AI安防方案解决平安城市痛点

在当前复杂多变的国际形势下，中国在社会发展方面的维稳工作显得尤为重要，尤其我国正处在公共安全事件易发、频发、多发阶段：违法犯罪、恐怖事件等公共安全问题总量居高不下，复杂性加剧，潜在风险和新隐患增多，突发事件的防控与处置难度加大。维护公共安全的任务重要而艰巨，已成为维稳工作中的关键一环。

平安城市项目

平安城市项目是国家为维护社会公共安全而大力实施推进的城市安防工程。十年来，以视频监控系统为核心的平安城市项目已在全国范围内初步构建起覆盖公共区域、要害部位的“天网”，为我国的安防事业提供了强有力的监控武器。然而，随着业务的拓展我们发现，在推进新型技术与现有的传统安防体系结合的过程中遇到了诸多困难，民用安防厂商鱼龙混杂、设备落后、子系统数据不共享等问题使智慧城市、平安城市的发展受到了桎梏的限制。

传统安防面临的痛点

NO.1 人口流动量大，难以监控

随着我国城镇化建设步伐的不断加快，城市人口不断膨胀，在城市中将会形成一些人流密集区域；另在一些大型会议、活动举办时期或节假日内，如杭州的G20峰会，其所在区域的人口流动量也会瞬间扩大。诸如此类，都会加剧安防工作者对人员监控的难度。

NO.2 安防设备落后

政府安全相关部门的安防设备与技术手段已不能满足其快速找出人、找到人、定位人的核心诉求；同时目前的监控系统多偏向于事后响应， 缺少事前主动出击、主动预防的能力。

NO.3 视频资源利用率低，数据检索慢

这也是目前传统安防面临的最大困难和亟需智能化的主要原因。截止到2016年10月，我国现有的安防监控设备数量已经达到2600万台， 虽然和发达国家相比每千人的覆盖率仍有较大差距，但中国的人口数量和城市规模还是决定了这些设备惊人的视频数据量。然而搭建基础的视频监控网络和基础设施并不难，难的是如何利用这些数据为安防业务提供既快又准的支持。

NO.4 信息孤立、不对称

数据孤岛是整个智慧城市建设中都避不开的议题，在安防智能化改革中也面临着同样的问题。传统的安防体系中，各管辖区域、各平台系统之间信息不共享，也无法与公安部门的人员信息系统相对接，无论是硬件匹配还是平台架构之间都有难以填平的沟壑，在规模联网和智能化改造中复杂的异构系统架构使工程实施难度陡增。

目前警务处理仍是以事后取证为主，而多数公安系统运维以及资源使用方面还是偏低，视频故障丢失、视频不清晰或者是视频数量过多为办案人员侦查带来巨大障碍。显然随着海量视频数据的堆叠和系统逐步拓充，单纯依靠传统安防手段和人工识别已经无法完成快速检索工作。

政策推动安防智能化

近日，为明确“十三五”期间公共安全科技领域的发展思路、发展目标、重点任务和政策措施，科技部也制定了《“十三五”公共安全科技创新专项规划》，指出安防领域在立体化社会治安防控中，要研究智能视觉与警务物联网应用技术。

政策为人工智能企业在安防领域的技术应用增添了推力。 AI 技术与各个行业尤其是安防行业的融合，拥有巨大数据流量的安防行业与人工智能结合有着天然的优势，人工智能在海量样本中高效的识别能力为安防诸多业务场景的难题给出了答案。

智能安防解决方案

针对传统安防向智能安防升级的痛点问题，基于深度学习和感知融合技术的“云+端”的智能安防解决方案，帮助安防行业实现从前端数据采集到数据分析全方位、立体化的技术与产品支持。结合不同警种在治安管理、警情研判、人员检索、数据挖掘等实战需求，一方面通过“智能前端化”推动采集终端技术升级，一方面结合安防行业海量的数据资源优势对相关算法进行优化和训练，从而形成从前端到云端再到前端的智能循环运维模式。

而针对不同安防业务场景，智能安防解决方案分为人像识别系列、视频结构化系列、智能硬件系列、临侦系列、视频平台系列和车辆系列。

利用基于深度学习算法训练出来的人脸识别技术、图像识别技术与视频结构化技术，智能安防系列解决方案可实现在区域治安防控、社区治理、临时区域布控、边检、监狱、军区等不同业务场景，对目标人员的高并发高精度识别及高速建模入库；对海量视频监控数据、图像数据进行实时结构化处理，迅速检索人员和车辆信息；同时系统还支持在千万级人像低库中对目标人员的秒级响应、自动报警。

人脸识别的应用

智能安防解决方案可广泛应用于视频监控、入侵告警、出入口控制、门禁、电子巡更、联网告警等主要安防领域，有效解决公安、海关、机场、铁路等政府安全相关机构对于可疑人员身份确认、实名制认证、人脸电子围栏、重点人员布控告警等实战诉求。

来源：警用科技