无锡智能人脸识别设备项目申请报告参考范文

1、泓域咨询/无锡智能人脸识别设备项目申请报告无锡智能人脸识别设备项目申请报告泓域咨询机构摘要人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。该人脸识别设备项目计划总投资2721.84万元，其中：固定资产投资2214.95万元，占项目总投资的81.38%；流动资金506.89万元，占项目总投资的18.62%。达产年营业收入4264.00万元，总成本费用3200.4

2、3万元，税金及附加48.34万元，利润总额1063.57万元，利税总额1258.61万元，税后净利润797.68万元，达产年纳税总额460.93万元；达产年投资利润率39.08%，投资利税率46.24%，投资回报率29.31%，全部投资回收期4.91年，提供就业职位86个。努力做到合理布局的原则：力求做到功能分区明确、生产流程顺畅、交通组织合理，环境保护良好，空间处理协调，厂容厂貌整洁，有利于生产管理和工程分区建设。视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，20

3、17年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。报告主要内容：概述、建设背景分析、市场调研预测、产品及建设方案、选址可行性研究、土建方案、工艺技术方案、环境保护概况、安全卫生、投资风险分析、节能方案分析、实施计划、项目投资估算、经济效益评估、项目评价结论等。无锡智能人脸识别设备项目申请报告目录第一章 概述第二章 建设背景分析第三章 市场调研预测第四章 产品及建设方案第五章 选址可行性研究第六章 土建方案第七章 工艺技术方案第八章 环境保护概况第九章 安全卫生第十章 投资风险分析第十一章 节能方案分析第十二章 实施计划第十三章 项目投资估算第十四章 经济效益评估第十五章 项

4、目招投标方案第十六章 项目评价结论第一章 概述一、项目承办单位基本情况（一）公司名称xxx集团（二）公司简介本公司奉行“客户至上，质量保障”的服务宗旨，树立“一切为客户着想” 的经营理念，以高效、优质、优惠的专业精神服务于新老客户。 本公司秉承“以人为本、品质为本”的发展理念，倡导“诚信尊重”的企业情怀；坚持“品质营造未来，细节决定成败”为质量方针；以“真诚服务赢得市场，以优质品质谋求发展”的营销思路；以科学发展观纵观全局，争取实现行业领军、技术领先、产品领跑的发展目标。 undefined公司自建成投产以来，每年均快速提升生产规模和经济效益，成为区域经济发展速度较快、综合管理效益较高的企业之

5、一；项目承办单位技术力量相当雄厚，拥有一批知识丰富、经营管理经验精湛的专业化员工队伍，为研制、开发、生产项目产品奠定了良好的基础。公司是强调项目开发、设计和经营服务的科技型企业，严格按照高新技术企业规范财务制度。截止2017年底，公司经济状况无不良资产发生，并严格控制企业高速发展带来的高资产负债率。同时，为了创新需要及时的资金作保证，公司对研究开发经费的投入和使用制定了相应制度，每季度审核一次开发经费支出情况，适时平衡各开发项目经费使用，最大限度地保证开发项目的资金落实。经过多年的发展与积累，公司建立了较为完善的治理结构，形成了完整的内控制度。为了确保研发团队的稳定性，提升技术创新能力，公司在

6、研发投入、技术人员激励等方面实施了多项行之有效的措施。公司自成立以来，一直奉行“诚信创新、科学高效、持续改进、顾客满意”的质量方针，将产品的质量控制贯穿研发、采购、生产、仓储、销售、服务等整个流程中。公司依靠先进的生产、检测设备和品质管理系统，确保了品质的稳定性，赢得了客户的肯定。（三）公司经济效益分析上一年度，xxx有限责任公司实现营业收入3436.41万元，同比增长19.32%（556.51万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为3090.46万元，占营业总收入的89.93%。上年度主要经济指标序号项目第一季度第二季度第三季度第四季度合计1营业收入721.65962.19893

7、.47859.103436.412主营业务收入649.00865.33803.52772.623090.462.1人脸识别设备(A)214.17285.56265.16254.961019.852.2人脸识别设备(B)149.27199.03184.81177.70710.812.3人脸识别设备(C)110.33147.11136.60131.34525.382.4人脸识别设备(D)77.88103.8496.4292.71370.862.5人脸识别设备(E)51.9269.2364.2861.81247.242.6人脸识别设备(F)32.4543.2740.1838.63154.522.7人

8、脸识别设备(.)12.9817.3116.0715.4561.813其他业务收入72.6596.8789.9586.49345.95根据初步统计测算，公司实现利润总额987.33万元，较去年同期相比增长190.03万元，增长率23.83%；实现净利润740.50万元，较去年同期相比增长154.65万元，增长率26.40%。上年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元3436.41完成主营业务收入万元3090.46主营业务收入占比89.93%营业收入增长率（同比）19.32%营业收入增长量（同比）万元556.51利润总额万元987.33利润总额增长率23.83%利润总额增长量万元190.03净

9、利润万元740.50净利润增长率26.40%净利润增长量万元154.65投资利润率42.98%投资回报率32.24%财务内部收益率25.12%企业总资产万元4229.77流动资产总额占比万元31.52%流动资产总额万元1333.09资产负债率30.25%二、项目建设符合性（一）产业发展政策符合性由xxx集团承办的“无锡智能人脸识别设备项目”主要从事人脸识别设备项目投资经营，其不属于国家发展改革委产业结构调整指导目录（2011年本）（2013年修正）有关条款限制类及淘汰类项目。（二）项目选址与用地规划相容性无锡智能人脸识别设备项目选址于某高新技术产业示范基地，项目所占用地为规划工业用地，符合用地

10、规划要求，此外，项目建设前后，未改变项目建设区域环境功能区划；在落实该项目提出的各项污染防治措施后，可确保污染物达标排放，满足某高新技术产业示范基地环境保护规划要求。因此，建设项目符合项目建设区域用地规划、产业规划、环境保护规划等规划要求。（三）“三线一单”符合性1、生态保护红线：无锡智能人脸识别设备项目用地性质为建设用地，不在主导生态功能区范围内，且不在当地饮用水水源区、风景区、自然保护区等生态保护区内，符合生态保护红线要求。2、环境质量底线：该项目建设区域环境质量不低于项目所在地环境功能区划要求，有一定的环境容量，符合环境质量底线要求。3、资源利用上线：项目营运过程消耗一定的电能、水，资源

11、消耗量相对于区域资源利用总量较少，符合资源利用上线要求。4、环境准入负面清单：该项目所在地无环境准入负面清单，项目采取环境保护措施后，废气、废水、噪声均可达标排放，固体废物能够得到合理处置，不会产生二次污染。三、项目概况（一）项目名称无锡智能人脸识别设备项目生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别

12、预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。（二）项目选址某高新技术产业示范基地无锡，简称锡，古称新吴、梁溪、金匮，是江苏省地级市，国务院批复确定的中国长江三角洲的中心城市之一、重要的风景旅游城市。截至2018年，全市下辖5个区、代管2个县级市，总面积4627.47平方千米，建成区面积332.01平方千米，常住人口657.45万人，城镇人口501.50万人，城镇化率76.28%。无锡地处中国华东地区、江苏省南部、长江三角洲平原，是扬子江城市群重要组成部分，北倚长江、南滨太湖，被誉为太湖明珠，京杭大运河从无锡穿过；境内以平原为主，星散分布着低山、残丘；属北亚热带湿润季风气候区，四季分明，热量充足。无

13、锡是国家历史文化名城，自古就是鱼米之乡，素有布码头、钱码头、窑码头、丝都、米市之称。无锡是中国民族工业和乡镇工业的摇篮，是苏南模式的发祥地，也是联勤保障部队无锡联勤保障中心驻地。无锡有鼋头渚、灵山大佛、无锡中视影视基地等景点。2017年11月，复查确认继续保留全国文明城市荣誉称号。2018年12月，被评为2018中国大陆最佳地级城市第3名，2018中国创新力最强的30个城市之一，2018中国最佳旅游目的地城市第17名。2019年8月，中国海关总署主办的中国海关杂志公布了2018年中国外贸百强城市排名，无锡排名第11。2019年，无锡市地区生产总值为11852.32亿元，增长6.7%。分产业看，

14、第一产业增加值122.50亿元，下降2.4%；第二产业增加值5627.88亿元，增长7.6%；第三产业增加值6101.94亿元，增长6.0%。（三）项目用地规模项目总用地面积7683.84平方米（折合约11.52亩）。（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数76.28%，建筑容积率1.00，建设区域绿化覆盖率5.77%，固定资产投资强度192.27万元/亩。（五）土建工程指标项目净用地面积7683.84平方米，建筑物基底占地面积5861.23平方米，总建筑面积7683.84平方米，其中：规划建设主体工程6095.19平方米，项目规划绿化面积443.68平方米。（六）设备选型方案项目计划购置设备

15、共计60台（套），设备购置费768.23万元。（七）节能分析1、项目年用电量1301449.17千瓦时，折合159.95吨标准煤。2、项目年总用水量4109.66立方米，折合0.35吨标准煤。3、“无锡智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量1301449.17千瓦时，年总用水量4109.66立方米，项目年综合总耗能量（当量值）160.30吨标准煤/年。达产年综合节能量62.34吨标准煤/年，项目总节能率25.68%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合某高新技术产业示范基地发展规划，符合某高新技术产业示范基地产业结构调整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的治

16、理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环境产生明显的影响。（九）项目总投资及资金构成项目预计总投资2721.84万元，其中：固定资产投资2214.95万元，占项目总投资的81.38%；流动资金506.89万元，占项目总投资的18.62%。（十）资金筹措该项目现阶段投资均由企业自筹。（十一）项目预期经济效益规划目标预期达产年营业收入4264.00万元，总成本费用3200.43万元，税金及附加48.34万元，利润总额1063.57万元，利税总额1258.61万元，税后净利润797.68万元，达产年纳税总额460.93万元；达产年投资利润率39.08%，投资利税率46.24%

17、，投资回报率29.31%，全部投资回收期4.91年，提供就业职位86个。（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。认真做好施工技术准备工作，预测分析施工过程中可能出现的技术难点，提前进行技术准备，确保施工顺利进行。四、项目评价1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合某高新技术产业示范基地及某高新技术产业示范基地人脸识别设备行业布局和结构调整政策；项目的建设对促进某高新技术产业示范基地人脸识别设备产业结构、技术结构、组织结构、产品结构的调整优化有着积极的推动意义。2、xxx有限责任公司为适应国内外市场需求，拟建“无锡智能人脸识别设备项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某高新

18、技术产业示范基地经济发展，为社会提供就业职位86个，达产年纳税总额460.93万元，可以促进某高新技术产业示范基地区域经济的繁荣发展和社会稳定，为地方财政收入做出积极的贡献。3、项目达产年投资利润率39.08%，投资利税率46.24%，全部投资回报率29.31%，全部投资回收期4.91年，固定资产投资回收期4.91年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。4、从经济的贡献看，截至2017年底，我国民营企业的数量超过2700万家，个体工商户超过了6500万户，注册资本超过165万亿元，民营经济占GDP的比重超过了60%，撑起了我国经济的“半壁江山”。作为中国经济最具活力的部分，民营经济

19、未来将继续稳步发展壮大，为促进我国经济社会持续健康发展发挥更大作用。发挥民间投资在制造业发展中的作用，关键是要为广大民营企业创造一个平等参与市场竞争的制度和政策环境。国务院把简政放权、放管结合、优化服务作为全面深化改革特别是供给侧结构性改革的重要内容，作为推动大众创业万众创新和培育发展新动能的重要抓手，为推动经济转型升级、扩大就业、保持经济平稳运行发挥了重要作用。引导民间投资参与制造业重大项目建设，国务院办公厅转发财政部发展改革委人民银行关于在公共服务领域推广政府和社会资本合作模式指导意见，要求广泛采用政府和社会资本合作（PPP）模式。为推动中国制造2025国家战略实施，中央财政在工业转型升级

20、资金基础上整合设立了工业转型升级（中国制造2025）资金。围绕中国制造2025战略，重点解决产业发展的基础、共性问题，充分发挥政府资金的引导作用，带动产业向纵深发展。重点支持制造业关键领域和薄弱环节发展，加强产业链条关键环节支持力度，为各类企业转型升级提供产业和技术支撑。综上所述，项目的建设和实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。五、主要经济指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积平方米7683.8411.52亩1.1容积率1.001.2建筑系数76.28%1.3投资强度万元/亩192.271.4基底面积平方米5861.231.5总建筑面积平方米7683

21、.841.6绿化面积平方米443.68绿化率5.77%2总投资万元2721.842.1固定资产投资万元2214.952.1.1土建工程投资万元602.472.1.1.1土建工程投资占比万元22.13%2.1.2设备投资万元768.232.1.2.1设备投资占比28.22%2.1.3其它投资万元844.252.1.3.1其它投资占比31.02%2.1.4固定资产投资占比81.38%2.2流动资金万元506.892.2.1流动资金占比18.62%3收入万元4264.004总成本万元3200.435利润总额万元1063.576净利润万元797.687所得税万元1.008增值税万元146.709税金及

22、附加万元48.3410纳税总额万元460.9311利税总额万元1258.6112投资利润率39.08%13投资利税率46.24%14投资回报率29.31%15回收期年4.9116设备数量台（套）6017年用电量千瓦时1301449.1718年用水量立方米4109.6619总能耗吨标准煤160.3020节能率25.68%21节能量吨标准煤62.3422员工数量人86第二章 建设背景分析一、人脸识别设备项目背景分析人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主

23、要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位

24、置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从全球范围来看，美国人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中国的追赶势头不容忽视。从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势，为人脸识别商业化应用打下基础。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2

25、018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体

26、规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力资源社会保障部印发建筑工人实名制管理办法(试行)明确提出：建筑企业应配备实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备，施工现场原则上实施封闭式管理，设立进出场门禁系统，采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡；不具备封闭式管理条件的工程项目，应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档案保存期限不少于2年。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过

27、美国，而中国在人工智能上投入的资金主要专注于人脸识别核心技术，仅在2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府对人脸识别初创的资金支持已达亿级以上。仅在2017年，就有广州市政府和有国务院国资委背景的中国国有资本风险投资基金对云从科技、旷视科技投入亿级以上资金。2017年，全球视觉人工智能市场规模约为70亿美元，同比增长12.36%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长259.6%，远高于全球市场的增速。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计到2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉

28、特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期

29、，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从全球范围来看，美国人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中国的追赶势头不容忽视。从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势，为人脸识别商业化应用打下基础。从每年新增数量来看，2007

30、年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的

31、重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力资源社会保障部印发建筑工人实名制管理办法(试行)明确提出：建筑企业应配备实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备，施工现场原则上实施封闭式管理，设立进出场门禁系统，采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡；不具备封闭式管理条件的工程项目，应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档

32、案保存期限不少于2年。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国，而中国在人工智能上投入的资金主要专注于人脸识别核心技术，仅在2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府对人脸识别初创公司的资金支持已达亿级以上。仅在2017年，就有广州市政府和有国务院国资委背景的中国国有资本风险投资基金对云从科技、旷视科技投入亿级以上资金。2017年，全球视觉人工智能市场规模约为70亿美元，同比增长12.36%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长259.6%，远高于全球市场的增速。随着视觉

33、人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计到2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。二、人脸识别设备项目建设必要性分析人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触

34、性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处

35、理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取

36、以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设

37、备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。第三章 市场调研预测一、

38、人脸识别设备行业分析视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。最近三年，视觉人工智能技术不仅带来了生产效率的提升，而且还催生了众多新产业、新商业模式与新应用场景，推动了多行业产业链的重构。随着视觉人工智能技术的不断发展，市场规模的不断扩大及行业应用解决方案的建立和完善，视觉人工智能行业的应用场景将进一步渗透，助力各应用行业解决痛点，实现行业转型和升级，需求前景广阔。最近几年机器视觉行业实现

39、快速发展的背景是：2015年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，同年Google在开源自己的深度学习算法。这些带动中美两国的科学家把计算机视觉算法运用到安防、金融、互联网、物流、零售、医疗、制造业等不同垂直行业。但在实际的运用当中，由于数据可得性，算法成熟度，服务的容错率等因素的影响，落地的速度开始出现分化。移动互联网/安防领跑，零售/物流跟进，医疗/无人驾驶发展较慢。移动互联网应用的普及离不开深度摄像头的应用，如面部识别可以使手机解锁及支付更加安全快捷，手势动作识别可以增强游戏体验，人形及物体建模可以使网络购物更加直观方便快捷。通过与人工智能、虚拟

40、现实等技术有机结合，深度摄像可广泛应用在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、金融等领域，给消费者带来全新的用户体验，提高生产和生活效率。因此，深度摄像拥有广阔的市场空间，预计到2021年，全球范围内深度摄像头市场规模有望达到78.9亿美元，较2017年的22亿美元增长262.73%。金融领域中的人脸识别，主要用途分为身份核验和场景规模化应用。身份核验，也称作1:1刷脸，广泛地被应用于互联网金融、银行的远程开户、远程身份认证、远程支付，通过刷脸的方式进行校验。场景规模化应用也称作1:N刷脸，多用在刷脸支付、取款等。由于金融人群庞大，身份核验、场景应用等环节给人脸识别技术发展提供助力，预计可提

41、供亿级以上的市场体量。以银行为例，人脸识别在银行领域的业务点主要有私有云部署、智慧网点改造、自助机具改造、网点VIP。四大业务点市场体量都在百亿元级别，智慧网点改造更是达千亿元级别，人脸识别可发挥的空间巨大。为满足当下人脸识别等人工智能的发展需求，行业也推出了各种针对深度学习芯片，如TPU、NPU、DPU、BPU等，但因其受场景限制以及性能不及GPU等，市场上仍以GPU等通用芯片占主导。从上游芯片市场看，高端市场均被国外企业垄断。人脸识别芯片目前均采用人工智能通用芯片，而根据市场研究顾问公司CompassIntelligence在2018年5月发布的关于AI芯片最新调研报告，排名靠前的均是国外

42、企业英伟达、英特尔、IBM与谷歌。排行榜中共有七家中国人工智能芯片公司入围榜单Top24，华为排名12，成中国大陆地区最强芯片厂商，其余六家中国公司分别为：联发科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线。二、人脸识别设备市场分析预测生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸

43、图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像

44、的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小

45、，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来

46、看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安

47、全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。第四章 产品及建设方案一、产品规划项目主要产品为人脸识别设备，根据市场情况，预计年产值4264.00万元。通过对国内外市场需求预测可以看出，我国项目产品将以内销为主并扩大外销，随

48、着产品宣传力度的加大，产品价格的降低，产品质量的提高和产品的多样化，项目产品必将更受欢迎；通过对市场需求预测分析，国内外市场对项目产品的需求量均呈逐年增加的趋势，市场销售前景非常看好。通过以上分析表明，项目承办单位所生产的项目产品市场风险较低，具有较强的市场竞争力和广阔的市场发展空间，因此，项目产品市场前景良好，投资项目建设具有良好的经济效益和社会效益，其市场可拓展的空间巨大，倍增效应显著，具有较强的市场竞争力和广阔的市场空间。二、建设规模（一）用地规模该项目总征地面积7683.84平方米（折合约11.52亩），其中：净用地面积7683.84平方米（红线范围折合约11.52亩）。项目规划总建筑

49、面积7683.84平方米，其中：规划建设主体工程6095.19平方米，计容建筑面积7683.84平方米；预计建筑工程投资602.47万元。（二）设备购置项目计划购置设备共计60台（套），设备购置费768.23万元。（三）产能规模项目计划总投资2721.84万元；预计年实现营业收入4264.00万元。第五章 选址可行性研究一、项目选址原则项目建设区域以城市总体规划为依据，布局相对独立，便于集中开展科研、生产经营和管理活动，并且统筹考虑用地与城市发展的关系，与项目建设地的建成区有较方便的联系。二、项目选址该项目选址位于某高新技术产业示范基地。无锡，简称锡，古称新吴、梁溪、金匮，是江苏省地级市，国务

50、院批复确定的中国长江三角洲的中心城市之一、重要的风景旅游城市。截至2018年，全市下辖5个区、代管2个县级市，总面积4627.47平方千米，建成区面积332.01平方千米，常住人口657.45万人，城镇人口501.50万人，城镇化率76.28%。无锡地处中国华东地区、江苏省南部、长江三角洲平原，是扬子江城市群重要组成部分，北倚长江、南滨太湖，被誉为太湖明珠，京杭大运河从无锡穿过；境内以平原为主，星散分布着低山、残丘；属北亚热带湿润季风气候区，四季分明，热量充足。无锡是国家历史文化名城，自古就是鱼米之乡，素有布码头、钱码头、窑码头、丝都、米市之称。无锡是中国民族工业和乡镇工业的摇篮，是苏南模式的

51、发祥地，也是联勤保障部队无锡联勤保障中心驻地。无锡有鼋头渚、灵山大佛、无锡中视影视基地等景点。2017年11月，复查确认继续保留全国文明城市荣誉称号。2018年12月，被评为2018中国大陆最佳地级城市第3名，2018中国创新力最强的30个城市之一，2018中国最佳旅游目的地城市第17名。2019年8月，中国海关总署主办的中国海关杂志公布了2018年中国外贸百强城市排名，无锡排名第11。2019年，无锡市地区生产总值为11852.32亿元，增长6.7%。分产业看，第一产业增加值122.50亿元，下降2.4%；第二产业增加值5627.88亿元，增长7.6%；第三产业增加值6101.94亿元，增长

52、6.0%。园区区位于中心城区东部，依江而建，成立于1995年，2000年被批准为省级经济园区，是区域内重点发展的15大园区之一，区内配套功能完善，综合环境优越，世界500强企业及国内投资项目相继落户。2009年月，当地政府决定，将原城区科技工业园区划归经济园区，建设高新技术产业园，地理位置优越，交通便捷，规划面积15平方公里，园区已实现“七通一平”。园区区按功能定位分为“四园一中心”，即：化工产业园、化工装备制造园、高新技术园、港口物流园、行政商务中心，力争通过3年的努力，产业规模突破2000亿元，形成特色鲜明、产业配套、功能齐全的综合性园区。到2020年，当地工业化率提高到41%，工业主导地

53、位更加突出，高新技术产业增加值达到100亿元，战略性新兴产业产值达到400亿元，占规模以上工业总产值比重大幅提升，达到12%。建成三个左右在国内有影响力的战略性新兴产业集聚发展基地。产业发展保持中高速。到2020年，工业增加值达到900亿元，工业对全市经济增长的贡献率达到50%。规上工业企业数超2000家，规上工业总产值及战略性新兴产业产值分别比“十二五”末年均增长15%和28%，其它主要指标均保持中高速增长。园区着重优化实体经济发展新环境。认真贯彻党中央、国务院关于发展实体经济，特别是先进制造业的战略部署，大力推动中国制造向中国创造、中国速度向中国质量、制造大国向制造强国转变。同时，切实降低

54、实体经济企业成本，全面推进依法行政，深化“放管服”改革，强化涉企收费目录清单管理，较大限度降低制度性交易成本和企业税费负担，为实体经济发展创造优良发展环境。三、建设条件分析产品品牌优势明显。品牌是企业的无形资产；随着项目承办单位规模的扩大，公司将创品牌列为系统工程来做，通过广告宣传、各类国内会展、各种促销手段等形式来扩大品牌的知名度，按照“质量一流、服务至上”的原则来创出品牌的美誉度；经过这些市场运作，不仅可提高企业的整体形象，而且还能体现出品牌更大的价值。四、用地控制指标根据测算，投资项目建筑系数符合国土资源部发布的工业项目建设用地控制指标（国土资发【2008】24号）中规定的产品制造行业建

55、筑系数30.00%的规定；同时，满足项目建设地确定的“建筑系数40.00%”的具体要求。五、用地总体要求本期工程项目建设规划建筑系数76.28%，建筑容积率1.00，建设区域绿化覆盖率5.77%，固定资产投资强度192.27万元/亩。土建工程投资一览表序号项目占地面积（）基底面积（）建筑面积（）计容面积（）投资（万元）1主体生产工程4143.894143.896095.196095.19525.701.1主要生产车间2486.332486.333657.113657.11325.931.2辅助生产车间1326.041326.041950.461950.46168.221.3其他生产车间331.51331.51353.5235