南昌智能人脸识别设备项目年度总结报告

1、南昌智能人脸识别设备项目年度总结报告一、人脸识别设备宏观环境分析二、2018年度经营情况总结三、存在的问题及改进措施四、2019主要经营目标五、重点工作安排六、总结及展望尊敬的xxx集团领导：近年来，公司牢固树立“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，以提高发展质量和效益为中心，加快形成引领经济发展新常态的体制机制和发展方式，统筹推进企业可持续发展，全面推进开放内涵式发展，加快现代化、国际化进程，建设行业领先标杆。初步统计，2018年xxx集团实现营业收入5619.67万元，同比增长20.06%。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为4788.60万元，占营业总收入的85.21%。一

2、、人脸识别设备宏观环境分析（一）产业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

3、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

4、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

5、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%”。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

6、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

7、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

8、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；

9、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

10、，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

11、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

12、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。（二）工业绿色发展规划恢复生态文明，建设美丽中国不仅是环保的问题，也是经济问题。目前，中国经济从高速增长进入到高质量化发展，高速增长阶段的基本特征是以数量快速扩张为主，高质量发展则强调的是质量和效益。而绿色发展、人与自然的和谐共生，也是经济发展的质量与

13、效益的提升体现。进入21世纪，大规模开发利用化石能源导致的能源危机、环境危机日益凸显，建立在化石能源基础上的传统工业文明陷入困境。国际金融危机爆发后，以资源消耗和需求拉动为支撑的经济增长模式受到了巨大冲击。后危机时代，发达国家开始重新审视工业部门在财富形成和积累中的重要作用，相继提出了“再工业化”战略，旨在以创新激发制造业活力，重振实体经济。同时，在全球经济艰难复苏和深度调整的大背景下，发达国家实施“绿色新政”，意图通过发展新兴绿色产业和绿色技术，发掘新的绿色增长点，将全球工业带入绿色化发展的新路径，为重塑全球产业链、推动消费者行为变革提供持续动力，进而在实体经济领域新一轮国际竞争中占据制高点

14、。（三）xxx十三五发展规划战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础的产业，具有知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好等特点，对经济社会发展具有重要引领带动作用。抓住了战略性新兴产业，就抢占了发展先机，掌握了未来发展的主动权。我国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。推动高质量发展是做好经济工作的根本要求。高质量发展是体现新发展理念的发展，突出高质量发展导向，就是要坚持稳中求进，在稳的前提下，有所进取、以进求稳，更好满足人民群众多样化、多层次、多方面的需求。（四）鼓励中小企业发展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

15、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。（五）产业环境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

16、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

17、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20

18、21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

19、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、Imaginatio

20、n、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线。二、2018年度经营情况总结2018年xxx集团实现营业收入5619.67万元，同比增长20.06%（938.93万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为4788.60万元，占营业总收入的85.21%。2018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1180.131573.511461.111404.925619.672主营业务收入1005.611340.811245.041197.154788.602.1人脸识别设备(A)331.85442.47410.86395.061580.242.2人脸识别设备(B)231.2

21、9308.39286.36275.341101.382.3人脸识别设备(C)170.95227.94211.66203.52814.062.4人脸识别设备(D)120.67160.90149.40143.66574.632.5人脸识别设备(E)80.45107.2699.6095.77383.092.6人脸识别设备(F)50.2867.0462.2559.86239.432.7人脸识别设备(.)20.1126.8224.9023.9495.773其他业务收入174.52232.70216.08207.77831.07根据初步统计测算，2018年公司实现利润总额1094.89万元，较去年同期相比

22、增长103.13万元，增长率10.40%；实现净利润821.17万元，较去年同期相比增长136.57万元，增长率19.95%。2018年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元5619.67完成主营业务收入万元4788.60主营业务收入占比85.21%营业收入增长率（同比）20.06%营业收入增长量（同比）万元938.93利润总额万元1094.89利润总额增长率10.40%利润总额增长量万元103.13净利润万元821.17净利润增长率19.95%净利润增长量万元136.57投资利润率44.68%投资回报率33.51%财务内部收益率25.24%企业总资产万元7778.73流动资产总额占比万元

23、33.43%流动资产总额万元2600.61资产负债率30.10%三、行业及市场分析（一）行业分析人脸识别，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

24、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理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调

25、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

26、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

27、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。（一）市场预测生物识别，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

28、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，

29、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

30、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。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

31、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

32、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（201

33、8-2020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%”。四、存在的问题及改进措施（一）不断推进高质量发展做强重点领域，提升产业层次。首先是明确重点产业转型升级方向。其次是做大做强一批优势传统企业。加强大企业集团扶持力度，鼓励传统产业企业通过兼并重组，支持民营传统产业企业做强做精做专。再次是打造一批传统产业品牌。重点是政府、企业共同联手，共同破解制约企业可持续发展和市场竞争力的破产矿、资源枯竭矿出路问题；厂办大集体问题；企业办社会问题；人员负担重问题这四大困局。要探讨通过引入战略投资者进行股权合作、市场化运营，推进医疗卫生、三供一业系统的市场

34、化改革。着力构建先进工业体系，提升新兴行业发展水平，由传统工业向新兴产业转型升级一直是我国工业战略布局的重点。技术进步、转型升级对经济的带动作用，也进一步提高了地方的积极性。从近期公布的地方政府工作计划来看，不少地方根据实际情况提出了有针对性的方案，力图加快破局工业转型升级，发展壮大高新技术产业。南昌，简称洪或昌，古称豫章、洪都，是江西省省会、环鄱阳湖城市群核心城市，国务院批复确定的中国长江中游地区重要的中心城市。截至2018年，全市下辖6个区、3个县，总面积7402平方千米，建成区面积350平方千米，常住人口554.55万人，城镇人口411.64万人，城镇化率74.2%。南昌地处中国华东地区

35、、江西省中部偏北，赣江、抚河下游，鄱阳湖西南岸，是江西省的政治、经济、文化、科教和交通中心，自古就有粤户闽庭，吴头楚尾、襟三江而带五湖之称，控蛮荆而引瓯越之地，是中国唯一一个毗邻长江三角洲、珠江三角洲和海峡西岸经济区的省会中心城市，也是中国华东地区重要的中心城市之一、长江中游城市群中心城市之一。南昌是国家历史文化名城，因昌大南疆、南方昌盛而得名，初唐四杰王勃在滕王阁序中称其为物华天宝、人杰地灵之地；南唐时期南昌府称为南都；1927年南昌八一起义，在此诞生了中国共产党第一支独立领导的人民军队，是著名的革命英雄城市，被誉为军旗升起的地方；新中国成立后，南昌制造了新中国第一架飞机、第一批海防导弹、第

36、一辆摩托车、拖拉机，是中国重要的制造中心、新中国航空工业的发源地。南昌是中国首批低碳试点城市，曾荣获国家创新型城市、国际花园城市、国家卫生城市、全球十大动感都会等称号，2006年被新闻周刊评选为世界十大最具经济活力城市。2019年6月，未来网络试验设施在南昌开通运行。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。（二）进一步促进节能清洁发展按照空间布局合理化、产业结构最优化、产业链接循环化、资源利用高效化、污染治理集中化、基础设施绿色化、运行管理规范化的要求，加快对现有园区的循环化改造升级，延伸产业链，提高产业

37、关联度，建设公共服务平台，实现土地集约利用、资源能源高效利用、废弃物资源化利用。对综合性开发区、重化工产业开发区、高新技术开发区等不同性质的园区，加强分类指导，强化效果评估和工作考核。到2020年，75%的国家级园区和50%的省级园区实施循环化改造，长江经济带超过90%的省级以上重化工园区实施循环化改造。恢复生态文明，建设美丽中国不仅是环保的问题，也是经济问题。目前，中国经济从高速增长进入到高质量化发展，高速增长阶段的基本特征是以数量快速扩张为主，高质量发展则强调的是质量和效益。而绿色发展、人与自然的和谐共生，也是经济发展的质量与效益的提升体现。进入21世纪，大规模开发利用化石能源导致的能源危

38、机、环境危机日益凸显，建立在化石能源基础上的传统工业文明陷入困境。国际金融危机爆发后，以资源消耗和需求拉动为支撑的经济增长模式受到了巨大冲击。后危机时代，发达国家开始重新审视工业部门在财富形成和积累中的重要作用，相继提出了“再工业化”战略，旨在以创新激发制造业活力，重振实体经济。同时，在全球经济艰难复苏和深度调整的大背景下，发达国家实施“绿色新政”，意图通过发展新兴绿色产业和绿色技术，发掘新的绿色增长点，将全球工业带入绿色化发展的新路径，为重塑全球产业链、推动消费者行为变革提供持续动力，进而在实体经济领域新一轮国际竞争中占据制高点。（三）抓住机遇实现产业转型升级经过多年的积累，我省制造业已具有

39、了相当规模和产业特色，现代产业体系逐步建立，传统产业转型升级成效显著，特色优势产业实力显著提升，发展内生动力持续增强，为下一步制造业转型升级奠定了良好基础。省委省政府把以制造业为主的产业转型升级，作为稳增长、促转调、提质效的重中之重，强力推进。省委第十届十二次全委会以全力打好稳增长调结构主动仗为主要内容，提出要更加自觉、更加有力地推动稳增长调结构，为走在前列奠定坚实的经济基础。省政府出台实施了工业转型升级行动计划和22个实施方案，为制造业转型升级做好了顶层设计和路线规划。完备的产业体系和省委省政府的坚强领导，为我省制造业转型升级提供了坚实的发展基础和政策保障。人脸识别系统可使用的特征通常分为视

40、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。五、2019主要经营目标2019年xxx集团计划实现营业收入1123.934万元，同比增长20%。六、重点工作安排2019年xxx集团将重点推进南昌智能人脸识别设备项目实施。（一）产业发展政策符合性由xxx科技发展公司承办的“南昌智能人脸识别设备项目”主要从事人脸识别设备项目开发投资，符合产业政策要求。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别

41、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。（二）项目选址与用地规划相容性南昌智能人脸识别设备项目选址于xx开发区，项目所占用地为规划工业用地，符合用地规划要求，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xx开发区环境保护规划要求。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：南昌智能人脸识

42、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）项目选址xx开发区南昌，简称洪或昌，古称豫章、洪都，是江西省省会、环鄱阳湖城市群核

43、心城市，国务院批复确定的中国长江中游地区重要的中心城市。截至2018年，全市下辖6个区、3个县，总面积7402平方千米，建成区面积350平方千米，常住人口554.55万人，城镇人口411.64万人，城镇化率74.2%。南昌地处中国华东地区、江西省中部偏北，赣江、抚河下游，鄱阳湖西南岸，是江西省的政治、经济、文化、科教和交通中心，自古就有粤户闽庭，吴头楚尾、襟三江而带五湖之称，控蛮荆而引瓯越之地，是中国唯一一个毗邻长江三角洲、珠江三角洲和海峡西岸经济区的省会中心城市，也是中国华东地区重要的中心城市之一、长江中游城市群中心城市之一。南昌是国家历史文化名城，因昌大南疆、南方昌盛而得名，初唐四杰王勃在

44、滕王阁序中称其为物华天宝、人杰地灵之地；南唐时期南昌府称为南都；1927年南昌八一起义，在此诞生了中国共产党第一支独立领导的人民军队，是著名的革命英雄城市，被誉为军旗升起的地方；新中国成立后，南昌制造了新中国第一架飞机、第一批海防导弹、第一辆摩托车、拖拉机，是中国重要的制造中心、新中国航空工业的发源地。南昌是中国首批低碳试点城市，曾荣获国家创新型城市、国际花园城市、国家卫生城市、全球十大动感都会等称号，2006年被新闻周刊评选为世界十大最具经济活力城市。2019年6月，未来网络试验设施在南昌开通运行。（四）项目用地规模项目总用地面积11332.33平方米（折合约16.99亩）。（五）项目用地控

45、制指标该工程规划建筑系数69.77%，建筑容积率1.05，建设区域绿化覆盖率6.16%，固定资产投资强度182.51万元/亩。（六）土建工程指标项目净用地面积11332.33平方米，建筑物基底占地面积7906.57平方米，总建筑面积11898.95平方米，其中：规划建设主体工程8281.75平方米，项目规划绿化面积733.40平方米。（七）节能分析1、项目年用电量786809.22千瓦时，折合96.70吨标准煤。2、项目年总用水量6058.15立方米，折合0.52吨标准煤。3、“南昌智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量786809.22千瓦时，年总用水量6058.15立方米，项目年综合

46、总耗能量（当量值）97.22吨标准煤/年。达产年综合节能量25.84吨标准煤/年，项目总节能率29.02%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合xx开发区发展规划，符合xx开发区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4034.56万元，其中：固定资产投资3100.84万元，占项目总投资的76.86%；流动资金933.72万元，占项目总投资的23.14%。（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

47、达产年营业收入8183.00万元，总成本费用6544.20万元，税金及附加72.45万元，利润总额1638.80万元，利税总额1937.29万元，税后净利润1229.10万元，达产年纳税总额708.19万元；达产年投资利润率40.62%，投资利税率48.02%，投资回报率30.46%，全部投资回收期4.78年，提供就业职位153个。（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。（十三）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11332.3316.99亩1.1容积率1.051.2建筑系数69.77%1.3投资强度万元/亩182.511.4基底面积平方米7906.57

48、1.5总建筑面积平方米11898.951.6绿化面积平方米733.40绿化率6.16%2总投资万元4034.562.1固定资产投资万元3100.842.1.1土建工程投资万元1052.182.1.1.1土建工程投资占比万元26.08%2.1.2设备投资万元930.392.1.2.1设备投资占比23.06%2.1.3其它投资万元1118.272.1.3.1其它投资占比27.72%2.1.4固定资产投资占比76.86%2.2流动资金万元933.722.2.1流动资金占比23.14%3收入万元8183.004总成本万元6544.205利润总额万元1638.806净利润万元1229.107所得税万元1.058增值税万元226.049税金及附加万元72.4510纳税总额万元708.1911利税总额万元1937.2912投资利润率40.62%13投资利税率48.02%14投资回报率30.4