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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的終極目標，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。

      伴隨著深度學習算法的不斷發(fā)展，為人類帶來新變革的人工智能技術出現(xiàn)了，目前已經(jīng)在金融、安防、醫(yī)療、法律等多個不同領域開始逐步應用。源于安防領域事前預防、事中響應、事后追查的訴求與人工智能的技術邏輯完全吻合，安防行業(yè)占得先機。當人工智能技術應用到安防行業(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”

    在公安機構建設的天網(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、物等目標相關信息，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，公安機構急需一種新的技術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，當公安天網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的攝像頭能夠對視頻數(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、物等目標相關信息，通過人臉識別技術實現(xiàn)一對一的圖像對比，快速的查找可疑目標資料信息，定位可疑目標位置，生成結構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“預測”違法，協(xié)助公安人員預防違法事件

    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，如何有效的預防違法事件的發(fā)生？這幾乎成為了每個國家公安機構心頭的焦慮。

    那么AI攝像頭是否能夠協(xié)助公安人員預防違法事件發(fā)生呢？通過人工智能技術識別人的面部表情、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，給他設置違法風險評級，然后AI攝像頭將預測結果告知警方。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注此人，提前預判制止違法事件發(fā)生。

   AI攝像頭引導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用前景，但是就目前的技術，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，而人工智能指導公安人員打擊嫌疑人主要分為三個步驟，目標檢測、目標跟蹤和目標屬性提取。但是在惡劣的環(huán)境因素下，當AI攝像頭面臨關照不足、圖像模糊、目標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

    大數(shù)據(jù)技術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)目標追蹤的目的。

    這里以人臉識別為例，要提高人臉識別的準確率，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)整合目標信息分析才會更加的精確。

    三、領域專業(yè)知識的積累

    目前的智能分析技術還僅僅停留在單場景的目標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)特征以及之間的關聯(lián)性做結構化的處理。

    另外，自身領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險預測。

    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習的能力，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。但是當前的智能更多只是一種反應式的智能，根據(jù)用戶輸入條件進行自動判斷，并不具備自主成長學習的能力。基于人工智能技術的攝像頭指導公安機構破案，如何才能夠具備經(jīng)驗積累成長的能力，成為了當前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，深度學習算法的不斷提升，我們終將迎來一個全新的和諧社會。