AI“透视眼”：从视频中认出“嫌疑人”

安防行业早已刮起AI风。记者了解到，人工智能技术已经可让机器“看得懂”视频中的人、车、物和行为，公安部门通过比对和检索全国逃犯库中的数据能快速找到可疑对象。那么AI“透视眼”如何帮助警方破案？

通过算法解决视频结构化

一段监控视频中，每位行人身旁都显示着基本信息，比如男性、中年、戴帽、长袖、黑裤；同时，行驶的车辆旁也有车型、车牌号、车身颜色等基本信息。近日在公安部主办的“第九届中国国际警用装备博览会”上，许多人在东方网力展出的这款“视频图像解析系统”前驻足。

“视频解析的核心就是把视频结构化，通过人工智能算法将视频流中的运动目标提取出来，同时赋予它一定的属性，目前已经实现人脸、人体、车和非机动车信息的结构化展示，实现事前预警、事中协作、事后检索，解决了公安部门最迫切的动态人脸识别需求。”东方网力总裁赵永军在接受记者专访时表示。

人工进行案件关联分析、轨迹跟踪，容易被个人主观判断、数据分析量、分析维度等因素的干扰，浪费人力成本而且效率低下。随着我国视频监控体量增大以及高清化、网络化的普及，视频已经不仅仅是简单的图像，通过分析及挖掘，能衍生出更多信息数据，这为人工智能技术进入安防行业提供坚实基础。

记者了解到，我国安防市场规模达千亿级别，安防设备三大产品分别是视频监控、门禁和防盗报警设备，其中视频监控仍是最主要的市场。视频监控所使用的人工智能技术主要是人脸识别技术，包括静态图片人脸识别和动态视频人脸识别，动态视频流没有结构化而没法检索和利用，而发展至今的视频解析已经通过人工智能算法初步解决了结构化问题。

得益于视频实时结构化展示，江苏省连云港市公安局大大提升了破案效率，截至2017年，通过人像追踪网甄别重点嫌疑人员35660次，动态布控抓获逃犯76名。通过车辆追踪网甄别破获案件1100余起，抓获作案人员685人，查获违章车辆约263辆。据估计，安防在2018年中围绕区域人群监控、案情分析系统等必将落地更多AI产业化应用。

社区将成城市安防主战场

不过，我国视频监控网虽已逐步完善，但受到安装时间、技术、产品形态以及落地场景的影响，许多已经布控在公共区域的摄像头，真正达到人工智能的结构化要求可以视频解析的还不多。赵永军认为，未来在前端适合场景的产品大规模应用是重要发展方向。

有人说，社区是人类活动时间最长的地方，人们身居室内产生了大量的生活数据。业内人士指出，社区将成为城市安防的主战场之一。在赵永军看来，社区安防要打造三道防线，每一道防线的关注点都不同，但都离不开人工智能技术。第一道是社区门口，关注人员车辆进出的数据采集。第二道是进入社区到单元门口的整个道路，通过视频采集和其他数据的采集实现对目标的轨迹刻画。第三道是实现单元门口和门禁系统的关联，也就是说，未来门禁系统具备人脸识别功能。“通过三道防线，可以掌握进出人数统计、人员身份识别、有无尾随等多种数据。”

目前，许多安防企业研发了智能安防社区系统，离不开社区监控、门禁管理、人脸识别等多类系统的动态感知数据，从而为公安部门实现辖区内各项基础数据的采集和管理取得便利。此外，也有企业在安全预警方面提供方案，如万科的危险区域进入预警、防走失管理系统和儿童异常行为预警管理。

AI安防是安防行业升级的大势所趋，不过，业内也有分析指出，如何将收集到的安防场景数据样本与实战进一步结合，如何让识别的数据从浅层信息走向深度信息，如何提升安防领域监控数据的开放性和共享程度等，都是人工智能技术在安防行业应用存在的挑战。

审核编辑：符乾江