在當今數字化時代，區塊鏈等領域對信息安全和精準識別的需求日益增長。傳統的人臉識別采集和分析系統主要依賴云端服務器集群，存在諸多問題，如傳統 CPU 和主控芯片算力不足、能耗成本高、實時采集和識別及快速反應效果欠佳，導致關鍵數據信息遺漏或錯誤檢測，部署成本也居高不下。
微云全息（NASDAQ:HOLO）積極探索創新，研發出一種全新的芯片系統 —— 基于融合計算的全維人臉識別智能芯片系統。該系統將識別、采集和分析功能置于終端，不僅有效提升了算法算力的優化水平，還能建立安全的私域環境，有力地保障了數據安全，為金融領域及其他關鍵場景的安全管理提供了高效便捷的解決方案。
這一芯片系統采用了獨特的技術架構。它融合了融合計算技術、智能算力加速技術、深度研學算法、全維數據增益技術、卷積神經網技術以及人臉識別與采集技術。與傳統人臉識別、人 / 證對比的比對方式不同，它能夠實現同步人臉跟蹤采集和人臉屬性分析，并及時反饋結果。系統可以在前端獲取被采集者的全維高密度人臉數據，包括人臉屬性、外貌、特征、采集時間、地理位置等基本信息，并且能夠準確地辨識和區分被采集者的特征。
該系統具備完善的功能模塊。視頻接入端口可與現有的監控視頻無縫對接；全維圖像解碼抽幀模組能根據中央控制模組指令進行解碼并抽取需要分析的幀；全維圖像優化處理模組會根據中央控制模組的指令，在抽取幀中進行圖像采集分析，對取樣幀進行圖像全維優化加速，并將信息反饋給中央控制模組，若信息缺失，中央控制模組會發出新指令；邊緣計算與算法加速模組包含核心計算單元，基于先進架構，內嵌多層智能卷積神經網絡，在低功耗高并行計算性能上進行高效算法運算；人臉采集和分析模組負責采集人臉并進行辨識、分割抽取，將人臉照片、地理信息、時間信息等進行屬性分析，如性別、年齡、人種、是否戴口罩戴眼鏡等；中央控制模組負責對采樣流程進行管理，以及對其他模組進行綜合控制和管理；數據存儲和通知模塊可將采集的人員信息進行本地存儲，并根據信息等級對外部系統進行通知。
基于融合計算的全維人臉識別智能芯片系統在數據采集方面具有獨特的策略。它可采用時間窗為采樣周期，也可以按照特定目標人員，比如關鍵崗位在崗時間和地理空間等進行設置。在一個采樣周期中進行多次采樣，選擇最優采樣作為最后的采樣信息。對于一個采樣幀中出現的多個人臉，系統會識別所有人臉，對完全無法識別的人臉采用留存策略，在后續幀或其他監控機位再次重點抓取，直至識別成功，以此保證系統管理區域內的數據完整 ，維護區域安全。該系統主要用于對重點場所的監控視頻的配套的高密度動態人員信息采集，為安全管理、安全生產等提供結構化基礎數據。
此外，該系統在前端通過融合計算動態全維人臉識別算法，通過視頻接入完成視頻全維解碼，并對圖片中的人臉進行檢測、跟蹤、抓拍、去重，以特征值作為信息標識，構建過往人員信息，完成人員信息采集，同時實現私域化管理，提高信息安全等級。而且，系統部署靈活多樣，可采用外掛式、機架式、移動式等多種部署方式，能直接串接在現有高清網絡攝像機上，直接在前端完成部分視頻結構化工作，獲取高質量人臉結構化數據，提升后端智能識別和分析速度與計算效率，充分利用現有的存量攝像機，通過外掛形式將現有的非結構化視頻升級為智能結構化數據。
微云全息（NASDAQ:HOLO）的這一創新芯片系統能夠在復雜環境下，進行高密度動態全維人臉采集，可廣泛應用于各種重要場合，以及采用數字攝像機與智能前端進行人臉信息采集，滿足金融等領域安全信息采集的多種需求，為區塊鏈等領域的安全保障帶來了新的技術支持和發展機遇。
轉自：商丘網
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