人工智能如何解决传统安防面临的五大问题

在当前复杂多变的国际形势下，中国在社会发展方面的维稳工作显得尤为重要，尤其我国正处在公共安全事件易发、频发、多发阶段：各类灾害、生产事故、违法犯罪、恐怖事件等公共安全问题总量居高不下，复杂性加剧，潜在风险和新隐患增多，突发事件的防控与处置难度加大。维护公共安全的任务重要而艰巨，已成为维稳工作中的关键一环。

平安城市项目是国家为维护社会公共安全而大力实施推进的城市安防工程。十年来，以视频监控系统为核心的平安城市项目已在全国范围内初步构建起覆盖公共区域、要害部位的“天网”，为我国的安防事业提供了强有力的监控武器。然而，随着业务的拓展我们发现，在推进新型技术与现有的传统安防体系结合的过程中遇到了诸多困难，民用安防厂商鱼龙混杂、设备落后、子系统数据不共享等问题使智慧城市、平安城市的发展受到了桎梏的限制。

传统安防面临的痛点

人口流动量大，难以监控。随着我国城镇化建设步伐的不断加快，城市人口不断膨胀，在城市中将会形成一些人流密集区域;另在一些大型会议、活动举办时期或节假日内，如杭州的G20峰会，其所在区域的人口流动量也会瞬间扩大。诸如此类，都会加剧安防工作者对人员监控的难度。

安防设备落后。政府安全相关部门的安防设备与技术手段已不能满足其快速找出人、找到人、定位人的核心诉求;同时目前的监控系统多偏向于事后响应， 缺少事前主动出击、主动预防的能力。

视频监控厂商良莠不齐，产品质量堪忧。的确，国内安防行业有着极大的市场空间，但安防市场也同样鱼龙混杂。就安防领域中占有最大市场份额的视频监控产业来说，虽然新技术的进步让整体产业有了质的突变、市场需求也日渐凸显，但也吸引了很多不良厂商参与进来，很多供应企业根本没有自己的核心技术，只是花钱买个平台、或者贴牌一个产品就盲目跟风，造成现在市场上产品、系统质量良莠不齐，竞争混乱。

视频资源利用率低，数据检索慢。这也是目前传统安防面临的最大困难和亟需智能化的主要原因。截止到2016年10月，我国现有的安防监控设备数量已经达到2600万台， 虽然和发达国家相比每千人的覆盖率仍有较大差距，但中国的人口数量和城市规模还是决定了这些设备惊人的视频数据量。然而搭建基础的视频监控网络和基础设施并不难，难的是如何利用这些数据为安防业务提供既快又准的支持。

目前警务处理仍是以事后取证为主，而多数公安系统运维以及资源使用方面还是偏低，视频故障丢失、视频不清晰或者是视频数量过多为办案人员侦查带来巨大障碍。显然随着海量视频数据的堆叠和系统逐步拓充，单纯依靠传统安防手段和人工识别已经无法完成快速检索工作。

信息孤立、不对称。数据孤岛是整个智慧城市建设中都避不开的议题，在安防智能化改革中也面临着同样的问题。传统的安防体系中，各管辖区域、各平台系统之间信息不共享，也无法与公安部门的人员信息系统相对接，无论是硬件匹配还是平台架构之间都有难以填平的沟壑，在规模联网和智能化改造中复杂的异构系统架构使工程实施难度陡增。

政策推动安防智能化

传统安防业务举步维艰，为进一步利用现代化技术对公共安防进行掌控，两年前，发改委联合九部委共同出台了《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》，《意见》指出，到2020年要基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用。

而近日，为明确“十三五”期间公共安全科技领域的发展思路、发展目标、重点任务和政策措施，科技部也制定了《“十三五”公共安全科技创新专项规划》，指出安防领域在立体化社会治安防控中，要研究智能视觉与警务物联网应用技术。

这些政策为人工智能企业旷视(Face++)在安防领域的技术应用增添了推力。旷视(Face++)作为中国具有代表性的人工智能企业正在推进 AI 技术与各个行业尤其是安防行业的融合：拥有巨大数据流量的安防行业与人工智能结合有着天然的优势，人工智能在海量样本中高效的识别能力为安防诸多业务场景的难题给出了答案。

旷视(Face++)的智能安防解决方案

针对传统安防向智能安防升级的痛点问题，旷视(Face++)基于深度学习和感知融合技术推出了一系列“云+端”的智能安防解决方案，以帮助安防行业实现从前端数据采集到数据分析全方位、立体化的技术与产品支持。结合不同警种在治安管理、警情研判、人员检索、数据挖掘等实战需求，旷视一方面通过“智能前端化”推动采集终端技术升级，一方面结合安防行业海量的数据资源优势对相关算法进行优化和训练，从而形成从前端到云端再到前端的智能循环运维模式。

而针对不同安防业务场景，旷视(Face++)将智能安防解决方案细分为人像识别系列、视频结构化系列、智能硬件系列、临侦系列、视频平台系列和车辆系列。

利用基于深度学习算法训练出来的人脸识别技术、图像识别技术与视频结构化技术，旷视(Face++)智能安防系列解决方案可实现在区域治安防控、社区治理、临时区域布控、边检、监狱、军区等不同业务场景，对目标人员的高并发高精度识别及高速建模入库;对海量视频监控数据、图像数据进行实时结构化处理，迅速检索人员和车辆信息;同时系统还支持在千万级人像低库中对目标人员的秒级响应、自动报警。

通过深度学习算法旷视智能安防系统能够快速地将监控设备中的非结构化数据进行结构化处理，将重点人员和犯罪分子分门别类的进行标注，并盘活平台数据、激活数百万摄像头的生命力，而产品设计上，旷视智能安防系统采用分层结构和开放式设计，能够与公安现有视频监控系统无缝集成并实现实时分析和告警。这样一来，智能化的安防手段便能够将“事后取证”向“事中告警”和“事前预警”转移，最大程度降低犯罪事件概率的发生。

旷视(Face++)智能安防解决方案可广泛应用于视频监控、入侵告警、出入口控制、门禁、电子巡更、联网告警等主要安防领域，有效解决公安、海关、机场、铁路等政府安全相关机构对于可疑人员身份确认、实名制认证、人脸电子围栏、重点人员布控告警等实战诉求。

截至2016年底，旷视(Face++)已为包括合肥、无锡在内的 25 个省市的公安部门提供了包括动、静态智能安防系统、人证合一身份比对系统以及狱所AB门出入管理系统等产品在内的智能安防解决方案，协助警方抓获在逃人员和犯罪嫌疑人达 500 余名。其中无锡警方利用旷视为其打造的智能视频侦查系统实现了 3 秒钟锁定嫌疑人、25 分钟破案的超高效办案奇迹，某地级市公安分局通过旷视人像卡口大数据应用系统在社区、公共交通通道的布控，抓获了数名身份洗白多年的犯罪分子。此外，利用旷视的静态超大库人脸识别分析系统，警方也多次帮助迷途老人成功找到亲属，安全归家。