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3S MARKET

2019年12月30日 星期一

In the Age of AI (full film) | FRONTLINE


來源:中国安防协会 作者:刘志强 

結合具體應用行業來看,目前人工智慧+安控在警政、交通、建築、金融、商業、民用等,多個領域都已經顯露出了比較不錯的應用前景。比如在警政公安領域主要涉及到圖偵、大數據預判實現事中、事前的預警


在交通領域,基於交通參與者人、車輛的辨識,捕獲交通違法車輛,獲取車流資訊,即時分析城市交通狀況等,以合理調配資源提升城市道路的通行效率在商業建築中,利用 AI 技術可以對進出人、車、物實現即時監控,實現屬性分析以及人數統計等。

1、在智慧警務中的應用
作為安控重點應用領域,目前警政領域正在依託資訊感知、雲端運算、人工智慧等技術的不斷發展,大力推進公安資訊化,以及智慧警務建設,人工智慧在其中發揮著越來越重要的作用。
公安行業用戶的迫切需求,是在海量的影像資訊中,發現犯罪嫌疑人的線索。人工智慧在影像內容的特徵提取、內容理解方面,有著天然的優勢。

在對人、車、物進行檢測和辨識的過程中,基於深度學習的圖像辨識技術,是目前應用較為廣泛的,公安工作中運用人臉辨識技術在布控排查、犯罪嫌疑人辨識、人像鑒定,以及重點場所門禁等領域,獲得了良好的應用效果。

現有的治安監控系統,融入基於深度學習的人臉辨識算法,實現系統的智慧化升級。系統平台數據庫將案件重點,關注人群入庫,實現在身份認證方面,對常駐人口、暫住人口、重點人口、在逃人員等數據的人像比對,為戶籍管理、治安管理、刑偵破案等,提供大數據分析技術手段。


2、在智慧交通中的應用
在城市交通領域,單純的車牌辨識技術,已經無法滿足實際需求,業界迫切希望能夠更快、更準確、提取更多元的車輛資訊,除車牌號碼外,還有車輛的廠牌、車身顏色、車輛品牌、車輛類型、車輛特徵物等等。

支持基於車輛外觀特徵的快速檢索,這些特徵在刑事案件偵查、交通事故處理、交通肇事逃逸、違章車輛自動記錄等領域,具有廣泛而迫切的應用需求。

大數據分析技術、基於深度學習的圖像辨識技術,很好地解決了城市公共交通安全管理中,所面臨的各種困境。針對違規車輛的拍攝,不再僅僅依靠車牌辨識技術,借助電腦視覺技術、圖像處理,並透過海量的大數據分析、深度學習訓練,可以依靠前端設備採集的車身顏色、車燈,以及車標,或者其他多種特徵,從而得到較高的辨識率,實現對目標車輛的檢索。


3、在智慧社區的應用
社區是城市的基本空間,是社會互動的重要場所,伴隨著人口流動性加大,社區中人、車、物多種資訊重疊,數據海量複雜,傳統管理方式難以取得高效的社區安防管控,同時,社區管理與民生服務息息相關,不僅在管理上要求技術升級,同時還要實現大數據下社區服務。


透過在社區監控系統中,融入人臉辨識、車輛分析、影像結構化算法,實現對有效視頻內容的提取,不但可以檢測運動目標,同時根據人員屬性、車輛屬性、人體屬性等,多種目標資訊進行分類,結合警政系統,分析犯罪嫌疑人線索,為警政辦案提供有效的幫助。另外,在智慧社區中,透過基於人臉辨識的智慧門禁等產品,也能夠精準地進行人員甄別。

以上幾個行業場景,只是人工智慧 + 安控應用的縮影。當下,隨著深度學習、大數據等技術持續突破,人工智慧不僅會釋放原來未被滿足的大量市場需求,在公共安全、交通、建築等領域的安控行業市場中,發揮重要作用,也會帶來更多、更豐富的新場景、新需求,進而拓寬安控市場空間,推動智慧安控更加普及和深化。

可以預見,人工智能對安慧行業的驅動和顛覆力,是遠甚於前的。AI 技術的融入,將進一步豐富智慧安控的內涵與維度。


任何顏色車牌——都拍攝的清清楚楚!

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