基于AI人脸识别技术的高校化学实验室安全管理系统设计与实现

杨 伟 侯昌东

（云南师范大学职业技术教育学院 云南·昆明 650092）

0 引言

化学改变世界，在人类发展进步的历程中，化学在其中发挥了重要作用。化学的学习和研究探索是离不开实验的，但由于化学药品有易燃易爆有毒等特点，实验人员的疏忽、操作不当，极易造成化学实验室安全事故的发生，化学实验室安全问题成为了高校面临亟待解决的难题之一。本文探讨了基于百度 AI人脸搜索能力等信息化技术在化学实验室实验人员监管这一维度的管理应用，助力推进化学实验室各项安全制度措施落到实处更进一步。

1 系统设计

高校化学实验室从设计之初，就严格按照实验的相关要求设计，并多次讨论修改，专家论证，完善设计后开始基础建设，安装调试设施设备等。

化学实验建设好后，制定和完善化学实验室安全责任制度、安全准入制度、安全管理制度，做好实验防护措施，并针对不同化学实验室的化学实验人员、管理人员和指导教师进行对应的安全教育和准入培训。由于化学实验的特殊性，人工监管难度大，很难做到监管全覆盖。采用信息化手段，应用百度AI人脸搜索能力技术设计开发化学实验室安全监控系统，实现化学实验室人员准入和实验过程中实验室必须有指导教师制度的监控全覆盖，以减少和杜绝由于人为因素引起的化学实验室安全事故的发生。系统通过调用百度API实现人脸搜索识别，其人脸库首选识别率达99%以上，为系统分析处理准确性提供了保障。

1.1 系统架构

化学实验安全监控系统由视频处理服务模块、人脸采集模块、人脸搜索处理模块和视图模块组成。

视频处理服务模块完成监控视频采集、存储，人脸检测、侦测与抓图存储功能；人脸采集模块完成人脸库的采集及其管理功能；人脸搜索处理模块完成图片中人脸的检测、检索以及其搜索识别结果的分析处理功能；视图模块完成人机交互功能。

1.2 系统工作流程

系统通电开启，视频处理服务开始采集监控视频，并将视频数据存储到硬盘，监控视频采集的同时进行实时人脸侦测，如果侦测到人脸时抓图并存储到数据服务器中。系统实时检测数据服务器中的图片数据（人脸侦测抓图），并将检测到的图片通过互联网向百度AI人脸搜索识别服务发出请求，待返回图片识别结果后，系统对图片识别结果信息按设计功能进行分析处理，有异常情况时提醒管理用户处理。

2 系统实现

系统使用C#语言编写，与百度AI服务数据请求通讯，使用POST向API服务地址发送请求URL数据格式方式有时间间隔限制，系统采用调用百度AI服务windows动态库方式，以提高系统性能。

2.1 视频处理服务模块

视频处理服务模块的实现，可以对摄像设备基于网络通信协议进行二次开发实现。目前，人脸侦测技术较为成熟，为了提高系统处理能力和良好的扩展性，直接使用摄像设备提供的视频采集、存储、人脸侦测等功能，配置人脸侦测抓图功能，通过FTP方式将人脸侦测抓图数据存储到数据存储服务器。

2.2 人脸采集模块

人脸采集模块主要完成系统人脸库的创建和管理。登录百度AI开放平台的控制台，创建人脸识别应用（appid）。每个人脸识别应用对应一个人脸库，在人脸库中创建学生组（group_students）和教师组（group_teachers），也可以调用百度AI接口（GroupAdd）添加人脸库用户组。收集满足化学实验室准入制度的实验学生和指导教师的人脸数据图片，图片大小小于10MB，为了提高识别率，对每人收集戴护目镜和不戴护目镜两种人脸数据，系统循环调用百度AI接口（UserAdd）将人脸数据注册添加到人脸数据库中，还可以使用系统人脸库管理UI界面中现场采集上传功能把人脸数据注册添加到数据库中，人脸库管理UI界面还提供人脸更新和删除等功能。

2.3 人脸搜索处理模块

人脸搜索处理模块完成人脸搜索M:N识别，并对识别结果分析处理。系统人脸搜索处理模块实时检测视频处理服务模块人脸侦测抓图存储服务器的图片数据，检测到图片时，调用百度AI接口（MultiSearch）搜索识别图片中的人脸数据，返回图片中所有人脸的搜索识别结果，对搜索识别结果做以下分析处理：

（1）搜索识别结果为SUCCESS，图片中所有人脸score符合条件，人脸所属学生组（group_students）且有所属教师组（group_teachers）或都所属教师组（group_teachers）为无异常情况，删除此搜索识别图片；

（2）搜索识别结果为SUCCESS，搜索识别图片中所有人脸score符合条件，若人脸全部所属学生组，说明此化学实验室无指导教师（可设置为一定时间后仍未有人脸所属教师组），提示管理用户查看处理，将此图片移至日志文件夹，并做好日志记录；

（3）搜索识别结果为null或有score不符合条件：表示当前人员人脸信息不在人脸库中，说明当前化学实验室中的人员不能进入，系统提示管理用户查看处理，将此图片移至日志文件夹，并做好日志记录。

人脸搜索处理模块主要代码如下：

2.4 视图模块

视图模块用于显示系统各种信息，完成与管理用户交互功能，提供查看处理异常记录、异常记录统计、日志管理、人脸库管理、数据库管理等操作。

3 系统使用验证

3.1 测试环境

系统运行计算机：CPU：Inteli5-8400T，内存：8GB，操作系统：Windows 10专业版。

FTP数据服务器、系统运行计算机和摄像头硬盘机采用千兆交换机连接，系统运行计算机与百度AI服务器使用300M宽带连接调用。

摄像人脸侦测设置1920*1080分辨率抓图，抓图间隔30秒，百度AI应用接口并发支持10QPS（完成百度云企业认证）。

3.2 测试结果

由于图片大小和人脸数的不同，完成人脸搜索M:N识别的时间在200ms-500ms之间，以500ms计算，本系统1分钟可以完成120张人脸图的M:N识别搜索处理，一套系统可以支持处理60个摄像头的同时人脸侦测抓图，可以满足一个高校标准化学实验室安全监控性能要求。若需要同时监控的化学实验室数量较多或减少人脸侦测抓图间隔时间，可增加系统套数解决。根据化学实验室大小、布局的不同，系统摄像设备的安装数量、角度、高度等都不同，需要多次测试调整，以达到较好的人脸侦测抓图效果。

4 结语

基于百度 AI人脸搜索能力技术设计实现化学实验安全监控系统，解决了实验室安全管理中人员准入制度和化学实验过程中实验室必须有指导教师制度的智能监管全覆盖，弥补其人工管理较难，且难于监管到位的问题。实验室智能化安全管理涉及面较广，比如实验操作过程监控分析，对存在安全隐患的操作作出实时提示和预警等。人脸识别技术只是人工智能的一个分支，基于目前计算机视觉处理技术，还不能实现化学实验智能安全“全功能”监控，但随着信息技术的发展和计算机视觉领域技术的突破，智能安全监控将成为高校化学实验室安全教学和实验研究中的重要组成部分，为高校化学实验安全管理保驾护航。