一. 题目：变电站监控区域进入人员的面部识别与数据统计 二. 研究背景 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用存储有若干已知身份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或者多个人的身份。

近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。

人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。

20世纪90年代以来，随着计算机技术、网络和通信技术以及综合自动化技术的发展，大部分电网企业已经应用了具有”四遥”(遥测、遥信、遥控、遥调)功能的综合自动化系统，但其不具备可视功能，不能满足系统对于防火、防爆、防盗保安等求。

遥视系统作为自动化水平提高的产物，将视频与数据采集功能有效融合，有效应用在了无或少人值守的变电站，保证了变电站的安全可生产。

模式识别技术作为遥视系统图像监控的关键技术，可应用于禁止区域的监测、遗留物品的检测以及变电站内信号灯状态、刀闸开关检查等域。

随着电力事业的高速发展，各级变电站逐年增多，其分布范围也越来越广。

因此，针对远距离生产一线的信息采取与实时监测的需求也在进一步增大。

遥视系统使用基于Adaboost人脸识别技术的应用可有效地识别变电站内出现的人员身份，进一步完善无人值班的变电站安全运行。

然而，在遥视系统内使用人脸识别技术还处于初级阶段，它也是电力智能化领域研究的重要部分。