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      打擊違法行為、遏制違法事件發(fā)生，一直都是國家公安機構(gòu)的終極目標(biāo)，依托于科技的力量通過攝像頭進行視頻實時監(jiān)控是公安機構(gòu)打擊嫌疑人的一項“法寶”，但目前公安所使用的攝像頭視屏監(jiān)控僅僅只能用來協(xié)助破案，無法達到引導(dǎo)公安人員打擊嫌疑人，阻止違法事件發(fā)生的作用，每天社會中的違法事件仍舊還在我們身邊上演著。

      伴隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展，為人類帶來新變革的人工智能技術(shù)出現(xiàn)了，目前已經(jīng)在金融、安防、醫(yī)療、法律等多個不同領(lǐng)域開始逐步應(yīng)用。源于安防領(lǐng)域事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的訴求與人工智能的技術(shù)邏輯完全吻合，安防行業(yè)占得先機。當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用到安防行業(yè)公安天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的攝像頭上，監(jiān)控里的視頻能夠進行數(shù)據(jù)智能分析，公安機構(gòu)打擊嫌疑人也出現(xiàn)了更多的可能。

     AI攝像頭能為公安機構(gòu)創(chuàng)造哪些可能？

     視頻監(jiān)控的發(fā)展，一直以來都是用于檢測和制止家庭、企業(yè)和公共場所的違法行為。國家公安機構(gòu)每年在打擊違法份子的手段上尤其是在完善天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)上投入了大量的資金和人力，目前公安機構(gòu)天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)安放的攝像頭基本上已經(jīng)遍布城市中的每一個角落，農(nóng)村也正在開始普及當(dāng)中。

    一、助力公安高效偵查破案，AI攝像頭成“偵查專家”

    在公安機構(gòu)建設(shè)的天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的攝像頭只能夠解決視頻的儲存和回放，公安人員一旦使用這些監(jiān)控設(shè)備偵查破案，需要定位和查找視頻錄像中的人、車輛、物等目標(biāo)相關(guān)信息，然而這需要投入大量的人力以及精力。

    因為目前要實現(xiàn)全方位的實時監(jiān)控，調(diào)度指揮，視頻錄像中的可疑車輛檢索查證，必須得依靠公安相關(guān)工作人員時刻緊盯屏幕，監(jiān)視所有攝像頭里的實況視頻，以及相關(guān)視頻錄像的回放。同時這也難以避免因為工作人員長時間緊盯屏幕和疏忽，導(dǎo)致遺漏某些稍縱即逝的重要消息，從而影響公安人員自身的破案效率。

    在這種情況下，公安機構(gòu)急需一種新的技術(shù)來幫助自身打破通過人為視頻監(jiān)控檢索消息的壁壘。而人工智能的四個核心能力，語音、圖像、自然語言理解和人物畫像，恰好滿足公安人員通過攝像頭視頻監(jiān)控檢索信息的訴求。

    通過人工智能四大核心技術(shù)，當(dāng)公安天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的攝像頭能夠?qū)σ曨l數(shù)據(jù)進行智能分析，實時分析視頻監(jiān)控內(nèi)容，檢測運動對象，識別人、車屬性信息，將存在可疑點視頻傳遞到數(shù)據(jù)庫進行單獨存儲，同時還能提取視頻錄像中違法現(xiàn)場周邊可疑的人、車、物等目標(biāo)相關(guān)信息，通過人臉識別技術(shù)實現(xiàn)一對一的圖像對比，快速的查找可疑目標(biāo)資料信息，定位可疑目標(biāo)位置，生成結(jié)構(gòu)化的語義描述反饋給公安工作人員，這將大大提高公安人員偵查破案的效率。違法嫌疑人的軌跡鎖定原來可能需要幾天時間，在AI攝像頭的幫助下縮短到幾個小時就能協(xié)助公安人員快速破案抓獲違法嫌疑人，讓嫌疑人無所遁形。

    二、利用人工智能“預(yù)測”違法，協(xié)助公安人員預(yù)防違法事件

    社會違法事件頻頻上演，將違法嫌疑人緝拿歸案是公安機構(gòu)的本職工作，但是某種意義上而言維護治安，及時制止違法事情的發(fā)生更加值得重視，如何有效的預(yù)防違法事件的發(fā)生？這幾乎成為了每個國家公安機構(gòu)心頭的焦慮。

    那么AI攝像頭是否能夠協(xié)助公安人員預(yù)防違法事件發(fā)生呢？通過人工智能技術(shù)識別人的面部表情、行為識別以及步態(tài)分析，協(xié)助警察提前進行預(yù)測分析違法行為做好制止工作，AI攝像頭的作用也十分極具想象力。

    例如通過AI攝像頭建立一個面部識別系統(tǒng)，根據(jù)每一天某人去過哪些地方、有哪些行為動作，給他設(shè)置違法風(fēng)險評級，然后AI攝像頭將預(yù)測結(jié)果告知警方。比如說，生活中一個人去買菜刀并不可疑，但是如果同一個人買完菜刀之后又同時去買了一把錘子和一個袋子，那么這個人的可疑評級就會因此上升，一旦分值超過警戒線，AI攝像頭就會發(fā)出警報提醒公安部門密切關(guān)注此人，提前預(yù)判制止違法事件發(fā)生。

   AI攝像頭引導(dǎo)公安打擊違法需要突破的難題

    “理想很豐滿，現(xiàn)實卻很骨感”，利用AI攝像頭打擊嫌疑人的確非常具有應(yīng)用前景，但是就目前的技術(shù)，以及各方面的資源而言，AI攝像頭想要具體落實，還有很多實質(zhì)性的問題需要解決。

    一、視頻成像對環(huán)境的適應(yīng)性

    視頻成像是人工智能對視頻內(nèi)容理解的基石，而人工智能指導(dǎo)公安人員打擊嫌疑人主要分為三個步驟，目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)屬性提取。但是在惡劣的環(huán)境因素下，當(dāng)AI攝像頭面臨關(guān)照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過小又或是相互遮擋等問題的時候，這種情況下可能會對人工智能對視頻內(nèi)容的辨識度造成一定的影響甚至是數(shù)據(jù)誤報，給公安人員帶來一些不必要的麻煩。

    二、如何打破數(shù)據(jù)的孤島效應(yīng)

    大數(shù)據(jù)技術(shù)能為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預(yù)測、自主完善的重要支撐�？稍趥鹘y(tǒng)的安防體系中，各個平臺之間的數(shù)據(jù)開放性、彼此之間的共享度極低，例如定位、社交、車輛、消費等等，雖然公安人員能夠收集到這些數(shù)據(jù)，但是人工智想要自主收集卻不是一件易事。當(dāng)AI攝像頭缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐，就很難開展多維數(shù)據(jù)融合分析，無法實現(xiàn)目標(biāo)追蹤的目的。

    這里以人臉識別為例，要提高人臉識別的準(zhǔn)確率，只是單純依靠提高人物圖片高精度識別是不夠的，還需要擴充分析數(shù)據(jù)的緯度，例如定位、收集人物車輛和消費等信息，通過這樣大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合目標(biāo)信息分析才會更加的精確。

    三、領(lǐng)域?qū)�業(yè)知識的積累

    目前的智能分析技術(shù)還僅僅停留在單場景的目標(biāo)檢測和行為分析的層次，對視頻內(nèi)容的理解分析偏弱，無法對大范圍場景進行關(guān)聯(lián)行為分析，而主要表現(xiàn)于無法對動作、行為等動態(tài)特征以及之間的關(guān)聯(lián)性做結(jié)構(gòu)化的處理。

    另外，自身領(lǐng)域也沒有積累下有效的經(jīng)驗知識用于人類行為異常分析和風(fēng)險預(yù)測。

    四、缺乏有效的自主完善能力

    真正的人工智能需要具備自主學(xué)習(xí)的能力，如同圍棋機器人“阿爾法狗”一般能通過實戰(zhàn)不斷的進步，變得更加強大。但是當(dāng)前的智能更多只是一種反應(yīng)式的智能，根據(jù)用戶輸入條件進行自動判斷，并不具備自主成長學(xué)習(xí)的能力�；�于人工智能技術(shù)的攝像頭指導(dǎo)公安機構(gòu)破案，如何才能夠具備經(jīng)驗積累成長的能力，成為了當(dāng)前AI安防行業(yè)發(fā)展的大難題。

    雖然目前來說AI攝像頭的發(fā)展道路十分的曲折，但是隨著政府對AI安防的大力支持，未來數(shù)據(jù)的開發(fā)共享，深度學(xué)習(xí)算法的不斷提升，我們終將迎來一個全新的和諧社會。