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xiatong
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晚上好啊。人脸识别设备相关的问题。请教一下大佬。

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  •   xiatong 2020-04-23 00:55:48 +08:00 14678 次点击
    这是一个创建于 1998 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    我们现在的需求,是小区门口的人脸识别设备负责检测人脸,并拍摄质量较高的人脸图片发送到服务器端,由服务器端负责人脸校验和人员权限校验等逻辑处理。然后给设备下发开门成功或者开门失败指令。同时发送自定义消息进行显示。 目前我们对接过海康,,宇视,大华等。遇到的问题均是人脸照片推送有延迟。可能别人都是在设备端进行人脸识别。 我们想做的是,能否有开源的安卓系统,将开源或者付费的 SDK 集成去,只负责抓拍照片,开门,显示内容。 有没有小伙伴对这些方面比较熟悉。

    第 1 条附言    2020-04-29 11:04:38 +08:00
    另外问一下,现在的人脸识别设备是主要是安卓还是嵌入式。
    40 条回复    2020-07-21 11:42:57 +08:00
    bitdepth
        1
    bitdepth  
       2020-04-23 01:25:15 +08:00 via iPad
    你拿 Hisilicon 晶片甚至不需要 Android
    你要的西不考就不是微笑快加 stream,源的太多了
    rb6221
        2
    rb6221  
       2020-04-23 02:35:47 +08:00 via iPhone
    这块做最好的应该是商汤吧……记得火车站检票闸门的人脸识别,还有公安部用的路口实时排查人流系统 就是他们做的
    qile1
        3
    qile1  
       2020-04-23 07:15:57 +08:00 via Android
    为啥不要电脑来取图像,用专业些的摄像头来保证图像清晰度,实施趣图比对就可以吧,我们做采集图像的都是摄像头来实时采集图像的
    windplume
        4
    windplume  
       2020-04-23 09:03:55 +08:00
    如果小区人数比较多(假设 5000 人),本地识别设备性能一般(想比 PC 性能弱很多),同样有可能很慢
    annielong
        5
    annielong  
       2020-04-23 09:17:12 +08:00
    大厂都有相应的人脸识别 sdk,设备端识别要么直接对比身份证这种,要么就要先从服务器上拉取人员图片,然后设备拍照对比,成功发送人员信息给服务器,再判断权限,不严谨的直接把权限也拉取到设置中,离线也可以用
    Djangoogle
        6
    Djangoogle  
       2020-04-23 09:26:14 +08:00
    自己开发的话,量大用付费商汤,量少用免费虹软,或者采用楼上几位的建议,使用第三方开发好的直接安装,之前公司用过宇泛的方案,还不错
    0xZhangKe
        7
    0xZhangKe  
       2020-04-23 09:33:43 08:00
    人脸识别速度很快的,五千个人最多几百毫秒搞定,可以在本地计算,不行的话可以现在本地只对人脸进行检测,检测到人脸之后把图片传到服务器比对,然后下发结果。
    jetyang
        8
    jetyang  
       2020-04-23 09:50:37 +08:00
    前端抓拍机要把人脸区域识别出来再回传,处理时间长是正常的
    fancy111
        9
    fancy111  
       2020-04-23 09:54:12 +08:00
    当然要本地集成验证,服务器的可当做留底确认端。
    开源 SDK 的人脸识别很多,可直接集成到设备。
    fancy111
        10
    fancy111  
       2020-04-23 09:58:00 +08:00
    帮你随便搜了下,/github.com/kongqw/OpenCVForAndroid
    这个 star 比较多,安卓的
    pandazhong123
        11
    pandazhong123  
       2020-04-23 11:43:35 +08:00
    我正在开发这样的 sdk
    pandazhong123
        12
    pandazhong123  
       2020-04-23 11:45:09 +08:00
    你发下联系方式
    tzigone
        13
    tzigone  
       2020-04-23 11:47:00 +08:00 via Android
    依图有现成解决方案,有成套门禁软硬产品,有 API,不要自己造轮子
    ChenPeiPei
        14
    ChenPeiPei  
       2020-04-23 12:25:51 +08:00
    这逻辑跟我司的一个产品基本一致,若是云端处理照片肯定有延迟的。当时我们的做法是设备端用虹软的免费版 SDK,识别抓拍人脸照片,然后把照片转 base64 传到服务器端,由服务器端返回后台对比结果。服务器端用的商汤的付费 SDK 。这流程下来大概有个两到三秒的延迟,客户说可以接受,所以最后这么做了。但是其它的产品都是在设备端本地识别校验人脸结果,基本没啥延迟。至于开门用的都是 relay 和韦根的串口。
    xiatong
        15
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:50:22 +08:00
    @bitdepth 需要开门的,需要给闸机输出开门信号,
    xiatong
        16
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:50:55 +08:00
    @qile1 我们这个是装在小区门口,门禁一体机,
    xiatong
        17
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:51:32 +08:00
    @windplume 我们主要是要是用城市数字大脑的人脸数据,不需要住户录入人脸。
    xiatong
        18
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:52:24 +08:00
    @annielong 就是不能用离线的,我们作为中间,获取图片给另外的平台校验人脸。
    xiatong
        19
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:57:27 +08:00
    @fancy111 谢谢大哥。
    xiatong
        20
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:57:50 +08:00
    @pandazhong123 13349885191 微信同号。可以直接联系,等你。
    xiatong
        21
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 15:59:05 +08:00
    @tzigone ok,我们现在在找设备厂商,不过对接起来很麻烦,我们就在想有没有现成的各个模块,我们按照需求弄好在组装。市面上免得大多数我们用起来都是杀鸡焉用杀牛刀。很多功能用不上,
    zongren
        22
    zongren  
       2020-04-23 15:59:30 +08:00
    @ChenPeiPei 为啥要 base64,徒增数据量
    xiatong
        23
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 16:00:39 +08:00
    @ChenPeiPei 兄弟,可以给个联系方式吗,我们的流程跟你的差不多。我们不需要自己服务端搭建人脸校验。我们是拿到图片后给第三方进行校验。
    0x666666
        24
    0x666666  
       2020-04-23 16:01:51 +08:00
    阿里的员工人脸识别门闸用的是 face++的
    ChoateYao
        25
    ChoateYao  
       2020-04-23 16:05:09 +08:00
    直接给设备下发人脸特征码,让设备识别,识别结果保存到服务端以便查询。

    这样子的效率 100 毫秒能完成一个识别开门动作。
    xiatong
        26
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 16:07:47 +08:00
    @ChoateYao 这样子就需要设备端和服务器端人脸特征识别算法一样。主要是我们做不到啊。我们是拿到人脸照片直接丢到城市数字大脑里面,然后返回给我结果。
    winglight2016
        27
    winglight2016  
       2020-04-23 19:43:08 +08:00
    本来#25 的方法是最好的,但是 lz 的业务逻辑决定了核心功能不是自己的,那就没什么好办法了。

    最有可能优化的就是客户端做个图片 crop,只发送人脸部分的图片,可以减少一点传送和处理时间。

    还有一招可以尝试一下:把识别成功的人脸和身份缓存在本地服务器,下次先本地识别。5000 人社区大概一周能缓存完,以后就会快很多了。
    xiatong
        28
    xiatong  
    OP
       2020-04-23 21:03:30 +08:00
    @winglight2016 这个费的时间不是在识别和传输上面。是在现在市场人脸识别大多数是离线识别,没有实施上传模块,或者效果不太理想。我们之所以要这个流程是因为我们要使用城市数字大脑的人脸库。
    winglight2016
        29
    winglight2016  
       2020-04-23 21:22:09 +08:00
    @xiatong 我讲的和你回复的内容没有什么矛盾吧?结论就是无法优化,因为最费时间的步骤在别人服务器上,你控制不了。你要是觉得传送、处理没什么优化,那就只有缓存这一个办法了。
    lenghonglin
        30
    lenghonglin  
       2020-04-23 21:24:59 +08:00
    虹软 了解下,免费离线人脸识别
    676529483
        31
    676529483  
       2020-04-23 21:32:28 +08:00
    在老东家做的就是这种人脸识别+开门,但和 lz 不一样的是,我们是有离线端的。实际用起来发现,客户那边最不稳定的就是网络,外网老断,不是宽带欠费就是路由器被关了。顺带一提,我们用的是地平线的设备,速度很快了,一个人脸识别到处理完开门,也就 300ms 平均。
    wxb2dyj
        32
    wxb2dyj  
       2020-04-23 23:20:24 +08:00 via iPhone
    我司用华为 sdk 打卡,摄像头是海康,多人同时打卡还挺快
    xiatong
        33
    xiatong  
    OP
       2020-04-24 09:42:55 +08:00
    @winglight2016 可能我没说清楚。真真的图片传送,处理,以及业务处理时间都不长。主要是刷脸消息在机器上积压了几 s 再发送,
    LANB0
        34
    LANB0  
       2020-04-24 10:16:36 +08:00
    @xiatong 几秒应该不至于,人脸抠图比实时流最多会有一秒的延迟,而且还可以调整为每视频帧返回。我大海康没那么水
    winglight2016
        35
    winglight2016  
       2020-04-24 10:56:58 +08:00
    @xiatong 这我就无法理解了,客户端拍照慢?什么设备性能这么离谱?
    sunzhenyucn
        36
    sunzhenyucn  
       2020-04-24 14:02:19 +08:00 via iPhone
    参考商汤科技 SensePass 产品,用的是抓拍机
    sunzhenyucn
        37
    sunzhenyucn  
       2020-04-24 14:04:02 +08:00 via iPhone
    @sunzhenyucn #36 如果是摄像头,自己做 SDK 的话最好实现选帧。
    kingiis
        38
    kingiis  
       2020-04-29 14:13:37 +08:00
    你哪怕掏点钱呢 旷世的人脸还行
    人脸这个东西识别靠的就是数据和算法弥补的
    xiatong
        39
    xiatong  
    OP
       2020-05-02 16:15:05 +08:00
    @kingiis 我们现在的解决方案是买安卓开发板,使用第三方的人脸识别 SDK,自己开发人脸识别的 app 。安装到开发板上面。目前正在解决的事情是 app 去和其他扩展硬件通讯,比如闸机,摄像头,测温,刷卡器等。
    kingiis
        40
    kingiis  
       2020-07-21 11:42:57 +08:00
    @xiatong 硬件通讯 无非是 蓝牙 spp,ble 主从 .wifi p2p,直连。 usb 注意板子存储分区格式
    这些都不是难事
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