新疆社区公共安全管控系统解决方案深圳市安达智通科技有限公司目录一、项目背景 1二、项目目标 1三、社区公共安全系统总体设计 13.1 系统概述 (1)3.2 系统功能和工作模式 (1)3.2.1系统功能 (2)3.2.2工作模式 (3)3.3 运作拓扑图 (5)3.4 社区庭院化管理系统图 (5)3.5 基于车牌识别的道闸系统结构图 (5)3.6 出入口车牌识别系统 (5)3.6.1概述 (5)3.6.2识别原理 (5)3.6.3系统架构 (7)3.6.4系统性能 (7)3.7 主要设备参数 (8)3.7.1è??¤o?ò?è??±í¨μàü?￠?ú (8)3.7.2人证合一车辆司机核查终端 (9)3.7.3出入口补光抓拍一体机 (11)3.7.4出入口控制终端 (12)3.7.5智能栅栏式道闸 (12)3.7.6服务器与客户端 (12)四、技术特点及优势13五、售后服务承诺155.1 售后服务主要内容 (15)5.2 系统维护 (15)5.3 售后服务管理 (15)一、项目背景根据自治区党委，地委和市委，市政府的部署和要求，以维护稳定和长治久安为着力点，以“基层基础建设”为抓手，在市委政法委的精心指导下，大力推进复杂区域“庭院化”管理，不断整合技术资源，全面深化社区网络覆盖，努力实现管理区域化、管控网络化、安防群众化，努力开创社区管理服务新局面。

二、项目目标1.达到对人员、车辆出入进行科学管理；2.方便管理，掌握人员、车辆出入情况，又智慧便捷；3.建设完成社区庭院化管理系统建设，包括软硬件平台建设、人员出入管理系统和车辆出入管理系统建设等。

三、社区公共安全系统总体设计3.1 系统概述建设完成社区公共安全系统建设，包括软硬件平台建设、人员出入管理系统和车辆出入管理系统建设，并满足小区庭院化管理需求。

3.2 系统功能和工作模式按照“人、车通道分离”的模式，系统分为人行通道和机动车通道。

人员出入小区，通过刷指纹（内部人员）、身份证（内、外部人员）或人像比对（内部人员）三种方式，驱动人行摆闸启动放行；车辆出入小区，通过车牌识别和身份信息登记后，刷身份证出入小区，最终达到对人员、车辆出入进行科学管理监控，并通过网络将抓拍的图像实时记录保存。

即方便管理，掌握人员、车辆出入轨迹，又智慧便捷。

为了更准确的管控外来人员，能够相对准确掌握外来人员进入后的去向。

在每个住户家房门内侧安装电子标签，外来人员进入小区时凭身份证换取智能终端后，登记要去的住户的信息后进入小区，进入小区后到要访问的住户家里后通过智能终端刷该住户电子标签，表示访客入户，当访客出门时再次通过智能终端刷该住户电子标签，表示访客出户，访客到社区大门出口时提交智能终端换取身份证后完成出社区动作。

3.2.1 系统功能（1）指纹和人像信息绑定指纹信息、人像信息与本小区人员的身份信息绑定。

（2）身份证信息识别部署在人行通道和车行通道的身份信息验证终端能自动识别身份证信息，成功读卡后的后台数据库不允许手动修改来访人的姓名、性别、民族、家庭住址、识别时间等信息。

（3）指纹信息识别部署在人行通道的身份验证终端能自动识别指纹信息，成功识别后的后台数据库不允许手动修改来访人的姓名、性别、民族、家庭住址、识别时间等信息。

（4）人像信息识别部署在人行通道的身份验证终端能自动识别图像信息，成功识别后的后台数据库不允许手动修改来访人的姓名、性别、民族、家庭住址、识别时间等信息。

（5）车牌信息识别控制车牌自动识别系统，对来访人驾驶的车辆自动采集号牌并导入到访客系统中，成功采集车牌信息的后台数据库不允许手动修改车牌信息。

（6）人脸照片获取刷身份证或指纹时自动触发控制摄像头采集人脸照片，在摄像头取景框检测到人脸范围后才允许拍照捕获人脸照片。

（7）信息上传调用后台接口将采集的信息实时上传到服务器端，断网情况不能实时上传的数据可由后台线程在网络恢复后第一时间自动上传。

（8）数据加密数据通过网络传输至后台服务器过程中加密。

（9）信息保存将采集到的人员、车辆进出小区的相关信息保存到本地数据库。

（10）来访记录关键字查询姓名、来访时间查询，身份证号码等敏感信息需隐藏。

（11）来访人员黑名单设置每条查询结果可直接设置为黑名单存入服务器后台数据库，被设为黑名单的人员禁止进入小区。

同时，该系统可直接对接到公安访客平台，与全国在逃人员库、重点人员库进行实时对接。

现场发现报警在逃人员、重点人员。

（12）预警排查小区采取“严进严出”的原则，当有外部人员&车辆进入小区后超过一定时限未出小区，系统会自动弹出报警信息，警卫人员展开排查。

（13）设计手动开关，必要时手动开启人行闸和车闸。

3.2.2 工作模式A．人员出入管理（1）本小区居民本小区居民分为业主和租户2种，业主的身份证的权限时长是永久性的，而租户的身份证的权限时长与租房时长保持一致，超过租房时长则相应权限自动失效。

本小区居民需持二代身份证先到物业办公室进行身份证信息登记和指纹、人像采集，办公室审查确认后将业主的身份证信息和指纹信息录入系统，激活授权后，居民方可通过身份证、指纹验证或人像系统出入本小区。

人行通道装有闭合式人行摆闸，依据“严进严出”的原则。

本小区居民通过人行通道时，通过刷指纹、人像或刷身份证驱动摆闸放行，每次只能进（或出）一人。

刷指纹或身份证信息被识别后连同拍摄的照片信息一起打包上传并保存到后台服务器。

（2）非本小区居民非本小区居民不能直接通过刷身份证驱动摆闸放行，而需要先到值班室通过访客系统进行信息登记，访客系统将人员向信息传入到人行通道管理系统，访客人员通过身份证刷卡每次只能进（或出）一人，刷卡时身份证信息被识别后连同拍摄的照片信息一起打包上传并保存到后台服务器。

B．机动车出入管理（1）本小区车辆本小区车辆通过机动车通道进入小区时，车牌识别相机自动识别车牌信息并给车辆拍照，然后车主通过刷身份证驱动人脸摄像机拍照，信息采集完成后驱动车行道闸抬杠放行。

身份证信息被识别后连同拍摄的车辆照片信息一起打包上传并保存到后台服务器。

车辆通过车行道闸进入小区，当压上地感线圈时，会触发车辆检测器控制车行道闸落杆。

本小区车辆通过机动车通道出小区时，车牌识别相机自动识别车牌信息并给车辆拍照，信息采集完成后驱动车行道闸抬杆放行。

（2）非本小区车辆非本小区车辆通过机动车通道时，车牌识别相机自动识别车牌信息并给车辆拍照，车主需要到值班室进行登记后，车主再次通过刷身份证驱动人脸摄像机拍照，信息采集完成后驱动车行道闸抬杠放行。

身份证信息被识别后连同拍摄的车辆照片信息一起打包上传并保存到后台服务器。

车辆通过车行道闸进入小区，当压上地感线圈时，会触发车辆检测器控制车行道闸落杆。

非本小区车辆通过机动车通道出小区时，车牌识别相机自动识别车牌信息并给车辆拍照，信息采集完成后驱动车行道闸抬杆放行。

3.3 运作拓扑图3.4 社区庭院化管理系统图3.5 基于车牌识别的道闸系统结构图3.6 出入口车牌识别系统3.6.1 概述车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。

它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。

通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。

对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。

汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。

3.6.2 识别原理3.6.2.1 识别流程车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。

一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。

车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

3.6.2.2 车辆检测车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。

采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。

若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。

因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

3.6.2.3 号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1) 牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

2) 牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。

字符分割一般采用垂直投影法。

由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。

利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。