安防行業早已颳起AI風。記者了解到，人工智慧技術已經可讓機器「看得懂」視頻中的人、車、物和行為，公安部門通過比對和檢索全國逃犯庫中的數據能快速找到可疑對象。那麼AI「透視眼」如何幫助警方破案?
通過算法解決視頻結構化
一段監控視頻中，每位行人身旁都顯示著基本信息，比如男性、中年、戴帽、長袖、黑褲;同時，行駛的車輛旁也有車型、車牌號、車身顏色等基本信息。近日在公安部主辦的「第九屆中國國際警用裝備博覽會」上，許多人在東方網力展出的這款「視頻圖像解析系統」前駐足。
「視頻解析的核心就是把視頻結構化，通過人工智慧算法將視頻流中的運動目標提取出來，同時賦予它一定的屬性，目前已經實現人臉、人體、車和非機動車信息的結構化展示，實現事前預警、事中協作、事後檢索，解決了公安部門最迫切的動態人臉識別需求。」東方網力總裁趙永軍在接受記者專訪時表示。
人工進行案件關聯分析、軌跡跟蹤，容易被個人主觀判斷、數據分析量、分析維度等因素的幹擾，浪費人力成本而且效率低下。隨著我國視頻監控體量增大以及高畫質化、網絡化的普及，視頻已經不僅僅是簡單的圖像，通過分析及挖掘，能衍生出更多信息數據，這為人工智慧技術進入安防行業提供堅實基礎。
記者了解到，我國安防市場規模達千億級別，安防設備三大產品分別是視頻監控、門禁和防盜報警設備，其中視頻監控仍是最主要的市場。視頻監控所使用的人工智慧技術主要是人臉識別技術，包括靜態圖片人臉識別和動態視頻人臉識別，動態視頻流沒有結構化而沒法檢索和利用，而發展至今的視頻解析已經通過人工智慧算法初步解決了結構化問題。
得益於視頻實時結構化展示，江蘇省連雲港市公安局大大提升了破案效率，截至2017年，通過人像追蹤網甄別重點嫌疑人員35660次，動態布控抓獲逃犯76名。通過車輛追蹤網甄別破獲案件1100餘起，抓獲作案人員685人，查獲違章車輛約263輛。據估計，安防在2018年中圍繞區域人群監控、案情分析系統等必將落地更多AI產業化應用。
社區將成城市安防主戰場
不過，我國視頻監控網雖已逐步完善，但受到安裝時間、技術、產品形態以及落地場景的影響，許多已經布控在公共區域的攝像頭，真正達到人工智慧的結構化要求可以視頻解析的還不多。趙永軍認為，未來在前端適合場景的產品大規模應用是重要發展方向。
有人說，社區是人類活動時間最長的地方，人們身居室內產生了大量的生活數據。業內人士指出，社區將成為城市安防的主戰場之一。在趙永軍看來，社區安防要打造三道防線，每一道防線的關注點都不同，但都離不開人工智慧技術。第一道是社區門口，關注人員車輛進出的數據採集。第二道是進入社區到單元門口的整個道路，通過視頻採集和其他數據的採集實現對目標的軌跡刻畫。第三道是實現單元門口和門禁系統的關聯，也就是說，未來門禁系統具備人臉識別功能。「通過三道防線，可以掌握進出人數統計、人員身份識別、有無尾隨等多種數據。」
目前，許多安防企業研發了智能安防社區系統，離不開社區監控、門禁管理、人臉識別等多類系統的動態感知數據，從而為公安部門實現轄區內各項基礎數據的採集和管理取得便利。此外，也有企業在安全預警方面提供方案，如萬科的危險區域進入預警、防走失管理系統和兒童異常行為預警管理。
AI安防是安防行業升級的大勢所趨，不過，業內也有分析指出，如何將收集到的安防場景數據樣本與實戰進一步結合，如何讓識別的數據從淺層信息走向深度信息，如何提升安防領域監控數據的開放性和共享程度等，都是人工智慧技術在安防行業應用存在的挑戰。
(責任編輯：韓夢晨)