基于个体多特征采集与识别技术的通道式信息采集门

• 作者: 俞风 刘文斌 史传进 李康华 段濛 陈伟
• 来源期刊: 中国刑警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 个体多特征 信息采集门 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 网络安全与信息技术
• 页码范围: 115-118
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 3400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14060/j.issn.2095-7939.2018.01.022

摘要

目前国家反恐形势严峻,在关键场所卡口处对进出人员进行多特征信息采集和大数据比对显得尤为重要.通过内置基于深度学习分析模块的人员特征信息采集门,对通行人员进行个体多特征自动化提取,将非结构化的监控视频数据转化为结构化的人员个体特征,并且辅以手机信息采集设备,形成多数据融合的人员个体数据集.与同类系统相比,该系统具有效果优异、运算高效、灵活迁移、可持续优化的特点.该系统的使用不仅有利于数据的长久保存,便于案后使用个体多特征信息进行联合筛查,也可实现关键卡口的实时联网布防,对危险人员进行多特征的智能化感知和预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文斌	上海市刑事科学技术研究院上海市现场物证重点实验室	8	7	2.0	2.0
2	陈伟	上海市刑事科学技术研究院上海市现场物证重点实验室	2	0	0.0	0.0
3	李康华		1	0	0.0	0.0
4	俞风	上海市刑事科学技术研究院上海市现场物证重点实验室	1	0	0.0	0.0
5	段濛	复旦大学脑芯片研究中心	1	0	0.0	0.0
6	史传进	复旦大学脑芯片研究中心	1	0	0.0	0.0