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AI如何為安防賦能?具體場景案例解析

責(zé)任編輯:editor006

作者:吳亦

2017-09-14 16:17:57

摘自:億歐

2)“線”布防,以道路監(jiān)控為主要部署場景,結(jié)合車輛識別和人臉識別;3)“面”布防,以熱點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)場所為主要部署場景,應(yīng)用人群與行為特征分析技術(shù),按需部署人臉識別產(chǎn)品;

隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政治環(huán)境、社會(huì)環(huán)境的變化和日趨復(fù)雜,各行業(yè)對安防的需求不斷增加,同時(shí)對于安防技術(shù)的應(yīng)用性、靈活性、人性化也提出了更高的要求,傳統(tǒng)安防技術(shù)的局限性日益凸顯。在這樣的大背景下,人工智能脫穎而出。

AI作為一項(xiàng)降本增效工具賦能傳統(tǒng)行業(yè),其中安防市場在政策和技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)下成為AI的首要著陸場。為什么安防會(huì)成為AI的首要著陸場?產(chǎn)業(yè)存在需要解決的問題有哪些?為什么AI適合解決這個(gè)問題?具體場景案例有哪些?

1、產(chǎn)業(yè)存在的、需要解決的問題;

社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入轉(zhuǎn)型階段,原本穩(wěn)定的社會(huì)關(guān)系變得復(fù)雜。資源的市場化配置造成人口流動(dòng)和就業(yè)分布以及城市、農(nóng)村格局等一系列變化,導(dǎo)致社會(huì)管理的難度加大和各種矛盾沖突的表面化,客觀上為犯罪活動(dòng)提供了更多的機(jī)遇。

面對城市這樣一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),如果想要做到信息的實(shí)時(shí)發(fā)布、監(jiān)控、分析和智能化管理,以確保整個(gè)系統(tǒng)的決策、命令能夠穩(wěn)妥迅速地傳達(dá)執(zhí)行并反饋,高度集成的可視化終端必不可少。裝載在城市各個(gè)角落的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是城市管理系統(tǒng)的重要組成部分。

隨著監(jiān)控點(diǎn)位的驟增,遍布大街小巷的監(jiān)控?cái)z像頭每時(shí)每刻產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)也在爆炸式增長,過去簡單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析已經(jīng)很難滿足新時(shí)代的安防工作需求。為此行業(yè)相關(guān)人士寄希望于AI的強(qiáng)大的算力和數(shù)據(jù)表達(dá)能力。

2、為什么AI適合解決這個(gè)問題?

實(shí)際上智能安防并非新邏輯,海康、大華等安防設(shè)備龍頭早從2006年就開始布局智能安防產(chǎn)品了, 2006年安防行業(yè)就開始向智能化發(fā)展,但一直不能有令人滿意的突破。個(gè)中原因總結(jié)出來有:1.識別準(zhǔn)確不夠高;2.設(shè)備環(huán)境適應(yīng)性不夠;3.識別種類少。面對這三點(diǎn)不足,“人工智能”可以解決。

歸根結(jié)底,AI賦能安防就是借助計(jì)算機(jī)視覺識別技術(shù)解決海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)得不到很好利用的問題。海量數(shù)據(jù)到信息到情報(bào)再到洞察,中間需要層層的數(shù)據(jù)價(jià)值提煉,而計(jì)算機(jī)視覺識別技術(shù)就能很好地將“看到”的東西結(jié)構(gòu)化成以“人”、“車”、“物”為主體的屬性信息。

智能化早在2006年就存在,計(jì)算機(jī)視覺識別技術(shù)應(yīng)用于安防也是從2006年左右就開始,過去只可以做簡單的車牌識別,而后隨著計(jì)算力的提升,識別的準(zhǔn)確度在提高,也越來越能夠適應(yīng)復(fù)雜度更高的環(huán)境,識別種類也越來越多。

3、如何通過AI進(jìn)行解決的具體場景案例?

AI結(jié)構(gòu)化視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)大致可以劃分為四種應(yīng)用場景——“點(diǎn)”布防、“線”布防、“面”布防、后臺分析。

1)“點(diǎn)”布防,以卡口、出入口的身份認(rèn)證為主,應(yīng)用于車站、機(jī)場、酒店等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn);

場景描述:車站、機(jī)場、酒店等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的身份認(rèn)證,此類場景特點(diǎn)為相對封閉的室內(nèi)空間、人流量多;

應(yīng)用描述:單點(diǎn)布防的場景主要以靜態(tài)人臉識別為核心技術(shù),系統(tǒng)通常可以完成“人臉圖像+身份證+公安局端數(shù)據(jù)”三者比對并完成身份驗(yàn)證;

技術(shù)描述:1. 人臉識別技術(shù)既可以實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)識別”又可以實(shí)現(xiàn)“被動(dòng)識別”場景;2.目前眾多安防企業(yè)已經(jīng)完成技術(shù)迭代,實(shí)現(xiàn)高于99%的識別率,可以實(shí)現(xiàn)金融安防級別的應(yīng)用。

“主動(dòng)識別”功能場景,即識別對象必須“主動(dòng)配合”識別過程,例如主動(dòng)伸出手指、雙眼或者做出特定行為;而人臉識別則是一種既可以實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)識別”又可以應(yīng)用于“被動(dòng)識別”場景的生物識別方案,因此具有更廣闊的應(yīng)用空間與市場。

公司案例:商湯科技的身份證一體機(jī)、格靈深瞳的威目人臉識別系統(tǒng)等;

2)“線”布防,以道路監(jiān)控為主要部署場景,結(jié)合車輛識別和人臉識別;

場景描述:ITS系統(tǒng)(Intellifent Traffic System智能交通系統(tǒng))是人工智能實(shí)現(xiàn)把各個(gè)點(diǎn)連成“線”的重要應(yīng)用場景。以道路監(jiān)控為主,結(jié)合車輛識別和人臉識別,此類場景特點(diǎn)為開放區(qū)域、車流量較多;

應(yīng)用描述:通過安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機(jī)和圖像采集設(shè)備將實(shí)時(shí)的視頻信息采入,經(jīng)過對視頻圖像的實(shí)時(shí)處理分析得到各種交通信息,如車輛的流量、速度、交通密度、車型分類、車輛排隊(duì)長度、轉(zhuǎn)彎信息等。車輛識別目前已經(jīng)能夠勝任識別車牌、車輛顏色、車輛品牌、車輛類型、車輛型號,以及駕駛員是否使用安全帶及接聽手機(jī)等行為;

技術(shù)描述:基于車輛識別的識別類算法可以大幅降低道路信息監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)門檻,提高道路執(zhí)法效率;

公司案例:格靈深瞳旗下的威目車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng),便是基于深度學(xué)習(xí)的新一代車輛識別引擎,其產(chǎn)品形式包括有:在線云服務(wù)、離線SDK、軟硬一體。

3)“面”布防,以熱點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)場所為主要部署場景,應(yīng)用人群與行為特征分析技術(shù),按需部署人臉識別產(chǎn)品;

場景描述:重點(diǎn)區(qū)域布防對于公安部門而言有著重要意義,但卻消耗大量警力資源,重點(diǎn)區(qū)域與重點(diǎn)社會(huì)活動(dòng)已經(jīng)成為公安部門安防布控的重點(diǎn)與難點(diǎn);此類場景為特定時(shí)間、特定活動(dòng)下的人流量聚集,諸如2014年跨年夜上海外灘踩踏事件;

應(yīng)用描述:通過對視頻的迅速分析,信息分析平臺可以監(jiān)測出可視范圍內(nèi)的人群數(shù)量,并且捕捉每個(gè)個(gè)體的行為動(dòng)作,形成重點(diǎn)場所及區(qū)域的面狀布防;

技術(shù)描述:1. 圖像識別技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)識別,也可以完成動(dòng)態(tài)識別和軌跡識別;2.人群與行為識別是圖像識別的一個(gè)延伸,通過更為優(yōu)化的AI算法與模型實(shí)時(shí)分析可視范圍內(nèi)的人物、車輛及其行為;

公司案例:曠視科技的智能安防解決方案便適用于“面”布防場景,諸如重點(diǎn)區(qū)域智能監(jiān)控可自動(dòng)判別在危險(xiǎn)分子進(jìn)入前后,是否出現(xiàn)異常態(tài)勢(例如人員異常聚集等)并及時(shí)預(yù)警;再比如可視化人員的滯留分析、人群行為分析和群體軌跡分析,能夠?yàn)楣矙C(jī)關(guān)實(shí)現(xiàn)快速、精準(zhǔn)、移動(dòng)化指揮提供依據(jù)。

4)后臺分析,結(jié)合數(shù)據(jù)進(jìn)行智能案情分析、統(tǒng)籌資源調(diào)配;

場景描述:公安機(jī)關(guān)坐擁龐大的文字卷宗檔案及數(shù)據(jù)庫,警方需要對卷宗進(jìn)行查閱和分析時(shí),往往需要?jiǎng)佑么罅烤ΓM(jìn)行人工文檔篩查;

應(yīng)用描述:例如,有經(jīng)驗(yàn)的警官通常對特定案件,如盜竊案件,有著獨(dú)特的理解。根據(jù)實(shí)戰(zhàn)的經(jīng)驗(yàn),警官可以對案件的要素,如作案時(shí)間、作案手段、受害對象等,進(jìn)行分類。根據(jù)這些分類,警方往往可以進(jìn)行串并案操作,豐富犯罪嫌疑人的行為特征,實(shí)現(xiàn)快速破案;

技術(shù)描述:利用自然語言理解技術(shù)對電子卷宗進(jìn)行智能檢索;

公司案例:商湯科技旗下的視圖情報(bào)研判系統(tǒng),便是基于深度學(xué)習(xí)以圖搜圖、模糊人臉?biāo)阉骷夹g(shù),助力公安干警快速確認(rèn)相關(guān)人員身份的產(chǎn)品,適用于刑偵破案場景。

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