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一. 系统特性
1. 技术先进
系统是基于“神经网络深度学习”理论开发的识别技术，是通过设计出包含数百万相互连接的神经元网络结构，通过学习海量的人脸图像，
从而让这个复杂的非线性神经网络具备了判断“两个人脸照片是否同一个人”的能力，这种能力甚至可以超越人眼的准确率。
该系统相比传统的人脸智能分析技术具有非常明显的优势：
零误拍人脸捕捉：实现了多人、多角度、多光照、部分遮挡、模糊等情况下的实时人脸捕获，社绝了误拍；支持GPU人脸检测加速；
支持在单台服务器上可以做到8路1080P视频25帧的人脸检测、跟踪、抓拍。
强大的人脸跟踪抓拍提优技术，避免了人脸数据冗余，提高捕获的人脸图片的质量，减轻系统压力。
实时布控对比：支持20W人脸库黑名单实时布控预警，在普通低成本服务器(IntelI7-4790处理器,16GB内存)单次对比速度仅耗费 0.65秒，超高速度。
兼容性：（1）基于ONVIF协议，可以轻松实现接入不同厂家的网络摄像机实时流；
（2）支持多样性的私有的主流厂家(海康，大华，雄迈，天视通，PELCO，AXIS，海芯威视，宇视等)协议接入和网络视频监控管理平台协议实时流接入;
（3）支持各类标准实时流媒体协议接入；
（4）支持视频所有的标准视频格式文件万能解码，
（5） 支持厂家监控设备厂家私有录像文件如海康私有mp4、大华私有dav等视频文件。
2. 架构先进
系统根据人脸识别技术和应用场景的特点，设计出具有分布式系统特点，负载均衡的并发访问集群化处理，便于扩容，易于业务定制开发的平台架构。
系统的扩展性：系统基于上下级的分布式设计，可以方便进行扩容和功能的扩展，系统只需要增加下级单元系统的数量就可以实现不影响系统效能的扩容。
分布式集群化人脸对比负载均衡架构，系统具有强大的人脸特征布控库数据同步功能，自动分发同步到各个人脸单元服务器，集群化提供人脸布控预警对比服务。
多样的网络模型：系统采用局域网模式部署。同时，平台可采用分布式的互联网云平台模式部署方式，保证了系统的良好扩展性；
集成网络视频监控管理系统：系统内部集成了传统的网络视频监控系统的所有功能
单元系统大数据存储能力: 在下级单元系统中，每个人脸抓拍对比单元系统都个具备海量存储和快速查询能力，
系统只需要进行增加人脸抓拍对比单元系统就可以实现数据扩容、规模扩展。
与云平台的良好适配：本系统的人脸抓拍对比单元系统能很好的对应于云平台虚拟单元机，可支持虚拟化主机部署。
3. 超高性价比
由于本系统采用了分布式的运算单元集群设计，表示能充分利各类低成本服务器主机的运算资源，良好的兼容性和可复制化简易部署方式，
都为用户减少在运算资源的投入、技术人力投入，节能环保，具有高性价比。
