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打擊違法行為、遏制違法事件發(fā)生,一直都是國家公安機(jī)構(gòu)的終極目標(biāo),依托于科技的力量通過攝像頭進(jìn)行視頻實(shí)時監(jiān)控是公安機(jī)構(gòu)打擊嫌疑人的一項(xiàng)“法寶”,但目前公安所使用的攝像頭視屏監(jiān)控僅僅只能用來協(xié)助破案,無法達(dá)到引導(dǎo)公安人員打擊嫌疑人,阻止違法事件發(fā)生的作用,每天社會中的違法事件仍舊還在我們身邊上演著。
伴隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展,為人類帶來新變革的人工智能技術(shù)出現(xiàn)了,目前已經(jīng)在金融、安防、醫(yī)療、法律等多個不同領(lǐng)域開始逐步應(yīng)用。源于安防領(lǐng)域事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的訴求與人工智能的技術(shù)邏輯完全吻合,安防行業(yè)占得先機(jī)。當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用到安防行業(yè)公安天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的攝像頭上,監(jiān)控里的視頻能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)智能分析,公安機(jī)構(gòu)打擊嫌疑人也出現(xiàn)了更多的可能。
AI攝像頭能為公安機(jī)構(gòu)創(chuàng)造哪些可能?
視頻監(jiān)控的發(fā)展,一直以來都是用于檢測和制止家庭、企業(yè)和公共場所的違法行為。國家公安機(jī)構(gòu)每年在打擊違法份子的手段上尤其是在完善天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)上投入了大量的資金和人力,目前公安機(jī)構(gòu)天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)安放的攝像頭基本上已經(jīng)遍布城市中的每一個角落,農(nóng)村也正在開始普及當(dāng)中。
一、助力公安高效偵查破案,AI攝像頭成“偵查專家”
在公安機(jī)構(gòu)建設(shè)的天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中,傳統(tǒng)的攝像頭只能夠解決視頻的儲存和回放,公安人員一旦使用這些監(jiān)控設(shè)備偵查破案,需要定位和查找視頻錄像中的人、車輛、物等目標(biāo)相關(guān)信息,然而這需要投入大量的人力以及精力。
因?yàn)槟壳耙獙?shí)現(xiàn)全方位的實(shí)時監(jiān)控,調(diào)度指揮,視頻錄像中的可疑車輛檢索查證,必須得依靠公安相關(guān)工作人員時刻緊盯屏幕,監(jiān)視所有攝像頭里的實(shí)況視頻,以及相關(guān)視頻錄像的回放。同時這也難以避免因?yàn)楣ぷ魅藛T長時間緊盯屏幕和疏忽,導(dǎo)致遺漏某些稍縱即逝的重要消息,從而影響公安人員自身的破案效率。
在這種情況下,公安機(jī)構(gòu)急需一種新的技術(shù)來幫助自身打破通過人為視頻監(jiān)控檢索消息的壁壘。而人工智能的四個核心能力,語音、圖像、自然語言理解和人物畫像,恰好滿足公安人員通過攝像頭視頻監(jiān)控檢索信息的訴求。
通過人工智能四大核心技術(shù),當(dāng)公安天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的攝像頭能夠?qū)σ曨l數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析,實(shí)時分析視頻監(jiān)控內(nèi)容,檢測運(yùn)動對象,識別人、車屬性信息,將存在可疑點(diǎn)視頻傳遞到數(shù)據(jù)庫進(jìn)行單獨(dú)存儲,同時還能提取視頻錄像中違法現(xiàn)場周邊可疑的人、車、物等目標(biāo)相關(guān)信息,通過人臉識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)一對一的圖像對比,快速的查找可疑目標(biāo)資料信息,定位可疑目標(biāo)位置,生成結(jié)構(gòu)化的語義描述反饋給公安工作人員,這將大大提高公安人員偵查破案的效率。違法嫌疑人的軌跡鎖定原來可能需要幾天時間,在AI攝像頭的幫助下縮短到幾個小時就能協(xié)助公安人員快速破案抓獲違法嫌疑人,讓嫌疑人無所遁形。
二、利用人工智能“預(yù)測”違法,協(xié)助公安人員預(yù)防違法事件
社會違法事件頻頻上演,將違法嫌疑人緝拿歸案是公安機(jī)構(gòu)的本職工作,但是某種意義上而言維護(hù)治安,及時制止違法事情的發(fā)生更加值得重視,如何有效的預(yù)防違法事件的發(fā)生?這幾乎成為了每個國家公安機(jī)構(gòu)心頭的焦慮。
那么AI攝像頭是否能夠協(xié)助公安人員預(yù)防違法事件發(fā)生呢?通過人工智能技術(shù)識別人的面部表情、行為識別以及步態(tài)分析,協(xié)助警察提前進(jìn)行預(yù)測分析違法行為做好制止工作,AI攝像頭的作用也十分極具想象力。
例如通過AI攝像頭建立一個面部識別系統(tǒng),根據(jù)每一天某人去過哪些地方、有哪些行為動作,給他設(shè)置違法風(fēng)險(xiǎn)評級,然后AI攝像頭將預(yù)測結(jié)果告知警方。比如說,生活中一個人去買菜刀并不可疑,但是如果同一個人買完菜刀之后又同時去買了一把錘子和一個袋子,那么這個人的可疑評級就會因此上升,一旦分值超過警戒線,AI攝像頭就會發(fā)出警報(bào)提醒公安部門密切關(guān)注此人,提前預(yù)判制止違法事件發(fā)生。
AI攝像頭引導(dǎo)公安打擊違法需要突破的難題
“理想很豐滿,現(xiàn)實(shí)卻很骨感”,利用AI攝像頭打擊嫌疑人的確非常具有應(yīng)用前景,但是就目前的技術(shù),以及各方面的資源而言,AI攝像頭想要具體落實(shí),還有很多實(shí)質(zhì)性的問題需要解決。
一、視頻成像對環(huán)境的適應(yīng)性
視頻成像是人工智能對視頻內(nèi)容理解的基石,而人工智能指導(dǎo)公安人員打擊嫌疑人主要分為三個步驟,目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)屬性提取。但是在惡劣的環(huán)境因素下,當(dāng)AI攝像頭面臨關(guān)照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過小又或是相互遮擋等問題的時候,這種情況下可能會對人工智能對視頻內(nèi)容的辨識度造成一定的影響甚至是數(shù)據(jù)誤報(bào),給公安人員帶來一些不必要的麻煩。
二、如何打破數(shù)據(jù)的孤島效應(yīng)
大數(shù)據(jù)技術(shù)能為人工智能提供強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力和知識庫管理能力,是人工智能分析預(yù)測、自主完善的重要支撐?稍趥鹘y(tǒng)的安防體系中,各個平臺之間的數(shù)據(jù)開放性、彼此之間的共享度極低,例如定位、社交、車輛、消費(fèi)等等,雖然公安人員能夠收集到這些數(shù)據(jù),但是人工智想要自主收集卻不是一件易事。當(dāng)AI攝像頭缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐,就很難開展多維數(shù)據(jù)融合分析,無法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤的目的。
這里以人臉識別為例,要提高人臉識別的準(zhǔn)確率,只是單純依靠提高人物圖片高精度識別是不夠的,還需要擴(kuò)充分析數(shù)據(jù)的緯度,例如定位、收集人物車輛和消費(fèi)等信息,通過這樣大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合目標(biāo)信息分析才會更加的精確。
三、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的積累
目前的智能分析技術(shù)還僅僅停留在單場景的目標(biāo)檢測和行為分析的層次,對視頻內(nèi)容的理解分析偏弱,無法對大范圍場景進(jìn)行關(guān)聯(lián)行為分析,而主要表現(xiàn)于無法對動作、行為等動態(tài)特征以及之間的關(guān)聯(lián)性做結(jié)構(gòu)化的處理。
另外,自身領(lǐng)域也沒有積累下有效的經(jīng)驗(yàn)知識用于人類行為異常分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。
四、缺乏有效的自主完善能力
真正的人工智能需要具備自主學(xué)習(xí)的能力,如同圍棋機(jī)器人“阿爾法狗”一般能通過實(shí)戰(zhàn)不斷的進(jìn)步,變得更加強(qiáng)大。但是當(dāng)前的智能更多只是一種反應(yīng)式的智能,根據(jù)用戶輸入條件進(jìn)行自動判斷,并不具備自主成長學(xué)習(xí)的能力;谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的攝像頭指導(dǎo)公安機(jī)構(gòu)破案,如何才能夠具備經(jīng)驗(yàn)積累成長的能力,成為了當(dāng)前AI安防行業(yè)發(fā)展的大難題。
雖然目前來說AI攝像頭的發(fā)展道路十分的曲折,但是隨著政府對AI安防的大力支持,未來數(shù)據(jù)的開發(fā)共享,深度學(xué)習(xí)算法的不斷提升,我們終將迎來一個全新的和諧社會。