人工智能在安全监控(公安系统)中的应用及创新前景
发布时间:2020-06-25 08:24:10

随着人工智能技术的深入应用,我国智能安防视频监控技术和系统应用的发展越来越成熟。本文主要研究现阶段公安实战业务的应用需求和人工智能在安全领域的应用现状。同时,也对智能安防产业未来的应用和技术趋势提出了一些思考方向!

由于海量视频图像数据资源的积累和多种应用场景的适应,目前国内以人脸识别和交通检查站车辆图像结构描述为代表的智能视频监控应用已经比较成熟。但是,从社会治安的实际需要来看,还有一些方面需要改进,可以总结如下:

在视频监控系统的顶层设计中,在智能城市和安全城市的建设过程中,如何更好地整合各部门的资源和需求,完善顶层设计,比如根据各警种不同的业务应用需求,使用统一的数据资源池提供灵活的计算资源服务,顶层设计是一项紧迫的任务。在计算资源的顶层设计中,对于混合计算问题,对于云、边、端的系统架构,如何实现计算资源的灵活部署也是需要考虑的方向。为了适应灵活的业务规则,不同的目标控制有着不同的需求,因此需要进一步提高视频监控前端或云对这种业务需求的适应性。作为大数据的应用,视频分析的准确性在很大程度上取决于用于训练的数据集。在此过程中,我们希望建立一个行业知识库,协助建立一个更高精度的视频监控与识别系统。

从业务需求来看,根据公安实战过程中不同警种、不同环节的业务需求,公安视频监控系统主要关注在线视频智能监控预警的业务需求,离线综合研判海量视频和通用视频分析服务平台,也将带来警务模式的创新,从原来的传输统一的被动警务变成主动警务。

一般来说,视频监控分析的应用不仅仅是建立更多的高清网络化视频监控探头,更重要的是通过视频分析服务系统的建设,从采集、分析入手,实现海量视频资源的深度应用,对各个环节进行加工挖掘,促进视频监控产业从监控到理解的转变。

那么,针对公安行业的应用需求,人工智能技术的应用现状如何?首先,让我们看看视频结构化描述的技术进展。视频结构描述有两个核心:图像对象元素的识别和对象间语义关系的构建。

目前,许多视频结构化描述只能达到一级,即对图像对象元素内容的识别和标注,而且进展已经非常成熟,甚至可以在前端摄像头中实现结构化描述,如车辆卡口,实现对车牌、车辆的识别车型、车标、车身颜色信息。不过,对于一些更加个性化的内容检索,如车辆年检标识、内饰、纸巾盒等细节,仍有一定的发展空间。此外,由于安装角度、照明条件等因素的影响,在公安检查站等非标准场景中,视频组织描述还有进一步发展的空间。

在第二个层次上,建立对象之间的语义关系是非常重要的。以闯红灯场景为例,闯红灯语义包含信号灯、车辆、交通标志、标线等多个元素,识别这些元素是视频结构描述的***步。第二步是在识别对象之间形成一定的语义关系,如汽车的状态、信号灯的状态、人与汽车的位置关系等,建立这些关系后,就可以形成关系规则。其优点是可以根据实际情况灵活调整规则,扩展不同电子警察模式识别能力。通过建立语义关系来实现一些复杂的规则也是视频结构化描述的初衷,即不仅要建立让人理解的描述,还要建立让机器理解的描述。

为了实现目标识别,建立目标之间的语义关系,需要一些专业的技术支持:一是目标检测与识别,二是知识地图。在目标检测和识别之后,需要建立语义关系,形成知识地图。这两种技术是实现视频结构化描述的关键。

从人脸识别技术的现状来看,1:1人脸识别在我国已经得到了广泛的应用,但仍存在一些问题。例如,在离线场景,即网络场景中,我们需要加强针对人脸防伪的活体人脸检测,在金融等高层次的人脸识别场景中,我们需要进一步巩固人脸识别的安全性和可靠性。1:N的人脸识别技术也取得了长足的进步。目前,我国已经实施了一些项目。

行人检索的研究也取得了很好的进展,但这些成果都是基于小尺度的数据,不同于车辆识别,车辆性质、车牌、车主身份证等数据信息被绑定在一起,其数据标注比较容易,但是行人检索数据标注的成本相对较高,导致了目前行人检索在可用性方面的实用性和可行性,车辆检索的应用还不成熟。

随着人工智能应用的深入和应用需求的升级,智能安防产业的发展将呈现以下主要趋势:一是后视频监控时代将迎来物联网的防控。除了视频数据,物联网信息的不同维度,如Wi-Fi、RFID、电子车牌等,可以连接在一起,通过丰富的数据类型,共同碰撞出更有价值的信息;二是数据融合能力更强,分析和应用更加智能化;三是随着时代的到来5g中,加强不同应用场景的集成通信程度;四是三维图像建模。通过视频监控图像与三维图像的融合,实现城市大场景的虚拟与真实融合。该应用有望成为未来指挥中心可视化指挥调度的新方向。移动视频监控信息采集也有发展趋势。目前,视频监控采用定点采集视频数据。随着车载移动监控和可穿戴监控设备的出现,移动监控的应用将成为未来的一大趋势。

安全人工智能的五个关键点

同时,对安全人工智能的一些技术趋势和下一步要解决的关键技术问题进行了梳理。首先是视频流媒体的分布式计算引擎。视频云仍然基于单文件处理。如何实现基于流媒体的分布式处理需要进一步研究;其次,在视频图像增强方面,虽然视频监控摄像机的清晰度不断提高,但也存在运动、光线、压缩等因素造成的模糊。如何对模糊视频图像像素进行增强和恢复也是主要的技术方向之一。未来有望通过基于深度学习的人工智能技术实现图像增强的突破;联邦学习也是近两年的一个热点方向,主要解决数据不共享时的人工智能训练问题。联邦学习可以有效解决“数据孤岛”问题,让参与者在不共享数据的基础上共同建模,技术上打破数据孤岛,实现人工智能协作;半监督学习主要解决数据标注问题,因为很多数据在短时间内无法得到完整的标注;还有像大脑一样的智力研究。通过探索大脑对图像和动作的识别过程,我们可以发现深层学习在理解大脑模式方面存在的问题。在这方面,我们可以结合神经科学、心理学等学科,形成一个跨学科的研究团队。目前,我们和上海脑类中心也在积极探索这一领域的理论研究;随着人工智能技术的逐步成熟及其在公共生活领域的密切应用,人工智能对策,就像病毒和反病毒一样,利用人工智能犯罪也可能成为未来的一种趋势。例如,为了防止人脸信息的窃取,人工智能对策的研究将是一个不断的过程

在身份认证技术的应用中,区块链技术有望进一步提高身份认证的可靠性和安全性。如何利用分散式身份建立隐私保护下的生物特征识别系统,从而将***的隐私保护提升到一个新的高度,也是一个值得研究的课题。目前,关注区块链技术应用的企业很多,未来技术在人卡集成领域的应用可能会带来新的经验。

在整个行业中,如何评价厂商和机构的人工智能算法和产品?在没有数据集的情况下,现阶段很多测试仍依赖甲方的评估。行业内没有专业的评估服务平台,需要搭建一个公开、专业的评估服务平台。

对于这些行业的现状和有待突破的技术方向,创新技术的研究和应用,仅靠企业或技术单位的实力是远远不够的。希望政府、行业、高校、科研院所等各方力量共同努力,推动智能安防产业加快发展

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