧张的不足，保证实施分析任务的综合效率水平。以图片＋特征形式的数据形式，每个人脸的数据存储量约为40KB，结合地铁站的日均人流量，每台高清摄像机每天的拍摄任务为5000人，以每人5张图片资料资源，则每天就会占用1GB的存储空间，当然还要根据实际的抓图、特征以及人流数量确定。在进行检索时，检索速度会受存储硬盘的速度制约影响，如果人脸数据过大无法预先加载，则需要将硬盘读取速度控制在40MB/s，将每张人脸图像的大小控制在8KB,以此来保证检索速度。为了更好地满足地铁人流量、抓图及算法配置，每台高清设备要保证200GB以上的存储空间，才能最大程度地避免检索速度制约，相应地，还应选择磁盘阵列和单独的摄像机服务器，分别部署在各个一体化设备内部，当在事后需要全局检索时还可以将任务分发给各个服务器站点。例如，可以将单台服务器连接地铁站点内的10台摄像机，假设站点每月每月拍摄150万/次，共收集人脸特征中750个，那么对1台摄像机1天内拍摄的人脸检索则需要5s，对为其1个月内抓拍的人脸检索则约耗时20min。
2.4中心管理服务器
在地铁公安通讯应用中心管理服务器主要负责人脸库的管理、下发、告警、检索以及系统管理等功能内容，其中人脸识别技术系统的各个组成部件如高清摄影机、分析服务器、存储检索服务器、客户端等都需要与其进行连接，并接受中心服务器的在综合管理[2]。具体管理功能和内容如下：
首先，是人脸库的管理和下发，通过建立地铁的通信人脸库，公安系统将其增加、删除、修改或批量导入人脸信息。中心服务管理器再将人脸特征与个人身份信息有选择地发送到视频分析服务器上，将保密性信息数据储存。其次，是告警事件管理。中心管理服务器会将人脸抓拍与识别告警传回数据库加以储存，并将实际数据信息文件分布到各个存储器上形成管理索引。最后，是事后检索，当收到请求后，可以将其下发至各个人脸分析及存储检索服务器以实现分布式检索，并将最终内容在汇总上传各客户端。对于公安通信来说，地铁人脸识别系统的中心管理服务器不需要超高性能的运算能力，因此当CPU和内存配置固定的前提下，应从稳定性和处理能力的提升入手，增加服务器的配置数量并改进技术，以此在保证公安通信功能基础上，降低人脸识别技术系统的运行成本。
结语：综上所述，应用人脸识别技术有助于公安通信的工作开展，有利于克服人流量大、人员身份复杂、犯罪分子作案逃匿追踪困难等工作局限。相信，通过人脸识别技术和设备系统的进一步升级改进，利于构建地铁防护安全网络，保证良好的社会秩序。
参考文献：
[1]王紫薇,韩冰.基于人脸识别和信用登乘的轨道交通乘车方案[J].铁路通信信号工程技术,2020,18(03):43-46+53.
[2]肖世龙.地铁人脸识别作业系统的网络安全等级保护设计[J].中国新技术新产品,2020(02):146-148.
