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基于多维信息融合的智能人员管控系统提高了测温通行效率、具备优异的智能人脸识别功能、建立了大数据人群管控方案、有效提升了防疫管控的效率，为抗击疫情、复工复产提供了创新的方案模式
为有效防控疫情，浙江宇视科技有限公司针对社区、园区等人员信息化智能化管控需求，研究多项信息科技，开发了由信息采集子系统、边缘计算子系统、数据中台子系统、业务中台子系统构成的基于多维信息融合的智能人员管控系统。同时，针对疫情测温防控需求快速实现前端多维信息采集中融合非接触式測温，该项目还构建了多项防疫方案，提高了测温通行效率、具备优异的智能人脸识别功能、建立了大数据人群管控方案、有效提升了防疫管控的效率，为抗击疫情、复工复产提供了创新的方案模式。
多维科技构筑防疫“战线”
宇视提出的基于多维信息融合的智能人员管控系统，不仅基于多维信息采集、全天候的图像适应、高压缩率的视频传输优化、出入口边缘计算控制、多尺度深度神经网络人脸检测、异常行为分析、多维融合大数据挖掘分析等多项创新技术，而且创新多种测温和核验模式，利用测温+人脸识别+人证核验+健康码的有机组合，针对不同应用场景实现相应的解决方案。
提出基于注意力机制的多尺度深度神经网络检测模型。宇视采用一种基于特征选择的注意力机制，自动调整深度特征权重，提升过曝和欠曝等难检目标的检出率;发明一种基于深度特征重建的多尺度特征融合神经网络，通过对微小目标深度特征重建方法，提升对微小目标的表达能力;提出一种基于最大类间距的损失函数，设计最大化类间距离和最小化类内距离损失函数，防止被遮挡目标结果被融合，可以提升目标遮挡情况下的检测精度。
异常行为检测。该系统对摄像机获取的视频流进行分析，建立运动模型，提取前景信息，通过图像形态学处理确定运动目标的位置坐标，通过预先建立好的人类模型进行分类，去除非人目标的干扰，对筛选后的运动目标进行基于时空域的跟踪，确定目标的运动轨迹，对该运动轨迹进行多种规则判断，进而分析剧烈运动（比如医护人员快速移动抢救运送病人）、疫情期间人员违规聚集等异常行为。
芯片级智能集群调度和故障切换。该系统由一个管理节点和若干个可扩展的GPU计算节点组成。每个GPU计算节点都是个独立的系统，各个节点相互独立。IAM服务器或者软件作为管理节点进行对应的节点管理操作，包括节点状态变更、任务分配调度、分析结果上报、节点异常下的任务动态更新。当集群中的GPU任务忙碌或者出现故障，管理节点及时调度集群中的空闲计算资源，保证集群的负载均衡，可以有效解决场景不均衡性所导致的计算资源浪费的问题。
基于多维信息融合的大数据深度挖掘和秒级检索。该系统研究引入规则引擎，将各类业务中常用模型进行抽象，提取为一个个基础规则，每一种规则有自己的输入、输出以及匹配该规则的算法。在定制具体业务分析时，选择该业务对应的一个或多个通用规则，结合特有的算法，即可快速组装出业务分析模型。围绕信息消费领域，构建基于大数据的人际关系、健康关系和时空关系的分析引擎，提供针对目标活动规律的全方位实时画像。发明的分布式流式内存计算方法，不直接读写硬盘，数据直接从Kafka中加载内存并驻留，在内存中进行以图搜图并进行比对，同时对结果排序及存储，且节点离线时集群可从HDFS中恢复数据，实现海量多维数据的秒级检索。
多应用场景助力项目推广转化
智能人员管控系统构建了一系列防疫人群管控方案，可应用于社区防疫方案、复工复产防疫方案、复学防疫方案，且都能做到战平结合，疫情期间测温防控，疫情后依然可以作为日常考勤、出入核验、社区学校企业管理的重要工具，投资价值最大化。
社区防疫方案，是针对于小区疫情防控提供的精细化人口管控服务。从此次疫情防控来看，网格化管理能力各地存在差异，部分地方出现人力不足、管控乏力的现象，需要进一步加强智慧社区建设。建立社区智能管控方案，对社区人员实行智能化管理，通过大数据跟踪、视频智能分析、数据回溯、智能出入口管控设备部署等智能化手段，快速有效地甄别重点防控人员、提升社区管理人员的工作效率。另一方面，社区管理能力提升一直是国家的重点工作之一，《关于加强和完善城乡社区治理创新的意见》等文件都提出了信息化智能化管理的需求，未来疫情结束以后，系统依旧可以发挥作用，提升智慧社区管理效率。
复工复产防疫方案，是针对大量员工返岗形势下，为企业提供的立体式体温筛查方案。随着防疫工作的开展，疫情防控将会是一个比较长期的过程，企业园区人员管控是其中的重要一环。该方案通过员工防护行为识别与提示、出入权限管理及员工身心健康信息的及时获取，及时排查发现体温超出正常范围的复工人员，有效提升企业的人员管控效率，为企业节省时间、管理等成本，真正做到智能化精准防控。疫情后，方案依旧可以作为企业人员管理工具，对人员出入管理、考勤绩效等方面有着重要作用。
复学防疫方案，是整个疫情防控中保障学校安全的一个重要部分。该方案通过测温与人脸识别采集信息融合，建立人员信息档案，便于学校进行学生老师等信息管理，实现智能化、信息化、自动化的管理方案，可有效提升学校管理效率。同时，方案遵循政府开放性平台建设原则，业务与平台不绑定，后续功能升级、设备部署等无须通过厂商平台，自由灵活。搭建校园师生健康数据平台，基于学校原有架构，未来可为学校量身打造数字化的线上平台，通过人工智能、大数据、物联网等技术，为校园的安全、教学、后勤等校园人性化管理提供智慧支撑，助力教育信息化2.0时代到来。
随着城市现代化进程的深入、社会经济的快速发展，人们期望美好生活、提升生活品质的要求越发强烈，精细化管理、智能化管理、自动化管理，降低管理人员工作量、提升系统响应速度、改善管理效率，这些都将成为下一步人员管控工作的重要内容。
为有效防控疫情，浙江宇视科技有限公司针对社区、园区等人员信息化智能化管控需求，研究多项信息科技，开发了由信息采集子系统、边缘计算子系统、数据中台子系统、业务中台子系统构成的基于多维信息融合的智能人员管控系统。同时，针对疫情测温防控需求快速实现前端多维信息采集中融合非接触式測温，该项目还构建了多项防疫方案，提高了测温通行效率、具备优异的智能人脸识别功能、建立了大数据人群管控方案、有效提升了防疫管控的效率，为抗击疫情、复工复产提供了创新的方案模式。
多维科技构筑防疫“战线”
宇视提出的基于多维信息融合的智能人员管控系统，不仅基于多维信息采集、全天候的图像适应、高压缩率的视频传输优化、出入口边缘计算控制、多尺度深度神经网络人脸检测、异常行为分析、多维融合大数据挖掘分析等多项创新技术，而且创新多种测温和核验模式，利用测温+人脸识别+人证核验+健康码的有机组合，针对不同应用场景实现相应的解决方案。
提出基于注意力机制的多尺度深度神经网络检测模型。宇视采用一种基于特征选择的注意力机制，自动调整深度特征权重，提升过曝和欠曝等难检目标的检出率;发明一种基于深度特征重建的多尺度特征融合神经网络，通过对微小目标深度特征重建方法，提升对微小目标的表达能力;提出一种基于最大类间距的损失函数，设计最大化类间距离和最小化类内距离损失函数，防止被遮挡目标结果被融合，可以提升目标遮挡情况下的检测精度。
异常行为检测。该系统对摄像机获取的视频流进行分析，建立运动模型，提取前景信息，通过图像形态学处理确定运动目标的位置坐标，通过预先建立好的人类模型进行分类，去除非人目标的干扰，对筛选后的运动目标进行基于时空域的跟踪，确定目标的运动轨迹，对该运动轨迹进行多种规则判断，进而分析剧烈运动（比如医护人员快速移动抢救运送病人）、疫情期间人员违规聚集等异常行为。
芯片级智能集群调度和故障切换。该系统由一个管理节点和若干个可扩展的GPU计算节点组成。每个GPU计算节点都是个独立的系统，各个节点相互独立。IAM服务器或者软件作为管理节点进行对应的节点管理操作，包括节点状态变更、任务分配调度、分析结果上报、节点异常下的任务动态更新。当集群中的GPU任务忙碌或者出现故障，管理节点及时调度集群中的空闲计算资源，保证集群的负载均衡，可以有效解决场景不均衡性所导致的计算资源浪费的问题。
基于多维信息融合的大数据深度挖掘和秒级检索。该系统研究引入规则引擎，将各类业务中常用模型进行抽象，提取为一个个基础规则，每一种规则有自己的输入、输出以及匹配该规则的算法。在定制具体业务分析时，选择该业务对应的一个或多个通用规则，结合特有的算法，即可快速组装出业务分析模型。围绕信息消费领域，构建基于大数据的人际关系、健康关系和时空关系的分析引擎，提供针对目标活动规律的全方位实时画像。发明的分布式流式内存计算方法，不直接读写硬盘，数据直接从Kafka中加载内存并驻留，在内存中进行以图搜图并进行比对，同时对结果排序及存储，且节点离线时集群可从HDFS中恢复数据，实现海量多维数据的秒级检索。
多应用场景助力项目推广转化
智能人员管控系统构建了一系列防疫人群管控方案，可应用于社区防疫方案、复工复产防疫方案、复学防疫方案，且都能做到战平结合，疫情期间测温防控，疫情后依然可以作为日常考勤、出入核验、社区学校企业管理的重要工具，投资价值最大化。
社区防疫方案，是针对于小区疫情防控提供的精细化人口管控服务。从此次疫情防控来看，网格化管理能力各地存在差异，部分地方出现人力不足、管控乏力的现象，需要进一步加强智慧社区建设。建立社区智能管控方案，对社区人员实行智能化管理，通过大数据跟踪、视频智能分析、数据回溯、智能出入口管控设备部署等智能化手段，快速有效地甄别重点防控人员、提升社区管理人员的工作效率。另一方面，社区管理能力提升一直是国家的重点工作之一，《关于加强和完善城乡社区治理创新的意见》等文件都提出了信息化智能化管理的需求，未来疫情结束以后，系统依旧可以发挥作用，提升智慧社区管理效率。
复工复产防疫方案，是针对大量员工返岗形势下，为企业提供的立体式体温筛查方案。随着防疫工作的开展，疫情防控将会是一个比较长期的过程，企业园区人员管控是其中的重要一环。该方案通过员工防护行为识别与提示、出入权限管理及员工身心健康信息的及时获取，及时排查发现体温超出正常范围的复工人员，有效提升企业的人员管控效率，为企业节省时间、管理等成本，真正做到智能化精准防控。疫情后，方案依旧可以作为企业人员管理工具，对人员出入管理、考勤绩效等方面有着重要作用。
复学防疫方案，是整个疫情防控中保障学校安全的一个重要部分。该方案通过测温与人脸识别采集信息融合，建立人员信息档案，便于学校进行学生老师等信息管理，实现智能化、信息化、自动化的管理方案，可有效提升学校管理效率。同时，方案遵循政府开放性平台建设原则，业务与平台不绑定，后续功能升级、设备部署等无须通过厂商平台，自由灵活。搭建校园师生健康数据平台，基于学校原有架构，未来可为学校量身打造数字化的线上平台，通过人工智能、大数据、物联网等技术，为校园的安全、教学、后勤等校园人性化管理提供智慧支撑，助力教育信息化2.0时代到来。
随着城市现代化进程的深入、社会经济的快速发展，人们期望美好生活、提升生活品质的要求越发强烈，精细化管理、智能化管理、自动化管理，降低管理人员工作量、提升系统响应速度、改善管理效率，这些都将成为下一步人员管控工作的重要内容。