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監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司剖析智慧警務(wù)的AI應(yīng)用

作者: 創(chuàng)通寶 編輯: 創(chuàng)通寶 來源: http://www.ce-sun.com/ 發(fā)布日期: 2018.11.07
信息摘要:
既然一個屬于AI的時代來了,迎戰(zhàn)新征程、譜寫新篇章就是順理成章的事。監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司表示從三個主要應(yīng)用領(lǐng)域來分析,當(dāng)安防遇到AI出現(xiàn)的改變。…

既然一個屬于AI的時代來了,迎戰(zhàn)新征程、譜寫新篇章就是順理成章的事。監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司表示從三個主要應(yīng)用領(lǐng)域來分析,當(dāng)安防遇到AI出現(xiàn)的改變。

智慧警務(wù)是近兩年出現(xiàn)頻率極高的名詞,對于傳統(tǒng)的公安也是是一個變革。為了解決傳統(tǒng)公安存在的痛點,智慧警務(wù)以AI和大數(shù)據(jù)應(yīng)用為主,運用科技手段既能利于便民服務(wù)、又貼近公安實戰(zhàn)的信息化構(gòu)架,從而使公安工作實現(xiàn)高效規(guī)范、公安業(yè)務(wù)有機協(xié)同、各類數(shù)據(jù)動態(tài)鮮活、各種信息高度共享的警務(wù)工作新機制。

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控解決了視頻的存儲和回放,以及各廠商視頻流的互聯(lián)互通,但仍然無法準確識別、定位和查找視頻中的人,車,物等目標信息。目前,要實現(xiàn)全方位的實時監(jiān)控,指揮調(diào)度,視頻錄像中可疑目標的檢索查證,還必須依靠大量的工作人員時刻緊盯屏幕,監(jiān)視所有攝像機的實況視頻,以及回放相關(guān)視頻錄像,查找可疑人員,車輛目標和線索。這顯然需要耗費大量人力,而且難免也會因為疲勞和疏忽,而錯漏掉某些稍縱即逝的重要信息。

監(jiān)控攝像頭安裝

因此,圍繞公安業(yè)務(wù)需求的公安實戰(zhàn)平臺,結(jié)合視頻圖像偵查業(yè)務(wù),對監(jiān)控畫面中感興趣的目標視頻進行智能分析,提取可疑的人、車、物等目標信息,生成結(jié)構(gòu)化的語義描述,從而實現(xiàn)特定目標的快速定位、查找和檢索。人工智能在視頻內(nèi)容的特征提取、內(nèi)容理解方面有著天然的優(yōu)勢。前端監(jiān)控攝像機安裝內(nèi)置人工智能芯片,可實時分析視頻內(nèi)容,檢測運動對象,識別人、車屬性信息,并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫進行存儲。匯總的海量城市級信息,再利用強大的計算能力及智能分析能力,人工智能可對嫌疑人的信息進行實時分析,給出最可能的線索建議,將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天,縮短到幾分鐘,為案件的偵破節(jié)約寶貴的時間。其強大的交互能力,還能與辦案民警進行自然語言方式的溝通,真正成為辦案人員的專家助手。

基于人工智能的視頻智能分析是利用計算機圖像視覺處理、模式識別和機器學(xué)習(xí)等算法,分析和識別運動目標信息。作為公安實戰(zhàn)平臺中最為重要的環(huán)節(jié),基于人工智能的人臉識別技術(shù)需求應(yīng)用更為迫切。公安部門借助人臉卡口IPC攝像機的智能人臉檢測技術(shù),在城市道路、廣場、娛樂場所及各類重點場所的人員目標的人臉識別,提取包括人的性別、戴眼鏡、年齡段等特征信息。從而實現(xiàn)人臉的實時布控、高危人員比對、以圖搜圖、語義搜索等方面的業(yè)務(wù)應(yīng)用。比如,人臉布控業(yè)務(wù)是通過對場景中視頻的進行實時人臉采集和視頻分析,并與各種人臉庫提供的圖片(警綜、信綜、出入境、人口庫、追逃庫、犯罪人員庫等)進行實時比對。如果發(fā)現(xiàn)重點關(guān)注人員,將推送到公安實戰(zhàn)平臺客戶端或手機終端。另外公安實戰(zhàn)平臺與全國人口庫、常住人口庫、居住證人口庫等數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),實現(xiàn)城市地鐵、機場、酒店的人臉識別系統(tǒng)的聯(lián)動。結(jié)合地圖業(yè)務(wù)應(yīng)用,可實現(xiàn)軌跡回放、告警、查詢的可視化。

另外,事實上,在安防領(lǐng)域的人臉識別處于一種非常復(fù)雜的狀態(tài)的制約。實際監(jiān)控場所得到的人臉圖片質(zhì)量不高,距離研究領(lǐng)域的圖片,例如LFW數(shù)據(jù)庫,還相距甚遠。例如,光照,姿態(tài),表情,飾物,遮擋,運動模糊,分辨率等都影響著人臉識別算法的實際應(yīng)用推廣已有的訓(xùn)練算法,或者說已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)無法表達出一個具有很強泛化能力的算法模型。

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