伴隨著(zhù)云計算、大數據、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)及人工智能等技術(shù)的發(fā)展，現代公安系統的破案，早已經(jīng)不單單是依靠擁有超強大腦的刑偵人員的的走訪(fǎng)，更多的是借助于先進(jìn)的人工智能安防產(chǎn)品比如人臉識別技術(shù)、VR+視頻技術(shù)等。
“截至今年9月，全國安裝用于公共服務(wù)的視頻監控攝像機已經(jīng)達到3000萬(wàn)臺，視頻圖像技術(shù)支撐下的破案率逐年提升?！惫膊靠萍夹畔⒒贮h委書(shū)記譚曉準表示，在A(yíng)I的賦能下，視頻圖像信息智能分析與共享應用技術(shù)在安防領(lǐng)域可謂是如虎添翼，大顯身手。
視頻監控建設與高新技術(shù)同頻共振“視頻圖像的特點(diǎn)是直觀(guān)、準確、及時(shí)，信息內容豐富，在反恐維穩、指揮出突、治安防控、偵查破案、社會(huì )管理、執法監督和服務(wù)民生方面有著(zhù)非常廣泛的應用。與此同時(shí)，視頻圖像技術(shù)支撐破案率逐年提升?！弊T曉準舉例說(shuō)，浙江利用公安人像比對系統僅上線(xiàn)3個(gè)月，就比對出了犯罪嫌疑人千余名，視頻監控擠壓犯罪空間的效率也越來(lái)越明顯。江蘇自開(kāi)展視頻監控建設以來(lái)，僅2016年在入戶(hù)盜竊、扒竊、盜竊非機動(dòng)車(chē)等方面的案件就下降了19.9%，18.2%和16.9%。
“今年視頻圖像工作之所以取得重大發(fā)展，其中一條重要的經(jīng)驗就是不斷的加強技術(shù)創(chuàng )新，積極推動(dòng)云計算、大數據、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)落地應用，確保視頻監控建設應用水平與最先進(jìn)技術(shù)同步發(fā)展，同頻共振?！弊T曉準表示。
“目前我國在視頻監控系統的技術(shù)、標準、建設規模、數量以及聯(lián)網(wǎng)的狀況等各方面已經(jīng)走在了世界的前列，相應的技術(shù)標準體系也基本形成?！币曨l圖像信息智能分析與共享應用技術(shù)國家工程實(shí)驗室主任陳朝武對記者表示，公安部辦公廳聯(lián)合中央綜治辦秘書(shū)室、國家發(fā)展改革委辦公廳、國家標準委辦公室印發(fā)《公共安全視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)共享應用標準體系(2017版)》，明確了技術(shù)標準、測試規范和管理規范，這三大類(lèi)共24項國家標準，為跨地區、跨行業(yè)、跨部門(mén)開(kāi)展公共安全視頻監控安全建設聯(lián)網(wǎng)工作提供了基礎性的技術(shù)支撐。此外，公安部今年還發(fā)布了視頻監控平臺、數據庫、接口協(xié)議等6項公共安全行業(yè)標準，使公安機關(guān)視頻圖像信息深度應用，有章可循。
海量視頻數據有待充分利用
視頻涉及內容廣泛挖掘價(jià)值高，可為社會(huì )治安提供最直觀(guān)、最準確、最豐富的線(xiàn)索，為預防案件發(fā)生和快速破案提供極大的便利。通過(guò)智能挖掘，可以更好的實(shí)現案件的提前預防和精確打擊，有效支撐公安打防管控一體化。但是，海量的視頻技術(shù)也帶來(lái)一定的挑戰。
“一方面，全國安裝的視頻監控數量已超過(guò)3000萬(wàn)，產(chǎn)生了海量的視頻數據，其價(jià)值仍遠未被充分挖掘和利用。另一方面，云計算、大數據和AI等新興技術(shù)發(fā)展日新月異，如何利用這些技術(shù)實(shí)現視頻的深度應用，仍有待進(jìn)一步的探索?！惫膊康谝谎芯克彼L(cháng)、北京中盾安全技術(shù)開(kāi)發(fā)公司總經(jīng)理余兵說(shuō)。
據悉，由公安部第一研究所研發(fā)生產(chǎn)的全國公安圖像信息部級聯(lián)網(wǎng)平臺，構建了公安信息網(wǎng)與視頻專(zhuān)網(wǎng)跨網(wǎng)絡(luò )并行部省市縣基層科所隊，多級多域互聯(lián)的全國視頻圖像信息聯(lián)網(wǎng)共享架構，具備數百萬(wàn)級的視頻設備監管，目前已連接全國30多個(gè)省級的視頻平臺，接入的視頻監控設備數量超過(guò)8萬(wàn)臺。
“由于監控攝像頭普遍存在盲點(diǎn)，根據碎片化的影像，無(wú)法有效的掌握或分析整個(gè)區域全景情況，大量的數據利用起來(lái)比較困難，對指揮決策帶來(lái)很大的困擾?！北本┖娇蘸教齑髮W(xué)教授周忠介紹說(shuō)，截至2015年，我國大數據中，65%是監控視頻，監控攝像機每年還在以20%的速度遞增，而每個(gè)攝像機拍攝的視頻都是相對獨立的。在這種情況下，視頻融合的需求凸現出來(lái)。
幾年前，周忠等科研人員突破了單邊建模技術(shù)，先把場(chǎng)景碎片的位置構建出來(lái)，然后重新組成一個(gè)完整的場(chǎng)景模型?！斑@項技術(shù)與現在運行的監控系統能夠兼容，只要在后端裝一個(gè)服務(wù)器，前端裝一個(gè)VR終端，就可以把后端來(lái)自不同存儲設備中的內容整合在一起，提供一個(gè)虛實(shí)融合的前端展示?！爸苤艺f(shuō)。
深度學(xué)習讓安防更智慧“數據的增長(cháng)是非?？捎^(guān)的，數據來(lái)源多，數據類(lèi)型多，數據之間的關(guān)聯(lián)性強。就大數據本身來(lái)講，不在于大，是在于產(chǎn)生的價(jià)值以及挖掘的成本，這些比數據本身更加重要?！标惓浔硎?，即使有價(jià)值的數據也往往會(huì )超過(guò)人類(lèi)的認知極限，在挖掘有關(guān)聯(lián)的數據時(shí)，一是需要借助人工智能，推送有需要的數據；二是需要借助信息化顯示設備，新型的呈現手段。
中國科學(xué)院自動(dòng)化所研究員黃凱奇認為，智能視頻監控技術(shù)就是為了讓計算機像人的大腦，讓攝像頭像人的眼睛，由計算機智能地分析從攝像頭中獲取的圖像序列，對被監控場(chǎng)景中的內容進(jìn)行理解，實(shí)現對異常行為的自動(dòng)預警和報警。
對于掌握了許多視頻圖像資源的安防行業(yè)來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習和安防的結合擁有比較高的契合度。在圖像分析方面，比如人們熟悉的人臉識別、文字識別和大規模圖像分類(lèi)等，深度學(xué)習大幅提升了復雜任務(wù)分類(lèi)的準確率，使得圖像識別、語(yǔ)音識別，以及語(yǔ)義理解準確率大幅提升。在人臉?lè )矫?，可以?shí)現人臉檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位、身份證對比、聚類(lèi)以及人臉屬性、活體檢測等。在智能監控方面，可以做人、機動(dòng)車(chē)、非機動(dòng)車(chē)視頻結構化研究。
“深度學(xué)習使得安防系統從主要依靠人工的查看逐步轉變?yōu)闄C器來(lái)查看和分析，實(shí)現了從簡(jiǎn)單的查看到真正防控的飛躍?！北本┲行俏㈦娮佑邢薰靖笨偛们襻员硎?，深度學(xué)習算法是通過(guò)學(xué)習海量的數據，讓算法自動(dòng)的獲取，不再依賴(lài)于人工干預和已有的這個(gè)識別模型。以深度學(xué)習為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )十分適合于安防、視頻監控領(lǐng)域的應用，主要體現在：一是準確度高；二是可以采用在后臺服務(wù)器和前端攝像機應用模式，不再需要這個(gè)軟件的移植和開(kāi)發(fā)；三是適應性強，可以針對特定的目標進(jìn)行定制化的學(xué)習；四是可實(shí)現靈活部署，滿(mǎn)足一機多用的需要。
“當前我所正面向公安中心工作和各警務(wù)業(yè)務(wù)的需求，開(kāi)展視頻大數據存儲，處理分析及挖掘技術(shù)的研究，推動(dòng)研制公安視頻綜合信息智能分析研判平臺以及公安圖像偵查綜合應用平臺等大數據技術(shù)，探索推進(jìn)視頻圖像信息深度智能分析共享及大數據應用及研究?！庇啾f(shuō)。
