．人工智慧在安控行業細分市場應用

In the Age of AI (full film) | FRONTLINE

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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。

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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。

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