AI“透视眼” 从视频中认出“嫌疑人”

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安全行业已经吹起了人工智能的风。记者了解到，人工智能技术已经使机器能够“理解”视频中的人、车、物体和行为，公安部门可以通过比较和搜索国家逃犯数据库中的数据，快速找到可疑物体。那么人工智能“透视眼”如何帮助警方破案呢？

通过算法解决视频结构化

在监控视频中，基本信息显示在每个行人旁边，如男性、中年、戴帽子、长袖和黑色裤子；同时，在行驶的车辆旁边还有车辆类型、牌照号码和车身颜色等基本信息。最近，在公安部主办的第九届中国国际警察装备博览会上，许多人在东方网通展示的“视频图像分析系统”前驻足。

“视频分析的核心是对视频进行结构化，通过人工智能算法提取视频流中的运动目标，并赋予其一定的属性。目前，人脸、人体、汽车和非机动车信息的结构化显示已经实现。预警、协作和事后检索解决了公安部门最迫切的动态人脸识别需求。”东方网通总裁赵永军在接受记者独家采访时表示。

人工进行案例关联分析和跟踪容易受到个人主观判断、数据分析量、分析维度等因素的干扰，浪费人力成本，效率低下。随着我国视频监控量的增加以及高清化和网络化的普及，视频不再是简单的图像，更多的信息数据可以通过分析和挖掘得到，这为人工智能技术进入安防行业提供了坚实的基础。

记者了解到，中国安防市场的规模已经达到1000亿，安防设备的三大产品是视频监控、门禁和防盗报警设备，其中视频监控仍然是最重要的市场。用于视频监控的人工智能技术主要是人脸识别技术，包括静态图片人脸识别和动态视频人脸识别。动态视频流是非结构化的，不能被检索和利用，而目前发展起来的视频分析已经通过人工智能算法初步解决了结构化问题。

由于实时结构化视频显示，江苏省连云港市公安局大大提高了破案效率。截至2017年，通过肖像追踪网络筛选了35，660名主要嫌疑人，通过动态控制逮捕了76名逃犯。通过车辆跟踪网络，查明了1100多起破获的案件，逮捕了685名肇事者，没收了大约263辆非法车辆。据估计，在2018年中期，更多的人工智能产业化应用将围绕区域人群监控和案例分析系统实施。

社区将成为城市安全的主战场

然而，虽然我国的视频监控网络已经逐步完善，但由于安装时间、技术、产品形式和落地场景的影响，很多摄像机已经部署在公共区域，很少能真正满足人工智能的结构要求。赵永军认为，大规模应用适合前端场景的产品是未来的一个重要发展方向。

有人说社区是人类活动时间最长的地方，住在室内的人会产生大量的生活数据。业内人士指出，社区将成为城市安全的主战场之一。在赵永军看来，社区安全应该建立三道防线，每一道防线都有不同的关注点，但它不能脱离人工智能技术。第一个是社区大门，它关注进出的人和车辆的数据收集。第二种方式是进入从社区到单位门口的整条道路，并通过视频采集和其他数据采集来描绘目标轨迹。第三种方式是实现单元门与门禁系统的关联，也就是说，未来的门禁系统具有人脸识别的功能。“通过三道防线，您可以掌握各种数据，例如进出人数的统计数据、人员身份以及有无尾随。”

目前，许多安防企业开发了智能安防社区系统，这些系统与社区监控、门禁管理、人脸识别等系统的动态传感数据密不可分，便于公安部门收集和管理辖区内的各种基础数据。此外，一些企业还提供安全预警方案，如万科进入危险区域预警、防丢失管理系统、儿童异常行为预警管理等。

Ai安全是安全产业升级的总趋势。然而，业内一些分析人士指出，如何进一步将采集到的安全场景数据样本与实战相结合，如何使识别出的数据由浅入深，如何提高安全领域监控数据的开放性和共享度，都是人工智能技术在安全行业应用中面临的挑战。