去年，我國(guó)安防行業(yè)總產(chǎn)值達(dá)5400億元，在這個(gè)過(guò)程中，我們花了35年時(shí)間便占據(jù)了全球50%的市場(chǎng)份額，成績(jī)喜人。

但在這個(gè)大環(huán)境下，我國(guó)安防產(chǎn)業(yè)還存在一些問(wèn)題。

目前政府采用的很多視頻監(jiān)控設(shè)備都相對(duì)老化，如今各國(guó)恐怖事件頻發(fā)、犯罪分子作案手段高明，大部分設(shè)備都無(wú)法應(yīng)對(duì)當(dāng)前遇到的棘手難題；

再者，現(xiàn)在很多智能化設(shè)備在實(shí)驗(yàn)階段表現(xiàn)正常，但一旦應(yīng)用到實(shí)戰(zhàn)就問(wèn)題重重，前端采集能力不夠、視頻的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別不理想等；

另外，如今大多數(shù)安防廠商都一窩蜂地鉆到公安、交通等“大單”領(lǐng)域，城市的水資源防控、橋梁防控等“小單”領(lǐng)域卻鮮有問(wèn)津。對(duì)此，安防廠商也許可以轉(zhuǎn)變視角，關(guān)注一些行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域，一起將公共安全工作做好。

本文以深圳灣口岸的人流/車(chē)輛分析管控為例，談一下基于AI的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在包括監(jiān)獄的管控以及環(huán)境的綜合管控三個(gè)方面的問(wèn)題及解決方案。

雷鋒網(wǎng)了解到，現(xiàn)在很多國(guó)家都在想著如何借助人工智能提升服務(wù)效率。每個(gè)國(guó)家都有自己的唯一“通道”，在這個(gè)“通道”中，總是會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，不管是人、車(chē)還是其他的一些東西。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前深圳灣口岸每天的人流量最高峰在20多萬(wàn)左右，最低也有五六萬(wàn)，口岸流動(dòng)人口較多、密度大；另外口岸管理部門(mén)存在人手不夠的問(wèn)題，面對(duì)快速流動(dòng)、高密度人群中的犯罪分子，無(wú)法快速排查與識(shí)別等。

在這其中，主要包含三大塊問(wèn)題。

一、對(duì)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理問(wèn)題。口岸每日采集的數(shù)據(jù)是否可以儲(chǔ)存三個(gè)月或者是一年時(shí)間？每次采集的數(shù)據(jù)如何建立大數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和分類，并能使該數(shù)據(jù)與其他政府部門(mén)進(jìn)行對(duì)接？

二、對(duì)于人員管理問(wèn)題。應(yīng)該選擇怎樣的算法才能對(duì)所有進(jìn)出口岸人員進(jìn)行識(shí)別、篩選和排查？是否可以對(duì)不同人種或者明顯特征的人員識(shí)別并篩選？是否可以在人員高密集、流動(dòng)強(qiáng)地區(qū)以最少的人力基礎(chǔ)及非介入式的方式進(jìn)行排查工作？

三、對(duì)于車(chē)輛管理問(wèn)題。每日口岸車(chē)輛的流量達(dá)到4萬(wàn)，對(duì)車(chē)輛合法性、車(chē)內(nèi)危險(xiǎn)品和偷渡藏匿人員的排查和檢測(cè)工作量大。車(chē)輛管理包含小車(chē)、客車(chē)和貨車(chē)三類。（包含載人和空車(chē)）。車(chē)輛管理方面也有很多需求。是否有設(shè)備對(duì)小車(chē)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別和車(chē)內(nèi)危險(xiǎn)品、人員藏匿、一分鐘快速、精準(zhǔn)排查，確保車(chē)輛合法性、安全性？是否有設(shè)備對(duì)出境車(chē)輛在檢查期間防沖撞的防范？是否有設(shè)備可以遠(yuǎn)距離并穿透玻璃進(jìn)行排檢？對(duì)于空載的貨車(chē)或客車(chē)是否有設(shè)備可以進(jìn)行對(duì)危險(xiǎn)物品和偷渡人員的無(wú)輻射、快速檢測(cè)？

而以上這些問(wèn)題，需要建立智能化人臉識(shí)別分析系統(tǒng)解決。

人臉識(shí)別分析系統(tǒng)能對(duì)通行人員進(jìn)行人臉抓拍，并實(shí)時(shí)與數(shù)據(jù)中心的“黑名單庫(kù)”進(jìn)行比對(duì)，對(duì)于進(jìn)入中國(guó)的所有人員，都會(huì)全部抓取。偷渡、走私在每個(gè)國(guó)家、每個(gè)口岸都存在著，很多國(guó)家都還是采用X光機(jī)進(jìn)行掃描檢查，但這里面的輻射都人體有很大傷害，現(xiàn)在通過(guò)視頻可視化、對(duì)數(shù)據(jù)的智能分析，自動(dòng)判斷并實(shí)現(xiàn)與口岸綜合管理平臺(tái)的聯(lián)動(dòng)處置，輕松解決這些問(wèn)題。

同時(shí)，通過(guò)建立大庫(kù)檢索平臺(tái)，并進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的自動(dòng)抓拍、人臉存檔，有效保留人員的人臉圖像，以備事后的查詢。

另外針對(duì)車(chē)輛，對(duì)進(jìn)出口岸的車(chē)輛建立信息檔案?？紤]到攝像頭24小時(shí)運(yùn)作，晚上大燈照在攝像機(jī)上面，畫(huà)面無(wú)法顯示，因此停車(chē)場(chǎng)入口攝像機(jī)還要做逆光處理，值得注意的是，這里除了硬件和寬動(dòng)態(tài)處理，更多的是在后臺(tái)利用算法處理；再者，可以覆蓋車(chē)流量監(jiān)控技術(shù)，貨車(chē)查驗(yàn)通道管控設(shè)施建設(shè)。

口岸車(chē)輛檢查通道安全管控措施是指除了所涉及的每條車(chē)輛檢查通道部署的管控措施外，還可結(jié)合出入境貨車(chē)查驗(yàn)特點(diǎn)，針對(duì)貨車(chē)查驗(yàn)通道額外部署關(guān)于車(chē)體藏人檢測(cè)的相關(guān)管控措施，具體可以結(jié)合貨車(chē)結(jié)構(gòu)，增加車(chē)底、車(chē)體、整流罩藏人檢測(cè)等技術(shù)手段。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，目前基于人工智能的視頻解決方案的確幫助政府管理人員解決了不少難題，但在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中尚存一些問(wèn)題。

從集成商和用戶那邊得到的一些反饋來(lái)看，很多解決方案在平臺(tái)上應(yīng)用都很不錯(cuò)，但實(shí)際操作過(guò)程中就有很多問(wèn)題。前端采集能力不夠、視頻的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別不理想。目前很多解決方案在視頻中的動(dòng)態(tài)人臉的采集與識(shí)別成功率不到50%，提升空間還很大。比如說(shuō)在監(jiān)獄看管問(wèn)題上，監(jiān)獄有個(gè)明文規(guī)定，每隔半小時(shí)就要點(diǎn)次名，每到這時(shí)候，獄警就很頭疼，一個(gè)監(jiān)獄兩三千個(gè)攝像頭，沒(méi)有哪個(gè)監(jiān)獄值班人員愿意在平臺(tái)前坐上七八個(gè)小時(shí)去鑒定視頻監(jiān)控抓取的準(zhǔn)確度。

如今很多大型產(chǎn)商的監(jiān)控?cái)z像頭都具備自主學(xué)習(xí)能力，不管里面的人走到哪里，它都能很好的識(shí)別，出現(xiàn)問(wèn)題會(huì)及時(shí)報(bào)警。所以說(shuō)，以后的類似方案最少得做到三點(diǎn)：能聽(tīng)、能看、能講，要不然離智能化還存在一定差距。

另外，現(xiàn)在很多安防廠商都在做基于人的防控系統(tǒng)，但忽略了一個(gè)方向——環(huán)境安全的綜合防控。這其中涉及了很多問(wèn)題，水資源安全、山體安全、氣候安全等等，這些細(xì)分領(lǐng)域都帶來(lái)了一系列的應(yīng)用問(wèn)題?，F(xiàn)在很多行業(yè)部門(mén)都需要安防企業(yè)，比如水利部門(mén)需要對(duì)9大庫(kù)區(qū)、16條河流的沿途水質(zhì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，高鐵的沿途橋梁也需要加裝視頻監(jiān)控防護(hù)系統(tǒng)等等，但這些目前還很少有企業(yè)在做。

雷鋒網(wǎng)了解到，國(guó)家十三五就提出了針對(duì)環(huán)境安全的相關(guān)解決辦法，包括全面關(guān)閉電鍍廠等。如果現(xiàn)在有智能監(jiān)控系統(tǒng)能自動(dòng)地監(jiān)測(cè)、分析土壤、水質(zhì)等問(wèn)題，聚焦大安全體系，這無(wú)疑是相關(guān)企業(yè)的又一大發(fā)展契機(jī)。

我國(guó)平安城市的建立自911事件開(kāi)始到2008年結(jié)束，之后由平安城市向智慧城市轉(zhuǎn)變，如今很多城市傳統(tǒng)的設(shè)備已經(jīng)老化、損壞，因此相關(guān)企業(yè)應(yīng)該努力提供一個(gè)統(tǒng)一的360°的整體解決方案，去更好地分析判斷提升社會(huì)安全性。

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