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人工智能在安防领域的应用技术有哪些

发表时间:2019-08-18 08:49

随着人工智能技术的发展,人工智能技术不断融入现代安全应用中,促进智能安全向智能安全转移,为智能城市建设提供安全保障。人工智能在安全领域的扩展主要是由于视频结构,生物识别,对象识别和大数据技术的逐渐成熟。

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1个视频结构

视频结构是生物识别和物体识别的基础和前提。它可以分为技术领域的三个步骤:目标检测,目标跟踪和目标属性提取。

目标检测过程从视频中提取前景目标,然后识别前景目标是否是有效目标(例如,人,车辆,面部等)或无效目标(例如,叶子,阴影,光等)。目标检测过程主要应用于移动目标检测,人脸检测和车辆检测等技术。

目标跟踪过程是实现对场景中特定目标的连续跟踪,并从整个跟踪过程获得高质量图像作为目标的捕获图像。在目标跟踪过程中,它主要应用于多目标跟踪,目标融合和目标评分技术。


目标属性提取过程是识别目标图像中已检测到的目标属性,并确定目标的哪些视觉属性属性,例如性别,年龄,目标着装,车辆类型,车辆颜色目标等。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。

AI构建视频数据后,视频搜索的速度将急剧增加。在过去的案件之后,警察只能手动搜索视频并逐一检查目标人员。但是,在构建视频数据之后,从百万级目标库中找到嫌疑人只需要几秒钟。同时,深度挖掘结构化数据也可以实现预测能力。此外,结构化视频数据占用的存储空间更少,可以有效缓解当今数据爆炸带来的传输和存储压力。

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2生物识别

生物识别技术是一种利用人体固有的生理和行为特征进行个人识别的技术。随着技术的发展,生物识别技术已成为个人识别或认证技术的重要途径。作为生物识别识别的重要分支,人脸识别可以以最自然,最直观的非接触方式识别用户,更容易被用户接受。它也是公共安全领域使用最广泛的技术。公安的实战需求主要是对“人,车,物”的跟踪,分析和调查。目前,公安机关最迫切需要处理“人”技术。在公安战斗领域,人脸识别不仅可以确认身份,还可以面对比较,面部跟踪,实时侦测等,帮助警方快速锁定人群中的目标对象身份,防止事先预防。预警和验尸证明大大提高了警方处理案件的效率,并节省了警力。

3对象识别

目前,在安全领域,物体识别的典型应用是车辆识别。通过外围触发和视频触发,可以收集车辆图像并自动识别车牌。车辆形状特征和车牌识别不仅可以掌握车辆属性,还可以掌握车主属性,关系属性,行为特征等,并结合生物识别技术构建三维防控系统。在实际应用中,可以将车辆识别与车辆属性,车主属性和其他串联数据进行比较,以提供高风险车辆的早期预警;提取车辆颜色,车辆类型,屏蔽和垂饰等功能,有效解决陷入困境的交警汽车“问题;通过刺刀筛选过去的车辆可以根据建立的信息过滤可信车辆大量数据库,从而快速锁定目标车辆,降低警察工作压力。

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4大数据技术

大数据技术可以实现大规模非结构化,半结构化,结构化数据的集成,并分析和计算这些数据。大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力。它是人工智能分析和预测以及独立改进的重要支持。它由三个主要组件组成:海量数据管理,大规模分布式计算和数据挖掘。

海量数据管理用于收集和存储人工智能应用中涉及的全方位数据资源,并基于时间轴累积数据,以反映时间维度中的实物规律。同时,通过挖掘和分析大数据来形成有价值的数据,它可以为深度学习提供更有效的数据样本。


大数据技术可以大大降低人工成本,提高效率,甚至在某些方面可以完成一些无法手动完成的任务。如:面部,大型数据库搜索,ID库重复人员搜索,通过视频中的语义描述,找到一定的服装,一定颜色的车辆搜索,车牌搜索,地图搜索,视频关联等应用。


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