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AI技術(shù)在視頻監(jiān)控發(fā)展中的必然性

我快閉嘴 ? 來源:重慶市公安局 ? 作者:周天麒 胡遠江 ? 2020-07-13 14:18 ? 次閱讀
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在我國,以互聯(lián)網(wǎng)、計算機為主的人工智能技術(shù)也是在20世紀的90年代才慢慢被認可,視頻監(jiān)控能夠通過圖像來進行安全、交通等安全防范,很快受到重視。

1 人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控發(fā)展中的必然性

從當前我國的發(fā)展形勢來看,傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足人們?nèi)找嫣嵘纳a(chǎn)和生活需要,而且傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)具有很大的局限性,達不到人們想要的結(jié)果,更不能為城市建設的安全起到保駕護航的作用。一是實時監(jiān)控效果不佳;二是視頻錄像查詢困難;三是難以進行準確定位??梢钥闯?,傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)已不能滿足需要,它只能達到視頻的存儲和回放功能,無法進行定位及查找,而且依靠人工方式全程全方位的盯著電腦屏幕的工作方式,不僅會耗費大量的人力資源,而且準確率也非常低下,影響視頻監(jiān)控的效果。只有發(fā)展以人工智能技術(shù)為主的視頻監(jiān)控系統(tǒng)體系,才能夠滿足城市建設與發(fā)展的需要,才能夠通過智能化的視頻監(jiān)控來對視頻資料進行技術(shù)性的分析和研究,為城市安防事業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

2 人工智能技術(shù)視頻監(jiān)控的應用范圍

人工智能在視頻監(jiān)控中的應用范圍非常廣泛,它可以通過智能化的方式來獲取人、車、物的各種信息,并且還能進行智能化的查找,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)視頻監(jiān)控中容易被人們所忽略的一些細節(jié)性問題,還能夠?qū)Σ煌臄?shù)據(jù)信息進行分類分析,找出內(nèi)在的關(guān)系,作出有價值的信息分析,并能夠以可視化的結(jié)果呈現(xiàn)到人們面前。具體而言:

2.1 以人臉識別的人工智能技術(shù)來進行搜索

一些犯罪嫌疑人的流竄范圍越來越大,而且還可以利用各種交通工具隨時進行轉(zhuǎn)移,如果依靠傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控是很難將這樣的流竄犯捉拿歸案。但是人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控中的應用,可以運用它智能化的系統(tǒng)在全國各城市進行部署,再利用智能化數(shù)據(jù)分析的結(jié)果去進行布控和布防,以達到快速破案的目的。

同時,在人工智能技術(shù)中,人臉識別的功能更加強大,它能夠在對幾個嫌疑犯進行人臉識別后,迅速做出判斷,為公安人員提供精準、可靠的信息依據(jù)。而且,隨時時代的發(fā)展,人臉識別系統(tǒng)也已經(jīng)被運用到實時追蹤監(jiān)控預警系統(tǒng)當中,這樣就可以順著人員的軌跡去進行監(jiān)控和查詢,達到快速定位、檢索核準的作用。

2.2 對交通事故的監(jiān)控

各大城市的私家車輛迅猛增加,給交通管理部門的管理工作帶來了巨大的壓力和挑戰(zhàn),近年來各地的交通事故呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢,要想避免這樣的交通事故發(fā)生,除了要加強交通政策及法規(guī)方面的教育之外,更要能夠通過視頻監(jiān)控去隨時發(fā)現(xiàn)車輛行駛中的不安全因素,并加以制止,對駕駛員進行實時的教育和整改,而要想完成這一監(jiān)控過程,就必須要運用人工智能技術(shù)來對機動車輛進行隨時的視頻監(jiān)控,這樣不僅可以隨時掌握和了解各個地區(qū)的路況問題,還能夠?qū)σ恍{駛員的違規(guī)行為進行教育和處罰,以達到交通事故的有效管控,有效降低事故發(fā)生率。

而以車輛分析為核心的人工智能技術(shù)可以對卡口圖片車輛數(shù)據(jù)進行二次識別,通過識別再對這些車輛的行走路線和運行軌跡等細節(jié)進行分析,進一步挖掘事故發(fā)生的時間、地點以及事故發(fā)生的原因,這樣的二次識別,不但包括車輛的品牌、顏色、類型以及車牌號碼進行分析,還能夠?qū)λ幕顒右?guī)律進行分析,從而歸納總結(jié)出車輛是否存在各種違章行為,為交通管理部門的工作提供最大的便利條件。

2.3 對警衛(wèi)活動進行視頻監(jiān)控

在現(xiàn)實中,警衛(wèi)活動總是會浪費大量的人力和物力,給公安部門的正常工作帶來困擾,而以人工智能技術(shù)手段來為視頻監(jiān)控工作做好各種布防和布控,可以有效減少安保人員的工作,因為通過這些視頻畫面可以進行設置自動預警功能,當自動預警被觸發(fā)時,所聯(lián)動的攝像機就會自動打開監(jiān)控圖像,在實時報警的同時,對案發(fā)地點實施監(jiān)控和封鎖。

3 人工智能技術(shù)的具體分析

人工智能技術(shù)所包涵的范圍很多,除了人臉識別技術(shù)之外,還有步態(tài)識別、虹膜識別、靜脈識別、聲紋識別等等。而在這些生物識別人工智能技術(shù)中,人臉識別在當前的社會應用中最為廣泛,其核心算法的發(fā)展非常迅速,發(fā)揮出了真正的實效性,是一種非常成熟的人工智能技術(shù),具有非常廣闊的前景。而且隨著科學技術(shù)的不斷進步,視頻監(jiān)控領(lǐng)域也以其人工智能技術(shù)的發(fā)展為導向,將越來越多的智能化應用融入到城市安防領(lǐng)域,如??低?/u>的慧視人像大平臺,不僅可以提供完善的視頻圖像信息,進行實時的監(jiān)控,而且還能夠通過人像比對及數(shù)據(jù)挖掘等等來進行有針對性的監(jiān)控和偵查工作,特別是人像識別技術(shù)在公安系統(tǒng)的應用,為提高公安部門的破案速度,建立現(xiàn)代公約的社會治安防控體系奠定了堅實的基礎(chǔ)。

3.1 人像識別技術(shù)的發(fā)展

人像識別技術(shù)是以人臉為基礎(chǔ)的,可以利用計算機對人臉圖像進行人工智能技術(shù)的采集,并作出身份的確認,這種人像識別技術(shù)是在20世紀的90年代興起的,至今已經(jīng)被廣泛的應用到安全和金融等多個領(lǐng)域,作為身份鑒別的一種方法。而人像識別的方法不僅包括基于面部特征人像的識別、基于特征臉的人像識別,而且還有基于學習的神經(jīng)網(wǎng)絡人像識別,這將是未來視頻監(jiān)控中進行大量樣本圖像獲取的一個主要方法,因為它不需要通過人工去進行特征的選取,通過在訓練的過程中進行學習,其準確度更高,識別效率更快。

3.2 人像識別技術(shù)的創(chuàng)新

隨著深度學習在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展和應用,人像識別技術(shù)的發(fā)展空間越來越大,尤其以慧視人像大平臺為代表的人工智能技術(shù),則以更加先進的人像識別技術(shù)融入到全國各地各領(lǐng)域之中,在公安警務實戰(zhàn)性工作中取得了非常明顯的成果。而人像大平臺主要是由人像識別算法、大規(guī)模運維、高性能計算等等核心部件組成,不同的算法適應的范圍不一樣,在實際的視頻監(jiān)控工作中可以根據(jù)具體情況來進行合理的選擇。

3.2.1 核心算法的創(chuàng)新

在人像大平臺的智能化技術(shù)應用中,需要融合深度學習和統(tǒng)計學習圖來進行核心算法的創(chuàng)新,這樣才能夠達到各項數(shù)據(jù)的高精準度,保證在任何復雜的情況下都能夠達到最佳的人像識別效果。創(chuàng)新一,深度學習。進行人像識別至少需要經(jīng)過兩步:人像的檢測定位與識別比對。所以在進行人像特征的獲取時,可以采用代數(shù)特征的方法、幾何特征的方法、彈性模型的方法、神經(jīng)網(wǎng)絡的方法以及形變模型的方法,而基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習則是人像識別中最特殊的一種,它不需要進行人工特征的獲取,就能夠在樣本訓練過程中進行學習,以取得更加高效而精確的數(shù)據(jù)信息。深度學習的過程不需要督促,也不需要干涉,它是機器學習研究中的一個創(chuàng)新,是以模擬人腦為根本的神經(jīng)學習網(wǎng)絡,所以這種視頻監(jiān)控在實際應用中識別率非常之高。

創(chuàng)新二,統(tǒng)計學習模型。深度學習雖然在人工智能技術(shù)上得到了廣泛的應用,但隨著數(shù)據(jù)量的增大,需要學習和訓練的時間也要增長,為了解決這一問題,人工智能技術(shù)又進行了升級和創(chuàng)新,把統(tǒng)計學習圖模型算法應用到視頻監(jiān)控的應用當中,這種方法只要獲取一個小樣本便可進行高精度的識別,非常的迅速和便捷。所以說與深度學習相比,雖然沒有得到普及和推廣,仍然有著不可忽視的研究價值,能夠發(fā)揮出巨大的作用。

3.2.2 人工智能技術(shù)高效應用

雖然人工智能技術(shù)已經(jīng)由傳統(tǒng)的監(jiān)控方式發(fā)展到了人像識別等等高端技術(shù),但在實際的應用中要想達到高效性,成為警務實戰(zhàn)工作中的有力助手,就必須要建立健全警務體系。

其一,在建立人像庫。只在建立和完善一個全世界最大的人像庫,才能夠在實際警務應用中,做到得心應手,據(jù)調(diào)查,在2016年已經(jīng)建立了約十億級的人像庫,這樣就能夠在需要時進行迅速的識別和對比,達到秒級返回的效果,為警務實戰(zhàn)工作命中率打下基礎(chǔ)。

其二,結(jié)成相互聯(lián)通的偵查方式。人像大平臺需要各級、各部門進行協(xié)力合作,比如說可以通過省級去建立常駐人口以及各種有犯罪前科、涉嫌人員等等的人口庫,并進行各種接口的設置,這樣就可以為下級部門提供更加便利的服務,使他們能夠?qū)σ恍┝鲃尤丝趯嵤┍O(jiān)控和查詢,這種相互聯(lián)通、跨省、市、縣的視頻監(jiān)控,可以讓警務工作以人工智能的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,達到全方位配合和共贏。

3.3 人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控應用中的優(yōu)勢分析

3.3.1 人像的靜態(tài)識別

進行靜態(tài)人像識別的過程也就是人像比對的過程,這也是在公安系統(tǒng)的人像識別中最常見的一種方法,就是要通過人像與人像庫里的目標圖片進行對比,從其相似度上進行依次排除。靜態(tài)識別的功能非常強大,它可以從15億級別的人像庫中迅速的鎖定目標人物,還能夠進行各種的處理工作,是警務等等工作中命中率最高的一種人工智能技術(shù)。

而且靜態(tài)人像識別不僅能夠?qū)Ω咔逭掌约白C件照能夠瞬間秒回,而且對于一些分辨率較低的照片或人像也具有十分強大的識別能力,它可以運用高科技術(shù)對圖像的清晰度進行復原,使其面部輪廓恢復到原狀,最終達到高清人像識別的目的,這也是靜態(tài)人像識別最大的優(yōu)勢。

3.3.2 人像的動態(tài)識別

動態(tài)視頻是將經(jīng)過卡口的人像進行實時的獲取和捕捉,可以通過動態(tài)人像卡口對一些重嫌疑犯等等進行重點布控和布防,這種人像動態(tài)識別的方式通常會被應用到火車站、地鐵口等等一些人流量大、人口密集的地區(qū),可以加強對這些地區(qū)人流現(xiàn)狀進行實時的查詢和軌跡追蹤。而且隨著科技水平的進一步提升,動態(tài)人像識別功能也變得越來越強大,可以達到預先示警等等特效功能。因此,人像的動態(tài)識別在對人像數(shù)據(jù)及結(jié)構(gòu)化特征進行存儲之后,就能夠為視頻監(jiān)控畫面提供依據(jù),而且錯誤率非常低,能夠隨時給警務人員進行預警,使之對目標人物立馬實施盤查,而且對路人的軌跡偵測也具有很強的實戰(zhàn)性,只要系統(tǒng)鎖定目標人物和區(qū)域,就能夠自動畫出這個人員的行動路線,并為其尋找提供可靠的信息依據(jù),可以減少許多人力、物力的浪費。使視頻監(jiān)控工作達到一個新的高度。

4 結(jié)束語

總之,隨著我國城鄉(xiāng)一體化建設步伐的加快,人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控中的應用越來越得到普及,而且各地、各部門也已經(jīng)在人像識別等技術(shù)方面取得了豐碩的成果。要想使人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控應用中獲得進一步的發(fā)展,除了要提高工作人員的綜合素質(zhì)和專業(yè)水平之外,更要進行不斷的創(chuàng)新與改革,在向著智能化及實戰(zhàn)性的方向轉(zhuǎn)變,為我國和諧社會的創(chuàng)建提供更加堅實的技術(shù)支持和保護。
責任編輯:tzh

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