iPhone X才支持人脸识别，我早已经用来捉“妖”了

【引子】

Apple刚刚发布了iPhone X，10周年纪念版。其主要的新功能就是人脸识别，人脸解锁了。这是人脸识别在消费级产品的应用例子，还是一个新事物，看网上的段子，对人脸识别的成熟度还是有所怀疑。

其实，人脸识别在企业市场已经有了很多成熟的应用。今天，我给大家来讲一个人脸识别在企业级应用的小故事，小伙伴请搬来小板凳，听俺一一道来。

2017年9月5日-7日，天气一直不错！对了，就7号下了点儿雨，我有幸在上海新国际博览中心参加了华为公司一年一度、规模最大的技术与生态综合性盛会——“华为全联接大会”（HUAWEI CONNECT 2017，简称HC 2017），华为邀请了来自全球超过20000名客户参加。

原以为3天的主要任务就是被观众“围观”，谁知道9月4日下午，我却在几千人眼皮底下扮演了一回“名侦探柯南”的角色——在HC会场（N4馆）协助安保人员抓获了一个小型盗窃团伙。众所周知，凡是涉及大量人员的集会场所，安保工作都是关键。4号下午3点左右，两个主要展馆的搭建工作已经进入最后冲刺阶段，会场广播请所有布展的华为员工和合作伙伴保护好自己的贵重物品，不久安保工作人员就宣布抓到了一名身着黑色上衣的盗窃嫌疑人，其犯罪同伙（一名灰衣男子）已经离开场馆。

最初嫌疑人矢口否认其偷窃行为，只承认通过非正规途径进入了场馆，并没有去过特定区域。但其万万想不到，他们的所有动作都没有逃过我的眼睛，在N4、N5两个最重要展馆都密布了我的“眼”——覆盖全场的高清摄像机。我意识到表现的机会来啦！

我快速调用了所有展馆摄像机的视频，然后用部署在我身上的，业界最牛的视频分析软件厂商依图和华尊的人像识别与人员轨迹应用，清晰地绘制出嫌疑人在案发时段（作案时间为11时至15时）的行程轨迹，进而我通过嫌疑人的面部特征，几秒钟就检索到其作案现场的视频，同时，我还针对其同伙——灰衣人做了人脸布控，只要其再次出现在我“眼”前，立马报警抓人。黑衣嫌疑人当时傻眼：自己那么小心地躲躲闪闪，而且就几个摄像头，怎么还真能把行踪给画出来？当我胸有成竹、有理有据地把视频铁证呈现给面前的安保员和嫌疑人时，这个“梁上君子”终于低头认罪，承认盗窃了两台价值约1万RMB的笔记本电脑。

在本次“破案”过程中，我小露身手：通过智能人像比对，找出嫌疑人同伴；通过人脸布控，做到一旦盗窃者再次进入摄像覆盖区域，立即告警；通过人员轨迹跟踪，回溯偷窃者轨迹。获得了展馆安保负责人一个大大的赞！安保负责人大哥对我的表现异常认可，甚至开始询问我的“身价”，希望我可以长期为新国际博览中心服务！

下列图分别为犯罪嫌疑人，图片导入后的初步识别，精准轨迹识别界面（当然，为了避免麻烦，打了马赛克，你懂的）

事件发生后，我所在展岛附近的很多人过来围观我，问我是如何做到的。我的架构师给他们详细介绍了我的几个重要组件：

FusionCloud云组件，实现视频应用和任务弹性部署与调度；

HC期间发布的Atlas（异构计算平台），采用GPU加速分析相比于传统CPU模式，每一路核心的视频能力均提升了数倍；

OceanStor 9000存储，具备千亿级图片+视频混合存储与高效吞吐能力，支持视频与图片的安全存储、解析与分析。

有了这些高科技产品作为基础，这次演习变实战的小插曲就是小菜一碟啦。

特别值得一提的是OceanStor9000分布式文件存储，由于传统安防解决方案中分散部署的NVR不完全适用于大规模的集中视频存储与智能分析场景，而Scale-out NAS却特别合适。在我不久前参与的一个海外大型项目（有超过13000路高清摄像机）中，OceanStor 9000凭借大容量10TB盘、单节点超过400路录入（客户需求）能力，打败了EMC的Isilon。（采用OceanStor 9000方案：设备数量减少25%，功耗降低60%，机柜减少15%）

还记得当时客户做POC测试：OceanStor9000的3节点可支撑1600路2Mbps码率（平均）视频录入，每节点可支持533路，是EMC能力的5倍（EMC 现网24个HD400节点，只有当视频路数小于等于2600路时，才不会丢帧，平均每节点仅支持108路）

极限情况下，OceanStor 9000 模拟3节点集群中一个节点故障，剩余的2个节点依然能支持1600路视频录入，且没有发生丢帧，平均每节点支持的视频流数量高达800路，是EMC极限能力的2.7倍（EMC现网24个节点承载了7K路视频，但有5%的视频存在丢帧）。高性能归功于OceanStor 9000存储的文件聚合和无阻塞校验等技术，这些留作以后再给大家详细介绍吧。

秀完我的OceanStor 9000出色能力后，请允许我再简单自我介绍一下：

首先，我开放共享

说实话，我的一个最大特点就是开放。通过开放平台实现视频分析算法即插即用，南向开放算法，北向开放数据和服务，允许客户任意调用算法库中各种算法能力。我已经与上百家行业伙伴完成对接，比如在业界非常知名的人像、车辆识别算法提供商依图、商汤科技、华尊、以萨等，着名的业务管理与应用提供商多维视通、高新兴、易华录、milestone、霍尼韦尔等。可谓集百家之所长，让创新应用“百花齐放”。HC捉贼这件事就是我和依图、华尊合作完成的。

HC展馆中的所有视频都在我的共享存储中，在进行人脸识别和人员轨迹分析时，可快速读取所有场馆视频，捉贼时，我需要进行人物轨迹分析，当时通过共享存储确认嫌疑人未在除N4馆外的其余地区实施盗窃，进一步缩小了取证区域，还避免了在独立系统间频繁拷贝数据。

其次，我高效智能

其实我算是个急性子，做事不拖拉，客户想要什么结果，我都瞬间给出。还拿HC捉贼这个事件举例，布展期间工作人员超过2000，所有人被我“看”过后，都会产生大量视频与图片记录，自然是存储在我的“肚子”（OceanStor 9000）里面，然后对嫌疑人进行人脸识别和布控时，仅一小时的原始图片就超过2万张，这仅是一个场馆级别的数据量。如果放大到平安城市级的场景中（如50000路摄像、2000路卡口），每天会产生8000万原始视频文件和2000万图片，如此海量数据需要一个“智慧的大脑”才能“想得通”、玩得转。我的Atlas异构平台，视频大数据和分布式存储可以做到在千亿级图像系统中，秒级获取视频线索。

我还是华为面向公共安全行业客户视频大联网需求的主打解决方案，我的看家本领可以总结为以下几个字，即“一云、一池、一平台”。“一云”，就是实现所有计算、存储与网络等资源复用；“一池”，就是以数据为中心实现多类型、多源数据融合共享与调用；“一平台”，就是通过提供融合共享、解析与大数据的视频服务平台。可以说，在我身上可以看到当前所有最前沿的云计算、云存储、大数据等技术的影子。看看我的自拍照，身材是不是还算匀称？