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人工智能在安防領(lǐng)域大有可為
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| 時間：2017-03-27 信息來源：慧聰安防網(wǎng) 點擊：2240次 【字體：大 中 小】 |
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隨著平安城市建設(shè)的迅速發(fā)展，視頻監(jiān)控點位覆蓋率也隨著增長，業(yè)務的應用也更加復雜，僅依靠有限的人力已無法充分利用所建設(shè)的資源。讓人工智能勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作，協(xié)助人工更效率、更準確的完成業(yè)務工作已成為大勢所趨。
近些年，深度學習的出現(xiàn)大大推動了計算機智能的實際應用效果，特別在視頻智能分析方面取得了突出進展，LFW（非受控網(wǎng)絡圖片數(shù)據(jù)庫）國際人臉識別比賽，機器首次超越人眼識別準確率，2015達到99.55%，準確率還在持續(xù)提升，這讓深度學習為視頻智能分析在平安城市中的應用提供了更多可能。
對于前端而言，看得清，看得遠，看得更智能以及滿足對各種環(huán)境的適應成為主流趨勢。對于后端平臺而言，隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的爆炸性增長，如何在海量視圖數(shù)據(jù)中快速碰撞、提取出有價值的線索，成為主要課題。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，以視頻內(nèi)容分析識別技術(shù)為核心，通過對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化描述，提取出濃縮和摘要信息，實現(xiàn)快速檢索和查找，并通過類似于人類大腦思考一樣從而進行大數(shù)據(jù)分析和信息碰撞成為可能。
安防領(lǐng)域下的人工智能應用
通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可對視頻、圖片、WIFI信號、電子車牌等不同種類的數(shù)據(jù)進行分析、碰撞、發(fā)現(xiàn)潛在聯(lián)系，抽取中有價值的信息，并形成可視化結(jié)果呈現(xiàn)，下面就一些安防領(lǐng)域下的人工智能大數(shù)據(jù)應用進行淺談。
人員分析應用，依托人工智能系統(tǒng)的人員特征識別服務輸出的結(jié)果，進行數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)人員身份的識別、人員布防、人臉軌跡等功能。
車輛分析應用，可以滿足全地圖操作，實現(xiàn)可視化的應用，包括：軌跡分析、跟車分析、碰撞分析、頻次分析、套牌分析、隱匿車輛挖掘等功能。
多資源時空應用，可以基于GIS地圖的指揮調(diào)度，通過地理信息系統(tǒng)實現(xiàn)對各項視頻資源進行一體化管理，實現(xiàn)監(jiān)控圖像的直觀可視化應用。實現(xiàn)快速調(diào)取需要關(guān)注的監(jiān)控點或監(jiān)控區(qū)域圖像，實現(xiàn)目標在線追蹤。通過視頻圖層疊加、視頻資源搜索和視頻定位，將道路情況、資源分布情況、人員分布情況、地理坐標信息、警力部署情況以圖形化的形式展示出來，直觀的對全局信息進行全面多維的展示，使指揮調(diào)度更加直觀高效。
視圖內(nèi)容預警、自動告警聯(lián)動應用，對視頻的內(nèi)容進行自動預警。當觸發(fā)預先設(shè)置的預案后，聯(lián)動的攝像機將會同時打開監(jiān)控圖像，形成對案發(fā)地的監(jiān)控封鎖，同時實時報警。布控智能規(guī)則分析功能包括：區(qū)域入侵、絆線檢測、非法停車、徘徊檢測、打架檢測、物品遺留、物品丟失、非法尾隨、人群聚集、車流統(tǒng)計、車牌特征識別、煙火檢測等。
視頻實時標注應用，可以利用實時視頻進行實時結(jié)構(gòu)化，包括人、車、運動目標進行特征提取，實時視頻標注將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為公安實戰(zhàn)所用的情報，實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向信息、情報的轉(zhuǎn)化。
人像快速比對查找應用，可對嫌疑人員進行比對，快速確認目標身份，提供智能、精準、快速的人臉比對和完善的視頻圖像大數(shù)據(jù)分析挖掘應用。綜合解決人像實時追蹤監(jiān)控預警、人員身份快速比對檢索核準、人員歷史軌跡追蹤倒查等查人、找人、預警、追蹤等的人員管理監(jiān)控問題。
視頻圖像智能研判應用，可以對多種格式視頻、圖片采用適用于多種場景、多種情況的圖像處理算法，實現(xiàn)對模糊圖像的清晰化處理。還提供視頻智能標注服務和檢索服務，實現(xiàn)對視頻、圖片中涉案嫌疑目標的智能（系統(tǒng)自動提取描述信息）結(jié)構(gòu)化描述，減少人工標注錄入的結(jié)構(gòu)化描述信息的工作量，同時滿足多種檢索方式，提高視頻查看的速度和效率，達到快速查找、定位嫌疑目標的目的，減少案事件視頻中嫌疑目標信息遺漏的可能。
車輛數(shù)據(jù)碰撞挖掘應用，可以對卡口圖片車輛數(shù)據(jù)的二次識別，包括車牌號碼、車輛品牌、車輛子品牌、車輛年款、車輛顏色、車牌顏色、車輛類型、車牌類型、年檢標、遮陽板、安全帶等車輛細節(jié)信息，將車輛的運行軌跡，活動規(guī)律等進行數(shù)據(jù)碰撞比對，從而挖掘隱藏的案事件線索實現(xiàn)可視化的應用，功能包括：軌跡分析、跟車分析、碰撞分析、頻次分析、套牌分析、隱匿車輛挖掘等。
車輛實時布控應用，可針對于被盜車輛、違章車輛、涉案車輛、高危人員車輛、重點車輛等，對特定移動目標對象的特征屬性（如車牌號碼、車型、顏色、空間區(qū)域等）及其組合進行在線即時布控功能。
結(jié)語：隨著采集手段的不斷豐富，數(shù)據(jù)內(nèi)容的不斷增長，以及技術(shù)的不斷成熟，智能輔助人工進行工作已經(jīng)成為必然趨勢。這里講的大數(shù)據(jù)技術(shù)只是人工智能的一個方面體現(xiàn)，相信隨著技術(shù)的發(fā)展，會有越來越多的智能化應用在更多的領(lǐng)域落地，使人工智能不僅在安防領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，同時借助人工智能在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用，從平安城市上升到真正的智慧型城市。 |
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