高层建筑正逐渐成为现代城市的重要标志,而其中的垂直升降电梯设备则成为高层建筑中不可或缺的一部分。随着安防需求日益凸显,电梯轿厢内普遍安装有视频监控设备。然而传统的视频监控系统通常缺乏有效的分析手段,其人工盯防的方式往往不能达到较好的监控效果。使用相关算法在轿厢内实现注册用户、陌生访客以及黑名单人员的自动识别,可以有效提升楼宇的安防水平,并改善电梯的使用体验,因而具有较高的工程应用价值。本文研发了一种基于视频分析的电梯内人员身份识别系统。该系统在对电梯轿厢实现实时视频监控的基础上,实现监控画面内人脸的检测与识别。系统能够对轿厢内拍摄的高清视频进行实时传输、解码操作,并使用深度神经网络算法对解码后的视频数据进行分析,以实现轿厢内人员的检测与识别。系统可以根据识别结果判断轿厢内人员为注册用户、陌生访客或是黑名单人员,并据此采取不同的访问控制策略。此外系统还实现有监控视频的存储、索引和下载功能,为了提高存储的利用率以及索引的速度,本文设计并实现了专用的存储结构与索引算法以优化视频的存储与索引。同时系统还实现有语音对讲功能,以实现轿厢内应急电话与值班室电话之间的语音通讯。最后系统集成有相关协议模块,以实现系统与外部客户端软件以及电梯控制系统之间的通讯。经过测试,该系统可以对1080p/25fps/H264格式的高清视频进行实时传输、解码、存储操作,同时其人脸检测与识别的效果较好。测试表明,1080p/H264格式的单帧图像执行解码操作耗时3.61ms,执行人脸检测与识别操作耗时38.2ms,该性能基本满足系统的需求,具有较高的工程应用价值。