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　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】經(jīng)過(guò)十多年的平安城市建設(shè)，中國(guó)已經(jīng)成為*大的安防市場(chǎng)。其中視頻監(jiān)控作為安防系統(tǒng)中不可或缺的重要組成，正日益發(fā)揮更加重要的作用，比如"圖像偵查"已經(jīng)成為刑偵、技偵、網(wǎng)偵之外的公安部門(mén)第四大技防手段。遍布城市大街小巷的攝像頭，每天都會(huì)產(chǎn)生大量視頻資料數(shù)據(jù)，不僅為社會(huì)治安穩(wěn)定發(fā)揮作用，也為智慧城市和物聯(lián)感知提供信息支撐，但這些圖像資料如何能夠被用戶快速消化使用，成為更有價(jià)值的情報(bào)數(shù)據(jù)呢？
 

　　隨著平安城市及智慧城市建設(shè)的推進(jìn)，目前新建監(jiān)控項(xiàng)目已基本實(shí)現(xiàn)高清化，傳統(tǒng)的模擬監(jiān)控正逐步更新?lián)Q代，隨著建設(shè)規(guī)模的逐步擴(kuò)大，將帶來(lái)存儲(chǔ)成本的大幅增長(zhǎng)。同時(shí)，各地的視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)共享等相關(guān)項(xiàng)目已開(kāi)展多年，隨著人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，平安城市應(yīng)用正逐步向警務(wù)云、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等方向轉(zhuǎn)變。而高清監(jiān)控視頻信息作為公安重要的數(shù)據(jù)資源之一，目前還僅停留在事后查看的層面，沒(méi)有被充分利用起來(lái)。以視頻數(shù)據(jù)為核心的安防監(jiān)控體系，每天都產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，讓用戶從這些數(shù)據(jù)中尋找線索，不亞于大海撈針。人工的數(shù)據(jù)回溯，不僅占用了大量的人力、物力和時(shí)間，同時(shí)由于個(gè)人能力的差異也會(huì)導(dǎo)致針對(duì)視頻的認(rèn)知偏差。例如道路監(jiān)控僅針對(duì)卡口實(shí)現(xiàn)了主干道的車(chē)輛識(shí)別，覆蓋面有限，其他活動(dòng)目標(biāo)及特征無(wú)法獲取,大多依靠人工進(jìn)行收集和處理，難以結(jié)合多種時(shí)空交叉數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢索和研判比對(duì)。因此，智能化已經(jīng)成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的共識(shí)，智能化就是自動(dòng)把視頻圖像里面的內(nèi)容和目標(biāo)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的成熟，使得由人工智能來(lái)自動(dòng)消化海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)成為可能。目前，人工智能已經(jīng)逐步滲透到安防行業(yè)，終將會(huì)把以視頻網(wǎng)絡(luò)為核心的安防產(chǎn)業(yè)，重塑為以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為核心，以情報(bào)生產(chǎn)為目標(biāo)的智慧物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)。以平安城市為例，針對(duì)道路監(jiān)控視頻特別是簡(jiǎn)易卡口等相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)化分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，將是未來(lái)平安城市建設(shè)的一個(gè)重要方向。
 

大數(shù)據(jù)催化 安防行業(yè)視頻結(jié)構(gòu)化趨勢(shì)明顯
 

　　視頻結(jié)構(gòu)化的趨勢(shì)
 

　　所謂"結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)"是數(shù)據(jù)能夠直接表達(dá)目標(biāo)的性狀、屬性以及身份，這種數(shù)據(jù)可以大規(guī)模地檢索、分析、統(tǒng)計(jì)。結(jié)合平安城市中攝像頭部署的場(chǎng)景特點(diǎn)和用戶使用需求，可以將視頻結(jié)構(gòu)化分解為三大類：車(chē)輛結(jié)構(gòu)化、行人結(jié)構(gòu)化、人臉結(jié)構(gòu)化。由于視場(chǎng)角和位置的限制，往往車(chē)輛結(jié)構(gòu)化和行人結(jié)構(gòu)化可以使用同一類攝像機(jī)，而人臉結(jié)構(gòu)化目前會(huì)對(duì)安裝部署提出專門(mén)要求。
 

　　1.車(chē)輛結(jié)構(gòu)化
 

　　車(chē)輛識(shí)別問(wèn)題目前似乎已經(jīng)可以解決，因?yàn)檐?chē)輛是一種非常特殊的目標(biāo)，具備的車(chē)牌號(hào)碼，只要把車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別出來(lái)就可以。但問(wèn)題在于，道路上的攝像機(jī)不止有標(biāo)準(zhǔn)位置安裝的電警和卡口，還有數(shù)量龐大的普通監(jiān)控?cái)z像機(jī)。電警卡口攝像頭由于分辨率較高，角度非常合適，并具備專用補(bǔ)光燈，可以增加正面識(shí)別的成功率。而普通的視頻監(jiān)控?cái)z像頭，分辨率并不太高，視場(chǎng)角較大導(dǎo)致每個(gè)目標(biāo)的像素較低，這就提高了識(shí)別的難度。而借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)的新一代圖像識(shí)別算法，可以有效提升對(duì)道路監(jiān)控特別是簡(jiǎn)易卡口中車(chē)輛識(shí)別準(zhǔn)確率，無(wú)論是機(jī)動(dòng)車(chē)還是非機(jī)動(dòng)車(chē)都可被檢測(cè)與跟蹤，對(duì)應(yīng)每一個(gè)目標(biāo)的屬性也會(huì)被識(shí)別出來(lái)，包括：車(chē)牌號(hào)碼、生產(chǎn)商、型號(hào)、年檢標(biāo)的狀態(tài)，甚至具體是哪個(gè)年份的型號(hào)也可以被識(shí)別出來(lái)。以天地偉業(yè)開(kāi)發(fā)的視頻結(jié)構(gòu)化分析服務(wù)器為例，車(chē)輛結(jié)構(gòu)化支持：車(chē)輛號(hào)碼識(shí)別，可針對(duì)一定傾斜角度范圍內(nèi)的車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別；車(chē)牌顏色識(shí)別；車(chē)牌類型識(shí)別；車(chē)輛子品牌識(shí)別；車(chē)輛類型識(shí)別(大型客車(chē)、中型客車(chē)、小型客車(chē)、大貨車(chē)、轎車(chē)等)；車(chē)身顏色識(shí)別；車(chē)窗標(biāo)識(shí)物檢測(cè)(年檢標(biāo)、遮陽(yáng)板、紙巾盒、掛墜、擺件)。
 

　　此外，還支持對(duì)非機(jī)動(dòng)車(chē)進(jìn)行識(shí)別，包括二輪車(chē)和三輪車(chē)。當(dāng)圖像中的車(chē)輛被結(jié)構(gòu)化為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后，就可做各類大數(shù)據(jù)分析，比如搜索"白色寶馬"后，可以選擇結(jié)果中任何一輛車(chē)，查看它出現(xiàn)過(guò)的位置和時(shí)間，結(jié)合地圖形成軌跡。
 

　　2.行人結(jié)構(gòu)化
 

　　目前街道上的普通監(jiān)控?cái)z像機(jī)，實(shí)際上是不滿足人臉識(shí)別分辨率的條件，一是視場(chǎng)角往往設(shè)置的比較廣，和人的距離比較遠(yuǎn)，導(dǎo)致人臉像素較小，二是光照和高度不合適，雖然可以看清這個(gè)人的外形，但要想看清他的面部，尤其想在面部區(qū)域得到一個(gè)比較高的分辨率(至少是100×100)比較困難。盡管無(wú)法取得清晰的正面人臉照片做識(shí)別比對(duì)，但是如果能夠從目標(biāo)身上得到其他屬性，也是很重要的線索。仍以天地偉業(yè)開(kāi)發(fā)的視頻結(jié)構(gòu)化分析服務(wù)器為例，行人結(jié)構(gòu)化支持對(duì)行人性別進(jìn)行識(shí)別；支持對(duì)行人頭部特征進(jìn)行識(shí)別(戴眼鏡、戴帽子)；支持對(duì)行人上身和下身衣服顏色進(jìn)行識(shí)別；支持對(duì)行人上身下身衣服紋理款式進(jìn)行識(shí)別；支持對(duì)行人附帶物品進(jìn)行識(shí)別(背包、手提包)。
 

　　這些信息雖然跟人臉識(shí)別不太一樣，但也是一種有效的信息獲取途徑。比如搜索紅上衣黑褲子背包的婦女，輸入這4個(gè)搜索條件，即可迅速地找到目標(biāo)。
 

　　3.人臉結(jié)構(gòu)化
 

　　人臉識(shí)別技術(shù)在過(guò)去幾年進(jìn)展非常大，和兩三年前相比，測(cè)試一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)集時(shí)，錯(cuò)誤率可能已經(jīng)小了上千倍。訓(xùn)練人臉模型時(shí)，尤其要注意光照、角度、表情問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)抗干擾。盡管人臉識(shí)別對(duì)攝像機(jī)的安裝部署場(chǎng)景有一定要求，但以天地偉業(yè)推出的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別布控產(chǎn)品為例：步行街人臉布控，抓拍率>80%，識(shí)別率>80%；可判別性別、年齡、眼鏡、墨鏡、口罩等人臉屬性，即便偽裝也能相似識(shí)別；人臉旋轉(zhuǎn)角度適應(yīng)范圍廣，左右側(cè)可達(dá)25%；識(shí)別畫(huà)面中人臉>15個(gè)，人眼間距大于30像素可識(shí)別。
 

　　基于視頻結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)分析
 

　　在安防監(jiān)控系統(tǒng)中，攝像頭和錄像機(jī)產(chǎn)生海量視頻，當(dāng)人工智能把圖像資料轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的海洋，數(shù)據(jù)量仍舊非常龐大。如果結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)很好的挖掘，也不是有意義的情報(bào)。而具備時(shí)間和空間屬性的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以使用數(shù)學(xué)模型的手段進(jìn)行挖掘，得到的線索信息就會(huì)幫助用戶分析目標(biāo)的行為，這在公安部門(mén)叫做技戰(zhàn)法。比如一些比較簡(jiǎn)單地篩選類模型：車(chē)輛稽查布控--檢測(cè)到一輛車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼是一個(gè)嫌疑犯車(chē)牌號(hào)時(shí)，平臺(tái)會(huì)立刻預(yù)警；人員黑名單--系統(tǒng)布控了一張?zhí)臃傅恼掌?dāng)在某個(gè)地鐵站的攝像頭里發(fā)現(xiàn)一個(gè)人長(zhǎng)相相似時(shí)，平臺(tái)也會(huì)立刻報(bào)警。還有一些比較復(fù)雜的研判類模型：車(chē)輛頻繁夜出--某些車(chē)輛經(jīng)常在夜間出行，白天幾乎不動(dòng)，這類行為如果排除了正當(dāng)職業(yè)，就屬于嫌疑行為；黃牛黨--某些人經(jīng)常在醫(yī)院或體育館門(mén)口徘徊出入，如果過(guò)一定頻次，就有嫌疑。
 

　　可以看到，當(dāng)海量視頻圖像變成了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以后，可以為不同行業(yè)和不同場(chǎng)景提供豐富有效的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。(原標(biāo)題：
 

　　度學(xué)習(xí)技術(shù)與安防行業(yè)的超融合
 

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