公安机关对AI大数据人脸监控系统的需求分析

公安机关对AI大数据人脸监控系统的需求分析


文:警鹰科技2019年7月25日


众所周知,警察是维护公共安全的主力。但我国警力资源严重匮乏,据统计,我国警察仅占人口数量的0.13%。然而,随着平安城市、雪亮工程等全国性工程建设的不断推进,我国已经是监控摄像头增长最快的国家。根据咨询公司IHSMarkit2016年的数据,我国已安装1.76亿个监控摄像头,并仍在快速增长中。面对公共安全领域海量的信息数据,如果仅凭人工去分析和处理这些信息,工作量非常巨大,尤其是视频数据,需要人工逐个调阅来进行信息排查,造成业务效率极其低下。因此,在人员少、案件多、数据丰富的公共安全行业,人工智能(AI)的引入就显得极为迫切。

(一)公安对人脸识别技术的需求

目前公安的户政管理、出入境、刑侦嫌疑犯的身份识别等各类应用,需要基于全国人脸数据进行识别,处理的数据库容量上亿或十亿,处理的比对请求数量大、模式不统一,快速准确地从如此规模的数据库中快速识别身份是一件非常有挑战的任务。因此,对人脸识别的比对容量要求更大、精确度要求更高。

在全国大力开展部署"雪亮工程"的背景下,人脸信息作为重要的身份识别标识,已成为大数据时代里维护社会治安稳定、构建信息化防控体系的一项基础数据,尤其是在公安机关各警种业务中,起着举足轻重的作用。

(二)公安智慧大数据的需求

首先,犯罪环境正变得日益复杂,由案件本身获取到的数据,越来越难以支撑起严密的逻辑推论。办案人员不得不去想方设法获取更多"场外"数据以补充证据链条。原本依靠于人脑记忆和档案搜索的状态,每一个线索的提取都需要依靠记忆提取,对于无法直接确认的线索信息又需要翻查相应的档案,不仅容易出错,而且效率极低。大数据的汇聚已是必然。

其次,随着社会形势的发展变化,传统"从案到人"侦查模式明显被动滞后。"由人到案"一直都是"大情报"建设的重大课题,也是难题。实践证明,"由人到案"是迫切需求,而大数据的技术也使得这种新模式成为可能。

现有的公安警务数据中心无论是规模还是架构都很难适应在海量数据场景下的数据管理和分析,直接影响了公安形势预判和重大决策。因此,在现阶段建设新的能够匹配公安业务场景的大数据系统是公安部门的迫切需求。通过建设智慧公安大数据系统,将成为面向各警种的大数据管理和分析平台,通过对海量数据的收集、整理、归档、分析、预测,从复杂的数据中挖掘出各类数据背后所蕴含的、内在的、必然的因果关系,找到隐秘的规律,促使这些数据从量变到质变,实现对海量数据的深度应用、综合应用和高端应用。通过大数据的建设,使新系统能够向各警种提供集中资源、集中管理、集中监控和配套实施统一的大数据应用环境,保障在今后一个较长时期内很好地担负起对全局各警实战应用的支撑、服务、保障作用。

(三)人工智能用于公安实战存在的技术问题

随着人工智能和大数据的发展,我们已经迈入了安防实战的3.0时代,即智慧公安时代。基于深度学习的视频分析处理技术与视频监控系统的不断融合,但与此同时,也产生了很多技术型问题,归结如下:

1、由于没有统一的标准规范,各厂商结构化处理后的数据格式不统一,无法进行共享;

2、由于没有结构化处理后视频图像信息联网共享的统一架构,因此车辆大数据系统、人脸识别应用系统、视频侦查应用系统等相对独立,同一个系统有多个平台,平台之间不能实现数据的有效共享;

3、由于没有统一的接口规范,上下级刑侦之间也难以实现涉案视频图像信息数据的联网共享,严重制约了多级刑侦机构之间的协同工作;

4、由于视频数据和人口、车辆数据等数据量庞大,众多新技术,如人脸识别、特征库检索等,在海量数据前提下响应速度、识别准确率受到一定制约;

5、信息安全问题日益突出。

(四)警鹰科技AI大数据人脸监控系统

警鹰科技与华为共同开发建立的AI大数据人脸监控系统,通过在重点区域安装的摄像头采集高清图像数据,上传到云端进行综合智能分析,打破区域、数据边界,支撑跨域视频协同作战,分布式加速检索,结果秒级汇聚多轨合一,勾勒全城全息人像,实时研判,利用人工智能算法进行大数据综合运算与比对,可以做到在短时间内对可疑人物或可疑事件进行接近实时的报警,同时可以实现过往追查、重点监控等功能。

系统具有深度学习能力,通过华为自有的大算力芯片+深度学习能力+大数据处理模块,结合警鹰科技从应用与需求出发的系统结构设计、功能设计,组合成世界领先的AI大数据智能安防系统平台。

系统同时可以通过对监控大数据运算,为公安交通、应急指挥、城市治理、城市规划等方面提供大量的数据支持。


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