視頻智能分析助力公安行業偵查破案，人臉識別模型獲得更豐富的海量的樣本數據
隨著高清IP攝像機的普及，視頻監控系統平臺的視頻接入和存儲也越來越多，如何有效利用這些視頻資源，挖掘其潛在價值，是用戶當前面臨的首要問題。未來無疑是智能化的時代，海量數據挖掘的時代，一個更加便捷的時代。這一切的前提都依賴于智能算法、數據挖掘技術不斷突破和成熟。
視頻智能分析助力公安行業偵查破案
傳統的視頻監控解決了視頻的存儲和回放，以及各廠商視頻流的互聯互通，但仍然無法準確識別、定位和查找視頻中的人，車，物等目標信息。目前，要實現全方位的實時監控，指揮調度，視頻錄像中可疑目標的檢索查證，還必須依靠大量的工作人員時刻緊盯屏幕，監視所有攝像機的實況視頻，以及回放相關視頻錄像，查找可疑人員，車輛目標和線索。這顯然需要耗費大量人力，而且難免也會因為疲勞和疏忽，而錯漏掉某些稍縱即逝的重要信息。
因此，圍繞公安業務需求的公安實戰平臺，結合視頻圖像偵查業務，對監控畫面中感興趣的目標視頻進行智能分析，提取可疑的人、車、物等目標信息，生成結構化的語義描述，從而實現特定目標的快速定位、查找和檢索。人工智能在視頻內容的特征提取、內容理解方面有著天然的優勢。前端攝像機內置人工智能芯片，可實時分析視頻內容，檢測運動對象，識別人、車屬性信息，并通過網絡傳遞到后端人工智能的中心數據庫進行存儲。匯總的海量城市級信息，再利用強大的計算能力及智能分析能力，人工智能可對嫌疑人的信息進行實時分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節約寶貴的時間。其強大的交互能力，還能與辦案民警進行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。
基于人工智能的視頻智能分析是利用計算機圖像視覺處理、模式識別和機器學習等算法，分析和識別運動目標信息。作為公安實戰平臺中最為重要的環節，基于人工智能的人臉識別技術需求應用更為迫切。
公安部門借助人臉卡口IPC攝像機的智能人臉檢測技術，在城市道路、廣場、娛樂場所及各類重點場所的人員目標的人臉識別，提取包括人的性別、戴眼鏡、年齡段等特征信息。從而實現人臉的實時布控、高危人員比對、以圖搜圖、語義搜索等方面的業務應用。比如，人臉布控業務是通過對場景中視頻的進行實時人臉采集和視頻分析，并與各種人臉庫提供的圖片(警綜、信綜、出入境、人口庫、追逃庫、犯罪人員庫等)進行實時比對。如果發現重點關注人員，將推送到公安實戰平臺客戶端或手機終端。另外公安實戰平臺與全國人口庫、常住人口庫、居住證人口庫等數據關聯，實現城市地鐵、機場、酒店的人臉識別系統的聯動。結合地圖業務應用，可實現軌跡回放、告警、查詢的可視化。
另外，事實上，在安防領域的人臉識別處于一種非常復雜的狀態的制約。實際監控場所得到的人臉圖片質量不高，距離研究領域的圖片，例如LFW數據庫，還相距甚遠。例如，光照，姿態，表情，飾物，遮擋，運動模糊，分辨率等都影響著人臉識別算法的實際應用推廣。已有的訓練算法，或者說已有的訓練數據無法表達出一個具有很強泛化能力的算法模型。
未來人臉識別模型如果需要取得突破，一方面需要更多更豐富的海量的樣本數據，如各種光照，姿態，表情下的人臉圖像。另一方面，深度學習模型還可以進一步優化和調整。
隨著高清IP攝像機的普及，視頻監控系統平臺的視頻接入和存儲也越來越多，如何有效利用這些視頻資源，挖掘其潛在價值，是用戶當前面臨的首要問題。未來無疑是智能化的時代，海量數據挖掘的時代，一個更加便捷的時代。這一切的前提都依賴于智能算法、數據挖掘技術不斷突破和成熟。
生物識別技術，生物識別的十大關鍵技術解析
生物識別技術，生物識別的十大關鍵技術解析生物識別技術在近幾年有了長足的進展，但要使生物識別從理論研究走向實際應用，眾多的科研單位還需要突破和解決其中一系列的關鍵技術。從統計的意義上講人類的指紋、掌形、虹膜等生理特征存在著唯一性。因而這些特征都可以作為鑒別用戶身份的依據。安防防盜，V手勢拍照或被盜指紋?......視頻智能分析助力公安行業偵查破案
傳統的視頻監控解決了視頻的存儲和回放，以及各廠商視頻流的互聯互通，但仍然無法準確識別、定位和查找視頻中的人，車，物等目標信息。目前，要實現全方位的實時監控，指揮調度，視頻錄像中可疑目標的檢索查證，還必須依靠大量的工作人員時刻緊盯屏幕，監視所有攝像機的實況視頻，以及回放相關視頻錄像，查找可疑人員，車輛目標和線索。這顯然需要耗費大量人力，而且難免也會因為疲勞和疏忽，而錯漏掉某些稍縱即逝的重要信息。
因此，圍繞公安業務需求的公安實戰平臺，結合視頻圖像偵查業務，對監控畫面中感興趣的目標視頻進行智能分析，提取可疑的人、車、物等目標信息，生成結構化的語義描述，從而實現特定目標的快速定位、查找和檢索。人工智能在視頻內容的特征提取、內容理解方面有著天然的優勢。前端攝像機內置人工智能芯片，可實時分析視頻內容，檢測運動對象，識別人、車屬性信息，并通過網絡傳遞到后端人工智能的中心數據庫進行存儲。匯總的海量城市級信息，再利用強大的計算能力及智能分析能力，人工智能可對嫌疑人的信息進行實時分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節約寶貴的時間。其強大的交互能力，還能與辦案民警進行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。
基于人工智能的視頻智能分析是利用計算機圖像視覺處理、模式識別和機器學習等算法，分析和識別運動目標信息。作為公安實戰平臺中最為重要的環節，基于人工智能的人臉識別技術需求應用更為迫切。
公安部門借助人臉卡口IPC攝像機的智能人臉檢測技術，在城市道路、廣場、娛樂場所及各類重點場所的人員目標的人臉識別，提取包括人的性別、戴眼鏡、年齡段等特征信息。從而實現人臉的實時布控、高危人員比對、以圖搜圖、語義搜索等方面的業務應用。比如，人臉布控業務是通過對場景中視頻的進行實時人臉采集和視頻分析，并與各種人臉庫提供的圖片(警綜、信綜、出入境、人口庫、追逃庫、犯罪人員庫等)進行實時比對。如果發現重點關注人員，將推送到公安實戰平臺客戶端或手機終端。另外公安實戰平臺與全國人口庫、常住人口庫、居住證人口庫等數據關聯，實現城市地鐵、機場、酒店的人臉識別系統的聯動。結合地圖業務應用，可實現軌跡回放、告警、查詢的可視化。
另外，事實上，在安防領域的人臉識別處于一種非常復雜的狀態的制約。實際監控場所得到的人臉圖片質量不高，距離研究領域的圖片，例如LFW數據庫，還相距甚遠。例如，光照，姿態，表情，飾物，遮擋，運動模糊，分辨率等都影響著人臉識別算法的實際應用推廣。已有的訓練算法，或者說已有的訓練數據無法表達出一個具有很強泛化能力的算法模型。
未來人臉識別模型如果需要取得突破，一方面需要更多更豐富的海量的樣本數據，如各種光照，姿態，表情下的人臉圖像。另一方面，深度學習模型還可以進一步優化和調整。
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