太原智能人脸识别设备项目年度总结报告

1、太原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科技发展公司领导：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科技发展公司实现营业收入27434.82万元，同比增长18.71%。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为26032.35万元，占营业总收

2、入的94.89%。一、人脸识别设备宏观环境分析（一）产业背景分析人脸识别，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，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，

3、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。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图

4、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，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善

5、、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。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人

6、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。（二）工业绿色发展规划改革开放以来，中国工业化发展取得了举世瞩目的成就，已成为世界第一制造大国和第一货物贸易国。

7、然而，长期以“高投入、高消耗、高污染、低质量、低效益、低产出”和“先污染，后治理”为特征的增长模式主导中国工业发展，资源浪费、环境恶化、结构失衡等矛盾和问题十分突出。随着中国经济进入新常态，工业发展仍具有广阔的市场空间，同时也面临工业4.0时代新一轮全球竞争的挑战。推进绿色发展、建设美丽城市，要着力优化绿色发展空间体系，构建美丽空间。要全面落实主体功能区规划，积极创建国家级生态市，构建长江上游重要生态屏障；要完善区域发展空间布局，推动沿江地区引领发展，着力构建绿色鲜明、竞争力强的现代产业体系，形成引领全市经济发展的先行区；要实行差别化区域发展政策，强化国土空间治理，严守资源环境生态红线，将“只

8、能更好、不能变坏”作为党委、政府环保责任红线。（三）xxx十三五发展规划从发展趋势来看，目前中国经济的支柱产业正从房地产向战略性新兴产业过渡。要实现支柱产业的平稳切换，一方面要建立房地产调控的长效机制，另一方面要继续大力推进战略新兴产业的发展，两者相辅相承，缺一不可。因此，从宏观政策调控的逻辑上看，未来的投资机遇也应在战略性新兴产业里面。市场普遍认为，中国经济在明年下半年，将重新步入上升通道，而其背后的推动力，必将是战略性新兴产业的发展，目前投资已经到了最好的介入期。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

9、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。（四）鼓励中小企业发展从经济的贡献看，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。中共中央、国务院发布关于深化投融资体制改革的意见，提出建立完善企业自主决策、融资渠道畅通，职能转变到位、政府行为规范，宏观调控有效、法治保障健全的新型投融资体制。改善企业投资管理，充分激发

10、社会投资动力和活力，完善政府投资体制，发挥好政府投资的引导和带动作用，创新融资机制，畅通投资项目融资渠道。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

11、和技术支撑。（五）产业环境分析生物识别，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

12、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

13、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。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（FR

14、VT）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

15、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，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关

16、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%”。二、2018年度经营情况总结2018年xxx科技发展公司实现营业收入27434.82万元，同比增长18.71%（4323.06万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为26032.35万元，占营业总收入的94.89%。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5761.317681.757133.056858.7027434.822主营业务收入5

17、466.797289.066768.416508.0926032.352.1人脸识别设备(A)1804.042405.392233.582147.678590.682.2人脸识别设备(B)1257.361676.481556.731496.865987.442.3人脸识别设备(C)929.351239.141150.631106.374425.502.4人脸识别设备(D)656.02874.69812.21780.973123.882.5人脸识别设备(E)437.34583.12541.47520.652082.592.6人脸识别设备(F)273.34364.45338.42325.40130

18、1.622.7人脸识别设备(.)109.34145.78135.37130.16520.653其他业务收入294.52392.69364.64350.621402.47根据初步统计测算，2018年公司实现利润总额5548.77万元，较去年同期相比增长899.43万元，增长率19.35%；实现净利润4161.58万元，较去年同期相比增长787.99万元，增长率23.36%。2018年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元27434.82完成主营业务收入万元26032.35主营业务收入占比94.89%营业收入增长率（同比）18.71%营业收入增长量（同比）万元4323.06利润总额万元5548

19、.77利润总额增长率19.35%利润总额增长量万元899.43净利润万元4161.58净利润增长率23.36%净利润增长量万元787.99投资利润率55.63%投资回报率41.73%财务内部收益率28.83%企业总资产万元36223.85流动资产总额占比万元32.67%流动资产总额万元11834.55资产负债率25.03%三、行业及市场分析（一）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

20、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

21、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

22、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

23、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、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线。（一）市场预测人脸识别系统可使用的特征通常分为

24、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

25、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，20

26、07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

27、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

28、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

29、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

30、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；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

31、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，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

32、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

33、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，

34、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。四、存在的问题及改进措施（一）不断推进高质量发展强化供给侧结构性改革，推进技术创新，强化优势传统产业的两化融合和低碳发展。建设省级循环化改造试点园区，培育国家级循环化改造试点，贯彻落实国家和省有关产业结构调整政策。严格控制新上高耗能、高污染和资源性项目，鼓励优势传统产业应用资源节约和替代技术、能量梯级利用技术、环保与资源再利用

35、等共性技术，积极开展废水、废气、固体废弃物等资源综合利用。加快传统产业构建新型研发、生产、管理和服务模式，促进技术产品创新和经营管理优化，提升企业整体技术创新能力和水平。推进“互联网+”行动，积极发展面向制造环节的分享经济，提升中小企业快速响应和柔性高效的供给能力。加强节能技术装备的推广应用，加大对重点耗能设备节能改造的支持力度。坚持创新驱动与开放合作相结合。突出企业创新主体地位，提升技术创新、管理创新和商业模式创新水平，突破制约企业转型升级的关键核心技术，推动企业发展模式向质量效益型转变，发展动力向创新驱动转变。充分利用国内外资源，坚持内外需协调、“引进来”和“走出去”并重、引资和引技引智并

36、举，通过国际智力合作提高企业创新能力。太原，简称并（bng），古称晋阳，别称并州、龙城，是山西省省会、太原都市圈核心城市，国务院批复确定的中国中部地区重要的中心城市。截至2018年，全市下辖6个区、3个县、代管1个县级市，总面积6909平方千米，建成区面积438平方千米，常住人口442.15万人，城镇人口375.27万人，城镇化率84.88%。2019年常住人口446.19万人。太原地处中国华北地区、山西中部、太原盆地北端，北接忻州市，东连阳泉市，西交吕梁市，南邻晋中市，是山西省政治、经济、文化中心，国家可持续发展议程创新示范区，是中国北方军事、文化重镇，晋商都会，也是中国重要的能源、重工业基

37、地之一，是中国优秀旅游城市、国家园林城市。太原是国家历史文化名城，一座有2500多年建城历史的古都，控带山河，踞天下之肩背，襟四塞之要冲，控五原之都邑的历史古城。全市三面环山，黄河第二大支流汾河自北向南流经，自古就有锦绣太原城的美誉，太原的城市精神是包容、尚德、崇法、诚信、卓越。2018年11月，入选中国城市全面小康指数前100名。2019年6月，未来网络试验设施开通运行。2019年8月13日，入选全国城市医疗联合体建设试点城市。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

38、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。（二）进一步促进节能清洁发展为了促进经济社会的可持续发展，“十三五”时期我国还需要继续深入推进节能减排。为了完成节能减排目标，需要综合运用经济、法律、技术手段和必要的行政手段，着力健全激励约束机制，落实地方各级人民政府对本行政区域节能减排负总责、政府主要领导是第一责任人的工作要求。同时，还需要进一步明确企业主体责任，严格执行节能减排法律法规和标准，细化和完善管理措施，分解落实节能减排目标任务;要充分发挥市场机制作用，加快市场机制建设力度，真正把节能减排转化为企业和各类社会主体

39、的内在要求;要努力增强全体公民的资源节约和环境保护意识，实施全民节能行动，形成全社会共同参与、共同促进节能减排的良好氛围。改革开放以来，中国工业化发展取得了举世瞩目的成就，已成为世界第一制造大国和第一货物贸易国。然而，长期以“高投入、高消耗、高污染、低质量、低效益、低产出”和“先污染，后治理”为特征的增长模式主导中国工业发展，资源浪费、环境恶化、结构失衡等矛盾和问题十分突出。随着中国经济进入新常态，工业发展仍具有广阔的市场空间，同时也面临工业4.0时代新一轮全球竞争的挑战。推进绿色发展、建设美丽城市，要着力优化绿色发展空间体系，构建美丽空间。要全面落实主体功能区规划，积极创建国家级生态市，构建

40、长江上游重要生态屏障；要完善区域发展空间布局，推动沿江地区引领发展，着力构建绿色鲜明、竞争力强的现代产业体系，形成引领全市经济发展的先行区；要实行差别化区域发展政策，强化国土空间治理，严守资源环境生态红线，将“只能更好、不能变坏”作为党委、政府环保责任红线。（三）抓住机遇实现产业转型升级沿着效益导向、高端取向和集约化方向，逐步加大转型发展推进力度，产业结构调整优化工作取得显著成效。到2015年，机械、纺织、石化、冶金和电子等五大支柱行业完成规模以上工业现价产值12432.8亿元，占全市比重为84.6%。高新技术产业产值占规模以上工业产值比重达到42.3%，比2010年提高8.1个百分点。人脸识

41、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。五、2019主要经营目标2019年xxx科技发展公司计划实现营业收入5486.964万元，同比增长20%。六、重点工作安排2019年xxx科技发展公司将重点推进太原智能人脸识别设备项目实施。（一）产业发展政策符合性由xxx有限公司承办的“太原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。视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的

42、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。（二）项目选址与用地规划相容性太原智能人脸识别设备项目选址于某循环经济产业园，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，满足某循环经济产业园环境保护规划要求。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

43、：太原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）项目选址某循环经济产业园太原，简称并（bng），古称晋阳，别称并州

44、、龙城，是山西省省会、太原都市圈核心城市，国务院批复确定的中国中部地区重要的中心城市。截至2018年，全市下辖6个区、3个县、代管1个县级市，总面积6909平方千米，建成区面积438平方千米，常住人口442.15万人，城镇人口375.27万人，城镇化率84.88%。2019年常住人口446.19万人。太原地处中国华北地区、山西中部、太原盆地北端，北接忻州市，东连阳泉市，西交吕梁市，南邻晋中市，是山西省政治、经济、文化中心，国家可持续发展议程创新示范区，是中国北方军事、文化重镇，晋商都会，也是中国重要的能源、重工业基地之一，是中国优秀旅游城市、国家园林城市。太原是国家历史文化名城，一座有2500

45、多年建城历史的古都，控带山河，踞天下之肩背，襟四塞之要冲，控五原之都邑的历史古城。全市三面环山，黄河第二大支流汾河自北向南流经，自古就有锦绣太原城的美誉，太原的城市精神是包容、尚德、崇法、诚信、卓越。2018年11月，入选中国城市全面小康指数前100名。2019年6月，未来网络试验设施开通运行。2019年8月13日，入选全国城市医疗联合体建设试点城市。（四）项目用地规模项目总用地面积43961.97平方米（折合约65.91亩）。（五）项目用地控制指标该工程规划建筑系数68.03%，建筑容积率1.60，建设区域绿化覆盖率6.31%，固定资产投资强度167.34万元/亩。（六）土建工程指标项目净用

46、地面积43961.97平方米，建筑物基底占地面积29907.33平方米，总建筑面积70339.15平方米，其中：规划建设主体工程53134.93平方米，项目规划绿化面积4441.49平方米。（七）节能分析1、项目年用电量899094.30千瓦时，折合110.50吨标准煤。2、项目年总用水量28141.73立方米，折合2.40吨标准煤。3、“太原智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量899094.30千瓦时，年总用水量28141.73立方米，项目年综合总耗能量（当量值）112.90吨标准煤/年。达产年综合节能量35.65吨标准煤/年，项目总节能率29.88%，能源利用效果良好。（八）环境保

47、护项目符合某循环经济产业园发展规划，符合某循环经济产业园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15178.38万元，其中：固定资产投资11029.38万元，占项目总投资的72.67%；流动资金4149.00万元，占项目总投资的27.33%。（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38198.00万元，总成本费用30521.41万元，税金及附加302.91万元，利润总额7676.59万元，利税总额9038.34万元，税后净利润5757.44万元，达产年纳税总额3280.90万元；达产年投资利润率50.58%，投资利税率59.55%，投资回报率37.93%，全部投资回收期4.14年，提供就业职位823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43961.9765.91亩1.1容积率1.601.2建筑系数68.03%1.3投资强度万元/亩167.341.4基底面积平方米29907.331.5