智慧景区人脸识别

随着经济的发展、生活水平的提高，人们的生活观念发生了改变，越来越多的人更注重身心的放松，景区也有了较高的人流量，繁杂的人流在创造盈利的同时，也给景区带来了高负荷压力。景区售票检票工作、景点维护工作、安全管理工作加重，人工无暇应付，各种“人挤人”的新闻爆出，都大大地影响了游客的出游热情，旅游体验大打折扣。那么景区管理人员应该如何提高游客的旅游感受，维护景区的生态环境呢？

以大数据、云计算、数字孪生、物联网结合人工智能融合发展，实现视频监控、客流统计、游客不良行为监管、游客安全管理、人脸识别闸门等功能，在现有景区信息化的基础上，实现风景名胜区智能化管理，提升风景名胜区的管理与服务水平。

1、国家政策：

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      为落实《新一代人工智能发展规划》，今年8月12日，科技部、教育部、工业和信息化部、交通运输部、农业农村部、国家卫生健康委联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，系统指导各地方和各主体加快人工智能场景应用，推动经济高质量发展。

2、技术应用： 

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人脸识别闸门

在景区购票时，提供身份证件作为采集信息，景区人脸识别闸机利用特征脸法（Eigenface）、局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）、Fisherface算法等AI识别算法可以帮助游客实现智能检票，提高景区检票效率，使游客更方便快捷地进入景区。

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客流统计

利用Matlab GUI人数统计算法搭配摄像头在出入口进行分析，首先检测和识别行人，再以过线或者轨迹分析记录对进出景区的人进行分析并统计数量，从数字孪生平台生成客流热力图，管理者可以实时掌握人流密度，进行疏导，在预防踩踏事件的同时，也利于疫情管控。

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游客不良行为监管

 AI监管摄像头可提取视频区域中游客的局部高维视觉特征，然后组合成固定大小的视频级描述，最后利用分类器（SVM，RF等） 进行最终预测，对乱扔垃圾、禁区攀爬、破坏景区物品等行为进行识别，当监测到游客违规行为时，立即发出告警，并利用FaceNET、Yolov5、poseC3D等算法，引入卷积神经网络对图像进行识别分类，并通过欧式距离完成图像对比，基于CNN算法，实现对人体的精准检测与识别，以及对人员的目标跟踪。通过人体识别算法建立人体图像模型，完成自动识别人体，并能以视觉图像智能分析精准区分人和干扰物体，如其他移动物体（猫狗等），对违规人员进行追踪，管理人员可以在第一时间找到违规人员进行批评教育或罚款。

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游客安全管理

利用Yolov5目标监测算法，通过智能视频分析系统对重要区域进行监视，在视频画面内可设置多个任意封闭形状区域进行布防，启用区域检测功能，当识别目标之后获取目标坐标位置，判断目标是否在所标定的区域内“进入”或“离开”，从任何方向进入或离开时即可触发报警，在危险、禁止踏入区域，划定警戒区域，一旦感知到游客越过安全边界（如湖边、特殊区域），管理中心会立刻接收到平台报警，采取相应措施，既保护了游客安全，又保护了景区环境。

3、扩展应用：

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伴随着人脸识别技术的发展，可实现领域内集群化管理，大幅提高安全管理水平，有效增强管理人员的整体信息掌控力并降低运营成本，实现技术和管理的改革和创新。人脸识别技术还可广泛应用其他场景当中，特别是在人员比较密集的部门，如

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