无感人脸识别考勤系统需求描述
无感人脸识别考勤系统通过AI视觉分析技术实现人员通行与考勤管理的自动化，采用动态抓拍+特征比对技术，支持多人同步识别（单帧≥30人脸），识别准确率≥99.2%。系统适用于企业、校园、工厂等场景，解决传统考勤方式存在的代打卡、排队耗时等问题。
一、系统概述
无感人脸识别考勤系统通过AI视觉分析技术实现人员通行与考勤管理的自动化，采用动态抓拍+特征比对技术，支持多人同步识别（单帧≥30人脸），识别准确率≥99.2%。系统适用于企业、校园、工厂等场景，解决传统考勤方式存在的代打卡、排队耗时等问题。
二、核心功能需求
1. 基础功能模块
- 人脸信息库管理
- 支持姓名、工号、部门等信息与人脸特征绑定，批量导入/导出功能（兼容Excel/钉钉接口同步）
- 活体检测技术防止照片/视频伪造，活体通过率≥98%
- 黑白名单管控
- 黑名单人员触发声光报警并推送至安保终端（响应延迟<1秒）
- 白名单人员自动记录考勤数据，支持通行时段权限细分
2. 智能分析模块
- 无感通行考勤
- 动态抓拍距离3-5米，适应0.00008Lx暗光环境，支持口罩、帽子等遮挡场景识别
- 跨摄像头追踪技术串联人员动线（如教学楼→宿舍全程轨迹回溯）
- 异常行为预警
- 陌生人闯入实时报警（联动门禁闭锁）
- 考勤规避行为统计（如频繁绕行、故意遮挡等）
3. 数据管理模块
- 考勤报表系统
- 自动生成个人/部门出勤率、迟到早退热力图（支持按日/周/月维度导出PDF/Excel）
- 视频证据存档90天，考勤记录保存365天
三、技术实现规范
| 层级 | 技术要求 | 参考标准 |
| 硬件设备 | 800万像素广角摄像机（水平视场角≥90°）、边缘计算服务器（国产化芯片占比≥60%） | GB/T 28181协议 |
| 算法性能 | YOLOv8+ReID多目标跟踪，人脸特征提取维度≥512维 | 误识率≤0.01% |
| 网络架构 | 边缘节点本地预处理，中心平台分布式存储（支持断网续传72小时） | ISO/IEC 27001认证 |
四、部署与运维要求
- 场景适配方案
- 高密度场所（如工厂车间）：部署多机位冗余覆盖，防止识别盲区
- 网络不稳定区域：选用脱机运行摄像机，内置32GB存储卡
- 系统扩展性
- 预留API接口支持与OA/HR系统对接（如钉钉、企业微信）
- 可扩展AR眼镜巡检、无人机巡更等智能终端接入
- 运维保障
- 7×24小时故障自检（设备离线自动告警）
- 季度性算法迭代升级（特征库增量更新机制）