智能AI+安防应用场景分析

关于什么是“智能”有很多问题。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、心灵（mind），包括无意识的精神（unconsciousmind）等等问题。人们所理解的唯一的智能是人们自己的智能，这是一个被广泛接受的观点。但是我们对自己的智能的理解是非常有限的，我们对构成人的智能的必要要素的理解也是有限的，所以很难定义什么是“手工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及到对人类智能本身的研究。关于动物或其他人工系统的其他智能也通常被认为是与人工智能相关的研究主题。人工智能目前广泛应用于安全监控领域，特别是在机器视觉、深度学习、智能算法、控制系统、仿真系统等方面有着广泛的应用。

在应用场景中，部署场景将人工智能分为四种类型:

一是“点”布防，主要基于卡口和出入口的身份，应用于车站、机场、酒店等关键节点。

以人脸图像识别为代表的生物特征识别功能在当今社会中发挥着越来越重要的作用。小到人脸打孔，通过门禁、车站机场安检、大到犯罪嫌疑人跟踪和金融交易，生物识别技术有着广泛的应用。在生物特征学中，指纹识别、虹膜识别、手势识别等技术在某些领域具有一定的优势，但这些技术的一个共同缺陷是，这些技术局限于“主动识别”功能场景，即识别对象必须“主动协调”。识别过程，如伸出手指、眼睛或做出特定的行为。人脸识别是一种既能实现“主动识别”又能实现“被动识别”的生物识别方案，因此具有更广阔的应用空间和市场。从识别技术的角度看，单点武器装备场景主要以静态识别为核心技术。系统通常可以完成“人脸图像+身份证+中心办公数据”的认证工作。很多安防公司已经完成了技术迭代，实现了识别率高于99%，接近虹膜识别精度，可以实现财务安防水平的应用。

二是“线”布防，以道路监控为主要部署场景，结合车辆识别系统和人脸识别系统。

ITS系统是人工智能将各个点连接成一条“线”的重要应用场景。在这个领域，它负责收集与道路交通流相关的各种参数，如交通流、车速、车辆类型、排队时间和长度。随着人工智能技术的不断进步，基于车辆识别的识别算法可以大大降低道路信息视频安防监控系统的技术门槛，提高道路执法效率。人工智能技术相对于其他交通流量检测技术的优势包括:

①识别范围广:视频检测可以检测较大的交通场景区域，并通过通信技术实现网格监控系统。

②易于部署:与其他检测方法相比，投资少，成本低;摄像机等视频传感器等设备安装调试方便，不会对路面设施造成损坏。

③收集更多数据:利用人工智能技术，可以收集更多的交通流参数，实现动态数据分析。

④促进执法:执行更多的执法职能，如甲板卡车分析和交通违章监测。

目前，人工智能图像识别技术主要是通过安装在道路一侧或中间隔离带支架上的摄像头和图像采集设备来捕捉实时视频信息。通过对视频图像的实时处理和分析，可以得到各种交通信息，如车流、车速、交通密度、车辆分类、车辆排队长度、转弯信息等。图像识别目前可以识别车牌、车辆颜色、车辆品牌、车型(suv、普通车、皮卡等)、车型(类似于第9代雅阁、第8代雅阁等)、驾驶员是否系安全带、是否接电话等行为。

人工智能有望给道路交通执法带来一场技术革命。交通警察部门也将逐步从传统的现场执法向远程、无保障的智能执法转变，快速降低交通警察执法难度，改善执法环境，为越来越多的司机和乘客提供护航。

三是“人脸”布防，以热点和关键位置为主要部署场景，应用人群和行为特征分析技术，根据需要部署人脸识别产品。

图像识别技术不仅可以实现静态识别，还可以实现动态识别和轨迹识别。通过对视频的快速分析，信息分析平台可以监控可视范围内的人数，捕捉每个人的行为，形成关键位置和区域的平面排列。重点区域的部署对公安部门具有重要意义，但同时也消耗了大量的警力资源。重点领域和重点社会活动已成为公安部门安全控制的重点和问题。人群与行为识别技术是图像识别技术的延伸。通过更加优化的人工智能算法和模型，实时分析车辆在可见范围内的特征、车辆及其行为。其主要功能包括对人数进行统计分析:统计视野中的人数，跟踪个人行为轨迹，防止人群密度超载;个人跟踪:结合人脸识别技术，跟踪特定人群的运动轨迹和行为，实现禁区预警管控:禁区实时监控，违规实时报警;异常行为分析:对人物的行为进行分类，对异常行为进行及时预警。人工智能技术将为区域部署业务提供强大的附加功能，减少安全人员投入，缩短应急响应时间，保障人民社会经济活动的顺利进行。

四是“后台”分析，基于视频结构化语义理解、素养、智能案例分析和整体资源配置。

与前三种基于图像识别技术的安全领域不同，智能案例分析系统是基于人工智能自然语言处理(NLP)技术的语义理解分析系统。NLP技术通常可以分析一组事实文本，对时间、地点、人物、事件元素等一系列结构化数据进行拆解分离，并进行模糊比较，形成专业的语义理解数据库。公安机关拥有庞大的档案和数据库。当警察需要对档案进行审查和分析时，往往需要动用大量警力进行手工文件筛选。警察语义理解技术可以有效地搜索现有的电子文件，发现案件线索，帮助警察破案。例如，有经验的警察往往对特定的案件有独特的理解，如盗窃。根据实际经验，警察可以对案件的犯罪时间、犯罪手段、被害人等要素进行分类。根据这些分类，警察往往可以进行串并联作业，丰富犯罪嫌疑人的行为特征，并实现快速解决。