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          监控4.0利用人工智能提升公共安全保障能力

          人工智能时代的计算力能更好应对海量视频监控数据:从计算力来看,GPU的出现,在处理海量数据方面相对传统CPU呈现出了压倒性的胜利。使用GPU和使用传统双核CPU在运算速度上的差距最大会达到70倍,前者相比起后者能将程序运行时间从几周降低到了一天。
          根据博思数据,截至2016年中国前端摄像头出货量已达到4338万台,而同时出于换机市场和增量市场的双轮驱动,国内监控摄像头的销售市场在逐步扩张,预计在2020年出货量会达到5422万台;仅就视频监控录像每天的数据量就达上千PB,累积的历史数据将更为庞大,并且海量视频监控数据中99%以上都是非结构化数据。
          随着监控点位的骤增,遍布大街小巷的监控摄像头每时每刻产生的视频数据也在爆炸式增长,过去简单利用人海战术进行检索和分析已经很难满足新时期的安防工作需求;一方面对视频监控人员人体产生危害,另一方面,相关研究表明人在盯着视频画面仅仅22min之后,人眼将对视频画面里95%以上的活动信息视而不见。
          人工智能在安防领域作人力的增效补充:海康威视数据显示,从传统的视频回看——人工查证,转向以车牌搜索、特征搜索为核心的智能搜索应用,以及以浓缩播放、视频摘要为核心的智能查看应用,破案时线索排查效率提升20-100倍。
          国内第一本“工业4.0”专著作者王喜文博士在其新书《智能+:新一代人工智能发展规划解读》中首次定义了“监控4.0”。据资料显示,视频监控系统从诞生之日起发展至今,大体上经历了四个阶段:
          第一阶段,20世纪80年开始,视频监控的实现主要采取模拟方式,录制的视频主要在同轴电缆中进行信号传输,之后在控制主机的监控下实现模拟信号的显示;
          第二阶段,20世纪初开始,视频监控实现了远距离视频联网,但仍没有完全实现数字化,视频通过模拟的方式并通过同轴电缆来进行信号的传递,在多媒体控制主机以及硬盘刻录主机中进行数据处理和储存;
          第三阶段,2006年左右开始,随着数字技术与网络技术的发展,安防监控领域的视频技术也进入了高清化与网络化阶段,体现为前端高清化、传输网络化、处理数字化、系统集成化;
          第四阶段,当前,随着人工智能技术发展成熟视频监控即将迎来智能化监控时代。安防监控系统向集成化、智能化模式发展,现代安防系统逐渐向智能化综合管理平台演变(图1)。



          图1 监控4.0


          在人脸方面,深度学习可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证比对、聚类以及人脸属性、活体检测等,以人脸识别为例,2015年ImageNet ILSVRC大赛团队识别分类的错误率已经降到3.5%,低于人眼5.1%的识别错误率;我国的旷视科技(Face++)公司人脸识别技术的准确率在LFW国际公开测试中达到世界最高的99.5%(超过了人类肉眼识别的准确率97.52%),与此相关的刷脸支付被《麻省理工科技评论》评为2017年10大全球突破性技术。据2017年12月6日的科技日报报道,Google的人工智能系统已经能发明自己的加密算法,还能生成自己的子人工智能。不仅如此,经过严密测试,这个由人工智能创造的“子人工智能”居然能够打败人类创造的人工智能。这说明,人工智能达到一定阶段就能够自行设计和创造更高级的智能系统,实现自我进化。
          识别种类增多:从车牌识别到人、车特征点识别
          车牌识别:牌照号码、牌照底色;
          人体特征属性识别:衣着颜色、运动方向、速度、目标大小、骑车、背包、拎东西等;
          车辆特征属性识别:车牌识别、车标识别、车型识别、车身颜色、人脸探测、安全带、年检标、行驶方向;
          人脸识别:在人脸检测的基础上,进一步确定脸部特征点(眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓)的位置。
          在社会治安领域,人工智能已应用于警方侦查过程,为警方破案提供重要线索。依托安防行业的基础,犯罪侦查成为人工智能在公共安全领域最先落地的场景。基于计算机视觉技术在公共场所安防布控,可以及时发现异常情况,为公安、检察等司法机关的刑侦破案、治安管理等行为提供强力支撑。美国多地警方部署人工智能警务风险评估软件,将犯罪控制在萌芽状态。智能软件根据保存的犯罪数据预测哪些犯罪高发区域可能会出现新问题。
          在反恐反暴领域,人工智能在打击恐怖分子等领域可发挥重要作用。美国建立的禁飞系统能预测恐怖袭击的可能性,大数据系统每天都会传输犯罪预测数据到执勤警员的执勤电子设备中,预测型侦查已经广泛开展。此外反恐机器人能对可疑目标自动探测与跟踪,并拥有对目标远程准确打击能力,在打击恐怖分子、协助军方反恐等领域可发挥重要作用。在我国,由哈工大机器人集团研制的武装打击机器人、侦察机器人、小型排爆机器人已应用于反恐安全、目标探测、可疑物检查与打击、危险物质处理等领域。
          在灾后救援领域,人工智能在高效处置灾情,避免人员伤亡方面发挥关键作用。不管是自然灾害之后的搜救,还是日常救援行动,随着人工智能融合,可快速处理灾区航拍影像,并借此实时向救援人员提供重要的评估与规划性指导,不仅保障自然环境、群众生命财产安全,同时能够最大限度的减少救援人员的牺牲。
          比如日本总务省消防厅推进开发的“机器人消防队”,由自上空拍摄现场情况的小型无人机、收集地面信息的侦察机器人、可自动行走的水枪机器人组成。美国国家航空航天局 NASA 推出的 人工智能 系统 Audrey,通过消防员身上所穿戴的传感器,获取火场位置、周围温度、危险化学品和危险气体的信号以及区域卫星图像等全方面的信息,并基于机器学习的预测为消防人员提供更多的有效信息和团队建议,最大程度的保护消防员的安全。在我国,灭火、侦查、排烟消防机器人技术和产品已相对成熟,并已经进入了实际作战,在高效处置灾情、避免人员伤亡并减少财产损失等方面发挥着越来越重要的作用。此外国家地震台研制的“地震信息播报机器人”,在2017 年 8 月 8 日四川九寨沟地震期间,仅用25 秒写了全球第一条关于这次地震的速报,通过中国地震台网官方微信平台推送,为地震避灾、生命救援和消息传递争取时间。
          此外,在食品安全、大型活动管理、环境监测等公共安全场景,利用人工智能技术可以减轻人工投入和资源消耗,提升预警时效,为及时有效处置提供强力支持。
          面对城市这样一个庞大的复杂系统,如果想要做到信息的实时发布、监控、分析和智能化管理,以确保整个系统的决策、命令能够稳妥迅速地传达执行并反馈,高度集成的可视化终端必不可少。装载在城市各个角落的视频监控系统是城市管理系统的重要组成部分。人工智能已应用在社会治安反暴反恐灾害预警灾后搜救食品安全公共服务领域,通过人工智能可准确地感知和预测社会安全运行的重大态势,提高公共服务精准化水平,保障人民生命财产安全。从应用的深度和广度来看,全球人工智能在公共服务领域还处在探索期。
          为此,我国在“新一代人工智能发展规划”中明确要求——促进人工智能在公共安全领域的深度应用,推动构建公共安全智能化监测预警与控制体系。围绕社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需求,研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品,建立智能化监测平台。加强对重点公共区域安防设备的智能化改造升级,支持有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范。强化人工智能对食品安全的保障,围绕食品分类、预警等级、食品安全隐患及评估等,建立智能化食品安全预警系统。加强人工智能对自然灾害的有效监测,围绕地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害和海洋灾害等重大自然灾害,构建智能化监测预警与综合应对平台(图2)。





          图2 智能安防


          人工智能助力建设全方位全时段的主动安防体系。传统安防通常是离散式的被动安防,这主要体现在两个方面:(1)安防设备仅作为传输图像的媒介,不具备主动识别与报警功能,需要人力对接收的图像进行处理和判断;(2)对于人工判断所得的结果,安防设备不能运用结果进行反向追踪。因此需要将大量的时间精力花费在海量的视频监控信息中,效率低且容易错过线索。
          而以“监控4.0”为标志的智能安防可以通过人工智能,构建一个全方位、24小时不间断的主动安防体系。不但可以主动识别可疑嫌犯,报警后亦可根据指定结果智能追踪目标,可极大提高工作效率,还可避免人在工作中的主观失误,提升业务的精确性。
          来源:广西物联网 广西智能监控整理,仅用于交流学习如有异议请联系。

          万觅科技 (编辑:gxwmkj)
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