datasheet

视频数据智能结构化 人脸识别技术引领安防进入SDT时代

2017-02-28来源: 重庆晚报 关键字:大数据  人工智能  人脸识别

当下,大数据快速积累、大规模并行计算的实现以及新算法不断涌现成为了深度学习爆发的催化剂,这也直接推动了人工智能在很多传统领域中的进展。在安防行业中,人工智能也从概念逐步落地,人脸识别、图像识别等技术与视频监控系统的深度结合使得智能安防有了实质性的发展。


  对数据的理解是安防大数据的入口


  随着平安城市建设的不断推进,监控点位剧增,视频监控系统成为社会立体化防控的重要组成部分。据数据统计,2016年的高清摄像头每天产生的数据比2015年产生多337PB。而目前在城市数据中,视频监控也成为所有数据中占比最高的部分,未来在城市数字化建设中,视频必然将在数据采集以及分析中扮演更重要的角色。




  但不得不承认的是,在所有垂直行业中安防行业是最难将原始数据向结构化数据转换的领域:一方面,安防领域中的拍摄环境复杂多变,且数据存储质量参差不齐;另一方面,视频监控中的画面都是在非配合的情况下记录的,且信息价值呈幂律分布。也就是说绝大部分的留存的数据是无效的,有效的信息可能只分布在一个极短的瞬间,但这一瞬间的数据价值却最为关键;最后,安防监控视频体量超乎想象。在视频监控大联网、高清化推动下,我们身边的摄像头不仅越来越多,还7*24小时夜以继日的工作,触发了视频监控数据井喷。


  因此,如何将这些图像数据资源充分利用,使数据能够更好地服务于公共安全的情报研判、舆情监控、预知预警等业务工作,成为整个安防行业步入SDT(Security Data Technology,安防大数据)时代的入口和首要目标。此时深度学习、云计算以及智能识别分析技术和大数据的结合为行业发展提供了新的契机,全国各地也掀起了自顶向下的视频平台建设,积极用创新技术构筑视频监控防控体系,为治安防控、社会治理和城市管理提供信息支撑和智能管理办法。


  旷视(Face++)人像识别系统解构


  在大多数情况下,安防场景中的智能分析体现在系统的“视觉能力”上,即能否对监控摄像机捕捉到的场景画面进行即时的结构化处理,通过语义分析等技术对视频数据进行分类处理存储,并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理,将人、车、物的信息从数据中分离出来。


  每种智能技术发展都有一个逐步成熟的过程。目前,动态人脸识别技术已经实现了突破,从前端摄像头对人脸的采集、现场实时布控到行为轨迹追踪的应用都相继落地。旷视(Face++)作为国内人工智能代表性企业,不断追求计算机视觉技术的创新与升级,近年来积极推进人脸识别技术在各个行业中的发展。在安防领域,旷视通过整合智能感知、视频技术与多种人工智能技术,建立了分层架构的产品体系,为智能安防提供了全新的解决方案。


  旷视的智能安防解决方案包括从前端摄像头部署到与后端服务器的搭建,可以与公安系统已有的静、动态防控网实现无缝衔接,帮助公安机关高效完成从数据采集到汇聚存储,再到结构化处理与深度挖掘的视频侦查工作。在具体业务应用中,旷视的产品分为针对人流密集的人像卡口大数据系统、针对超大库人员检索的静态人像比对系统以及针对案件高发区域的临时布控系统。基于领先的人脸识别技术,系统不仅可以对视频监控中的过往人群与底库中的布控人员进行实时比对和报警,还可以基于时间、地点、性别、年龄、戴眼镜等条件对抓拍信息进行检索,方便办案人员从海量的图像数据中快速锁定目标嫌疑人。


  侦查从“由案到人”走向“由人到案”


  早期的公安刑侦中,办案人员通常通过案情来选择图像数据进行定向追踪,且一个案件往往需要动用大量人力对视频信息进行几小时、几十小时甚至上百小时的比对分析,而且每一个细节、每一帧图像都不能疏忽,才能在茫茫人海中找到一丝关于涉案人员身份的信息。


  针对公安各种业务应用场景中对人员身份确认的强烈需求,旷视(Face++)给出了智能化的解决方案并成功帮助某地方市局在一次案件中打造了从案发到抓捕25分钟破案的神话。


  过去几年,旷视(Face++)同时开展了对于一定开放空间下动态人脸识别技术应用的研究并取得了一些实际成效。2016年初,无锡市公安局便通过旷视(Face++)的动态人脸识别系统成功抓获在逃人员许某。据悉,许某曾因赌博案被云南警方上网通缉5年之久,而落网的经过却令人颇为意外。据办案人员介绍,一天深夜接到了人脸识别系统的报警,系统显示来自市医院急诊室的高清摄像机抓拍到一名男子与在逃人员许某的比对结果超过特定阈值。合成作战中心在第一时间对情报做了进一步的人工甄别并基本锁定了犯罪嫌疑人的车辆和在医院的行踪,随后根据对车辆轨迹的跟踪和视频研判,民警追踪到了许某的住处并对其实施了抓捕工作。


  而类似上述的案件并不在少数,如今,旷视(Face++)的智能安防产品已经在全国25省的公共安全领域落地。基于人脸识别技术的智能视频分析系统在安防中的应用大大提高了公安系统的办案效率,也对犯罪嫌疑人和犯罪行为形成了实质的威慑力。更重要的是,通过建立以人为本的数据中心使以往的“由案到人”模式转向了“由人到案”,也让公安业务率先迈进了大数据应用时代。


关键字:大数据  人工智能  人脸识别

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/article_2017022810259.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:IDC:2017年智能家居部署应遵从的五大演化趋势
下一篇:智能指纹锁将成民用安防新入口

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

从技术缺口、落地应用和资本风向,看AI医疗大数据“罗马路”

亿欧大健康12月22日消息,“AI+云+医疗大数据&医疗器械“发展研讨峰会今日在北京举行。北京市科委、卫健委等领导出席,来自中国科学院等高校的教授、来自阿里健康等企业代表以及软银资本等资本方也参与研讨,就AI、RT、云服务颠覆性技术本身、落地应用和产业投资话题进行了讨论。技术缺口:医生为什么“不信”AI近年,AI、RT(机器人技术)、云服务等新科技在医疗健康行业掀起一阵风暴,尤其是在医疗图像分析与识别近年来有了实质性突破进展,但若回归理性分析与思考,AI本身还存在着许多关键基础性与实际应用的问题,这些问题制约着AI在医疗健康的应用落地。宏观来说,新技术带给医疗行业的价值,最终需要落地到是否提升了临床研究水平和医疗服务
发表于 2018-12-23

人工智能持续成为热门话题并不断探寻商业模式

;2018年是人工智能商业化元年,国家也发布新一代人工智能发展方向,这一年人工智能也成为前沿科技的代名词,也在技术落地方面取得了可喜的成果。有专业人士也对此作了5个方面的洞察。 1、大数据积累的领域,AI落地速度快。智能零售和金融风控是两个典型领域。以智能零售来说,用AI技术实现人、货、场零售三要素的重新定位,让客户方便快捷购物的同时,让B端商家轻松经营,节省开店成本。 计算机视觉图像识别技术对于顾客购物习惯、商品图片的采集,行成庞大的数据积累,AI算法对于数据挖掘技术进行提升,加上算力的优化,使得B端商家公司能够快速调整商品售卖需求,通过大数据实现精准营销。例如深兰科技的智能零售、百融金服的智能风控服务等。 
发表于 2018-12-14

重庆发展大数据智能化号角已吹响

集微网消息(文/小如)近日,重庆科技局集中组织实施了93个集成电路、智能制造、智慧城市等领域的重点项目,以提升重庆市大数据智能化产业技术创新能力和水平。此次集中组织实施的项目中,集成电路项目有15个;智能制造领域项目有46个,主要集中于汽车制造、装备制造、电子制造等重点制造行业;智慧城市领域项目有32个。由重庆西南集成电路设计有限责任公司承担的“全球体制北斗多模卫星导航通信射频芯片研发与产业化”项目,将采取自主创新结合已有技术的方式,开展单元电路及系统结构的设计开发,完成电路仿真、版图设计、可靠性和封装设计。其研发的全球体制北斗多模卫星导航通信射频芯片产品,将面向“北斗三号”相关的智能网联汽车、智能制造、智能感知、智能物联网
发表于 2018-12-12

福特利用大数据 预测未来可能发生交通事故地点

通常只有在发生了交通事故之后,人们才发现特定交叉路口或是特定路段对于驾驶员、骑自行车者以及行人来说是问题道路。据外媒报道,福特提出了一种方法,可以利用大数据帮助城市确定哪些地方最有可能成为未来交通事故的发生地。为了找到答案,福特智能移动出行(Ford Smart Mobility)部门去年在伦敦及周边地区记录了100万公里车辆和驾驶员的行程。福特追踪了伦敦市的车辆行驶状况,并详细记录了刹车、刹车程度甚至是否使用了危险警告灯等驾驶数据,可帮助确定“差点发生交通事故”的情形。然后,福特交叉引用了此类信息与现有的事故报告,并构建了一种算法,以帮助确定未来交通事故可能发生的地点。福特智能移动出行部门城市数据解决方案(City Data
发表于 2018-12-03

安防AI大数据流程的三个环节浅析

对于安防AI,看上去是AI,实际上最后是大数据,大数据才是智能化的基础。人工智能、深度学习、机器学习、大数据应用在安防AI中, 说到底都是对大数据的采集、建模和应用。本文大致说一下安防AI中,对于大数据的运用过程与环节,让大家有个大致的印象。安防AI大数据流程三个环节数据采集数据采集,有说数据获取,这是数据的来源,安防AI中这个数据是来源于视频监控系统中的视频流,当然往大了说安防,还包括很多内容,但是基本都是以视频监控为核心,这里主要指视频监控系统。数据预处理对于采集到的实时或者历史视频,是只能看不能应用的,要调用就得结构化,先给视频流解码,把视频流还原成一张张图片,再对图片进行预处理。可能不同的公司对预处理包含的步骤内容说法不太
发表于 2018-11-23
安防AI大数据流程的三个环节浅析

Elastic做客选型宝,分享PB级大数据实时处理解决方案

近日,Elastic中国区总经理王刚Galen、首席架构师吴斌做客选型宝直播间,与CTO和CIO们分享企业如何实现PB级大数据实时处理。作为全球最流行的开源数据搜索与实时分析技术,Elastic数据平台以灵活部署、平滑扩展、安全性强、适用场景广的特点,在全文检索、地理位置、全栈监控、机器学习等各类数据应用场景中大显身手,受到互联网企业、金融电信乃至政府机构的青睐。 Elastic Stack数据平台由Logstash、Beats、ElasticSearch和Kibana四大核心产品组成,在数据摄取、存储计算分析及数据可视化方面有着无可比拟的优势。首先,Logstash和Beats作为底层核心引擎组成数据摄取
发表于 2018-11-23

小广播

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关: 视频监控 智能卡 防盗报警 智能管理 处理器 传感器 其他技术 综合资讯 安防论坛

北京市海淀区知春路23号集成电路设计园量子银座1305 电话:(010)82350740 邮编:100191

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2018 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
pt type="text/javascript" src="//v3.jiathis.com/code/jia.js?uid=2113614" charset="utf-8">