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伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，AI技術(shù)不斷的融入現(xiàn)代安防應(yīng)用中，促使智能安防向智慧安防邁進(jìn)，為智慧城市的建設(shè)提供安全保障。人工智能在安防領(lǐng)域的拓展主要得益于視頻結(jié)構(gòu)化、生物識(shí)別、物體識(shí)別以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟。

視頻結(jié)構(gòu)化

視頻結(jié)構(gòu)化是生物識(shí)別和物體識(shí)別的基礎(chǔ)和前提，其在技術(shù)領(lǐng)域可以劃分為三個(gè)步驟：目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)屬性提取。

目標(biāo)檢測(cè)過程是從視頻中提取出前景目標(biāo)，然后識(shí)別出前景目標(biāo)是有效目標(biāo)（如：人員、車輛、人臉等）還是無效目標(biāo)（如：樹葉、陰影、光線等）。在目標(biāo)檢測(cè)過程主要應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、人臉檢測(cè)和車輛檢測(cè)等技術(shù)。

目標(biāo)跟蹤過程是實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)在場(chǎng)景中的持續(xù)跟蹤，并從整個(gè)跟蹤過程中獲取一張高質(zhì)量圖片作為該目標(biāo)的抓拍圖片。在目標(biāo)跟蹤過程中主要應(yīng)用到多目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)融合以及目標(biāo)評(píng)分技術(shù)。

目標(biāo)屬性提取過程是對(duì)已經(jīng)檢測(cè)到的目標(biāo)圖片中目標(biāo)屬性的識(shí)別，判斷該目標(biāo)具有哪些可視化的特征屬性，例如人員目標(biāo)的性別、年齡、著裝，車輛目標(biāo)的車型、顏色等屬性。目標(biāo)屬性提取過程主要基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征提取和分類技術(shù)。

AI將視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理后，視頻查找的速度會(huì)大幅提升。過去案件發(fā)生后，警方只能通過人工對(duì)視頻進(jìn)行查找，逐一排查目標(biāo)人員，但在視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后，從百萬(wàn)級(jí)的目標(biāo)庫(kù)中查找某個(gè)嫌疑人只需幾秒即可完成。同時(shí)，對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘還能實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。此外，結(jié)構(gòu)化后的視頻數(shù)據(jù)占用更小的內(nèi)存空間，在數(shù)據(jù)爆發(fā)的今天能有效減輕傳輸和存儲(chǔ)壓力。

生物識(shí)別

生物識(shí)別技術(shù)是利用人體固有的生理特性和行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)。隨著科技的發(fā)展，生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為個(gè)人身份識(shí)別或認(rèn)證技術(shù)的重要方式。人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別的重要分支，可以對(duì)用戶以Zui自然、Zui直觀的非接觸方式進(jìn)行識(shí)別，更容易被用戶接受，也是目前在公共安全領(lǐng)域應(yīng)用Zui廣泛的技術(shù)。公安的實(shí)戰(zhàn)需求主要是對(duì)“人、車、物”的追蹤、分析和排查。目前公安機(jī)關(guān)對(duì)處理“人”的技術(shù)需求Zui迫切。在公安實(shí)戰(zhàn)領(lǐng)域，人臉識(shí)別不僅能做到確認(rèn)身份，還能做到人臉比對(duì)、人臉跟蹤、活體檢測(cè)等，幫助警方在人群中快速鎖定目標(biāo)對(duì)象身份，做到事前預(yù)防、事中預(yù)警、事后核查，極大提升警方辦案效率，節(jié)約警力。

物體識(shí)別

目前在安防領(lǐng)域，物體識(shí)別較為典型的應(yīng)用是車輛識(shí)別，通過外設(shè)觸發(fā)和視頻觸發(fā)兩種方式，實(shí)現(xiàn)采集車輛圖像、自動(dòng)識(shí)別車牌等。對(duì)車輛外形特征、車牌進(jìn)行識(shí)別，不僅能夠掌握車輛屬性，還能掌握車主屬性、關(guān)系人屬性、行為特征等，與生物識(shí)別相結(jié)合，構(gòu)建出立體防控體系。在實(shí)際應(yīng)用中，車輛識(shí)別能夠與車輛屬性、車主屬性等數(shù)據(jù)進(jìn)行串聯(lián)比對(duì)，對(duì)出現(xiàn)的高危車輛進(jìn)行預(yù)警；對(duì)車顏色、車型、遮擋板、掛件等特征進(jìn)行提取，還能有效破解困擾交警的“套牌車”難題；在卡口篩選過往車輛，能夠在建立大量數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上過濾可信車輛，從而快速鎖定目標(biāo)車輛，減輕警方工作壓力。

大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)整合海量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算。大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力和知識(shí)庫(kù)管理能力，是人工智能分析預(yù)測(cè)、自主完善的重要支撐。其包含三大部分：海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘。

海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲(chǔ)人工智能應(yīng)用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源，并基于時(shí)間軸進(jìn)行數(shù)據(jù)累積，以便能在時(shí)間維度上體現(xiàn)真實(shí)事物的規(guī)律。同時(shí)，通過大數(shù)據(jù)的挖掘與分析形成有價(jià)值數(shù)據(jù)，可以為深度學(xué)習(xí)提供更加有效的數(shù)據(jù)樣本。

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以極大地降低人工成本，提高效率，甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務(wù)成為可能。如：人臉、人員大數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，身份證庫(kù)重復(fù)人員查找，通過語(yǔ)義描述從視頻中查找穿某種衣服，某種顏色的車輛查找，車牌查找，以圖搜圖，視頻關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。

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