商汤科技“人脸布控系统和深度学习人脸视图情报研判系统”
专家评审会圆满召开

    【CPS中安网 cps.com.cn】随着我国平安城市的创建，民用安防、监控等领域得到快速发展。监控视频数据实时采集、存储、查询、提取在一定程度上能够满足公安民警的需求，然而传统人工智能技术的局限性，海量视图数据一直无法得到充分利用。随着“深度学习”理论的突破，并在计算机视觉技术上的成功应用，为“海量视频数据”与“标准人脸库”之间搭起了视频数据分析与应用的桥梁。深圳市商汤科技有限公司(以下简称：商汤科技)作为亚洲最大的深度学习团队之一，其开发的 “SenseFace人脸布控系统”及“深度学习人脸视图情报研判系统”于16日通过专家评审会评审，并获得一致好评。

　　2016年6月16日上午，由中国公共安全杂志社、中国国际警用装备专家委员会、深圳市安防协会专家委员会主办的商汤科技“人脸布控系统和深度学习人脸视图情报研判系统”专家评审会在深圳召开。本次会议由公安部第一研究所副所长陈朝武研究员担任专家组组长，公安部警用装备专家库首席专家、公安部装备财务局原副局长陶军生高级工程师主持会议。

公安部第一研究所副所长陈朝武研究员讲话

公安部装备财务局原副局长陶军生主持会议

商汤集团市场总监张果琲致欢迎词

　　评审会上，商汤集团市场总监张果琲首先致欢迎词，并介绍商汤科技公司发展情况。随后，商汤集团产品总监张广程介绍“SenseFace人脸布控系统” 研发情况和产品主要技术性能;深圳市商汤科技有限公司产品线经理陈治华作“深度学习人脸视图情报研判系统”技术报告,并由专人现场做了演示;此外，商汤集团主任研究员闫俊杰博士重点介绍了商汤科技深度学习技术在安防监控领域的最新研究进展。

商汤科技产品线经理陈治华作“深度学习人脸视图情报研判系统”技术报告

　　据介绍，商汤科技研发的“SenseFace人脸布控系统”，基于深度学习技术的发展，GPU为核心的异构并行计算架构，实现在监控视频中实时检测、跟踪和识别人脸，系统通过灵活的布控任务设置和目标库管理，实现千万级目标库人脸识别，为海量视频监控系统赋予智能化引擎，以提高警方办案效率。“SenseFace人脸布控系统”准确、快速的人脸识别算法，得益于上百块 GPU卡并联的深度学习系统，可以从千万级数据中学习人脸模型，能够在光照、角度、表情、遮挡、年龄变化等情况下，准确的识别人脸。

深圳市商汤科技有限公司产品线经理陈治华“SenseFace人脸布控系统” 研发情况和产品主要技术性能

　　“深度学习人脸视图情报研判系统”采用以图搜图技术，可在事发后对现场及周边视频监控数据进行采集，并截取人脸图像，与目标库中十万级、百万级甚至千万级以上的标准人脸照片进行比对、搜索，从而快速确认嫌疑人的身份。模糊图像以图搜图技术，能够解决现场人脸图片识别难度大，或难以检索等难题，破解人脸图像检索受光线、拍摄角度、拍摄距离、天气，目标人发型、胖瘦、年纪、表情、口罩、眼镜、围巾遮挡等影响。

　　与会专家听取商汤科技的报告讲解，并查阅其提供的相关资质证书后，专家组一致认为提交的评审资料齐全完备，详实有效，可以作为系统评审依据。两个系统经第三方质检机构检测，各项技术指标均达到设计要求。“SenseFace人脸布控系统” 基于世界一流的核心算法，相对于传统方法实现了本质性的改进和提高;“深度学习人脸视图情报研判系统”通过深度学习的计算机视觉理解技术，实现动态人脸实时布控和模糊人脸图像的搜索。两个系统在城市监视报警、图侦情报研判方面提出了全新的整体解决方案，可广泛服务于社会公共安全各领域，为维稳、反恐、预防及打击犯罪提供强有力的技术支撑。与此同时，专家们建议商汤科技的在加强“SenseFace人脸布控系统”及“深度学习人脸视图情报研判系统”推广应用的同时，加强系统安全建设，依据市场需求拓展业务范围。

　　参与此次“人脸布控系统和深度学习人脸视图情报研判系统”专家评审会的专家还有中国通信学会常务理事、深圳市安防协会专家委员会主任、公安部科信局原副局长牛晋高工，公安部交通管理科学研究所副所长、国家道路交通安全产品质检中心主任潘汉中研究员，公安大学交通管理系主任王军利教授，公安部第三研究所物联网中心副主任、科技处副处长、副研究员齐力博士，全国警用装备标委会特聘专家、中国公共安全杂志社社长、深圳市安防行业协会会长杨金才编审，以及来自江西、广西、河南、海南、新疆、广东、天津、重庆、南京、广州、昆明、深圳等地20余名公安机关警务保障、科技信息化、治安、视频警察、交警、指挥中心等业务部门领导与专家。

　　据了解，深圳市商汤科技有限公司是一家打造计算机视觉理解和人工智能引擎的原创技术驱动型企业，商汤科技作为人工智能、大数据分析的行业解决方案提供商，拥有亚洲最大的深度学习研究团队，现有 300 余名员工中,研究、研发人员占80%以上。公司与清华大学、香港中文大学、悉尼科技大学、韩国 KAIST等国内外多所知名高校、科研院所建立紧密合作关系,并取得丰硕的成果。

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