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                      人工智能:追蹤可疑人員 助力智慧出行

                      發布日期:2018-09-18

                      【CPS中安網 cps.com.cn】日前,清華大學發布《中國人工智能發展報告2018》,報告顯示,2017年,中國人工智能市場規模達到237億元,同比增長67%,2018年人工智能市場增速將達到75%。人工智能被人為是繼蒸汽技術、電力技術、計算機及信息技術革命之后的第四次科技革命核心驅動力。隨著產業變革進程加快,人工智能在全球范圍內加速興起。把握歷史機遇,我國一系列人工智能支持政策也相繼落地,相關產業創新日益活躍。安防作為與人工智能密切相關的行業,成為人工智能主要落腳點,為提高安防行業發展帶來新的希望。預計未來,人工智能在解決行業疑人員追蹤和交通疏導兩個方面大有可為。

                        AI+生物識別,鎖定可疑人員

                        安防的基本目的在于提前做好準備和保護,以應付攻擊、避免受害。安全防范工作以維護社會公共安全為目的,重心在于損失預防與犯罪預防。損失預防是安防產業的任務,犯罪預防是執法部門的職責。目前,我國執法部門與部分安防產業攜手,切實提高對違法行為的打擊精確度。相信未來隨著雙方合作的進一步深化,城市安全系數將持續提升。

                        執法部門使用人工智能技術,通過大數據挖掘、構建人工智能學習算法等手段,可以更便捷、高效地對風險進行預測和感知,提高數據采集效率,進而對危險行為進行有效監控。此外,應用人工智能算法還能對可疑人員進行實時跟蹤和預警,從諸多維度,進行實時信息匯總、分析、建模。

                        一般來說,提前預測犯罪主要依賴的AI技術包括步態分析及行為識別。利用這些技術可以在人群中挑選出可疑的人。目前該技術已經較為成熟,甚至可以將人們與十年前拍攝的照片相匹配。

                        關于步態識別的研究其實已經很多,最新技術由英國曼切斯特大學和西班牙馬德里大學的研究者們于2018年5月共同開發。他們把每個人步行時的動作分解為大約24個因素,而這24個因素也就基本構成了每個人獨有的行走方式。為識別出每個人的步態,研究人員搜集了來自127個不同個體的近20000個腳步信號,創建了一個數據庫來對AI進行訓練。只要踩在特制的地板壓力墊上,AI系統就可以輕易地識別出個人信息,準確率高達99.3%。如何將步態擴展到整個身體的動作識別是該技術未來發展需要突破的方向。

                        2018年6月,日本電信公司NTT East和科技公司Earth eye合作開發出了一款名為AI Guardsman的人工智能系統,用以及時發現商店中的小偷。通過商店攝像頭對顧客的實時追蹤,將顧客的一言一行與內置的已知可疑動作進行匹配,一旦發現有符合預定動作特征的行為,系統就會向手機上關聯的App發送一條報警信息,提醒店員注意。并且據他們聲稱,該系統令店里的盜竊行為減少了四成左右。

                        我國步態分析及行為識別技術主要用于保障公共安全。以往,警方需要人工審核大量視頻資料,光線、角度、畫面清晰度、年齡跨度等都會對數據造成很大影響,識別準確率難以完全保障,破案效率受到限制。通過應用步態識別技術,相關部門就可以進一步節省人工審核視頻資料的時間,對檢測對象的身體特征和運動姿態進行分析,快速鎖定目標人群,甄別嫌犯,加快刑事案件偵破速度,提升公安系統信息化水平。

                        值得關注的一點是,核心優勢是遠距離識別的步態識別技術有逐漸走向商用的趨勢:云從科技將數據采集和核心算法作為突破點,在2018年4月取得重大進展,跨鏡追蹤技術刷新三項世界紀錄,其中一項首位命中率高達96.6%,在準確率上達到商用水平,能夠根據人的姿態、步態、穿著識別對象,并跨越鏡頭將該對象的運動軌跡畫出來;中科院孵化的銀河水滴科技公司已建立全球步態數據庫,在步態識別的人形檢測、分割、識別、跟蹤領域優勢明顯,2018年4月,銀河水滴科技公司宣布與石油行業開展合作,利用步態識別技術完善防控網絡,防止外部人員潛入偷盜石油。

                        用AI分析交通流量,提升道路通行效率

                        交通作為城市的核心動脈,也是建設智慧城市不可或缺的重要組成部分。如今,中國大多數城市都面臨著巨大的交通壓力和高昂的擁堵成本。為助力智慧城市建設,安防行業理應擔負重任,面對錯綜復雜的城市道路網和龐大的交通運輸系統,精心設計解決方案,以方便公眾出行。

                        大數據、云計算、物聯網時代的到來,為科學治理城市交通擁堵提供了現代化手段。在交通領域,利用人工智能技術,可實時分析城市交通流量,調整紅綠燈間隔,縮短車輛等待時間,提升城市道路的通行效率。城市級的人工智能大腦,優勢在于全方位感知、全局協調,實時掌握城市道路上通行車輛的軌跡信息,停車場的車輛信息,合理調配資源、疏導交通,實現機場、火車站、商圈的大規模交通聯動調度,提升整個城市的運行效率,為居民的出行暢通提供保障。

                        讓人工智能大腦從“看到”交通問題走到“看懂”交通問題并提出解決方法,是一個需要不斷探索的過程。我國政府不斷推出政策,鼓勵從汽車到衛星導航等各個領域的技術公司相互合作。在此背景下,阿里巴巴開發出城市交通智能治理系統“城市大腦”,通過24小時、360度球形探頭每兩分鐘自動巡查一次堵點,利用實時交通錄像來調整交通信號燈。傳統的交通信號燈通過計時或人工調整,效率相對低下。通過人工智能算法,監控攝像頭可以準確計算交通路口各個方向行人和車輛的數量、流量和密度,優化交通信號系統。據統計,該系統自2016年在杭州運行以來,通勤時間減少10%,一些特種車輛的行駛時間也大大節約。如救護車在不闖紅燈的前提下,到達指定地點的時間縮短了50%。無獨有偶,廣州市“互聯網+信號燈”控制優化平臺引入人工智能技術——阿里云ET后,部分路段擁堵指數下降超25%。

                        近年來,許多城市為了整改“中國式過馬路”陋習,加大執法力度,在道路旁安裝“闖紅燈人臉識別系統”,通過視頻檢測行人闖紅燈行為,對人臉進行提取、識別,儲存闖紅燈人臉數據,通過實時搜索比對,查找同個人是否多次闖紅燈,并可通過數據對接,落實違法人員身份,將違法人員信息放到大屏上實時顯示。如2018年8月,天津市和平區南京路營口道交叉口上線“電子警察"抓拍行人闖紅燈系統,人像識別+大屏曝光,專治罔顧交通規則,以身試險的路人。

                        結語:安防領域一直被認為是人工智能落地最快、最好的行業之一。在盛行“大數據AI”的時代,企業更要抓住機會,勇立潮頭,深耕細作不斷研發新技術和產品,用人工智能延伸人類智慧,以“工匠精神”繪制未來藍圖。

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