【中國安防展覽網 品牌專欄】安防領域也一直被認為是人工智能技術落地好的行業之一。而這主要源于安防本身的兩大特性：首先，以視頻技術為核心的安防行業擁有海量的數據來源，可以充分滿足人工智能對于算法模型訓練的要求；其次，安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的訴求與人工智能的技術邏輯完全吻合。
現階段，無論是政府還是行業都已對人工智能技術亮起綠燈，AI+行業的這種新模式幫助社會各領域解決了在發展過程中遇到的眾多瓶頸。而在不同行業不同場景攻堅克難，讓社會運行更便捷、更安全也是人工智能存在的使命之一。針對安防行業，以人臉識別為代表的人工智能技術正不斷被應用于識別追蹤逃犯、預防恐怖事件發生的實際場景中去，有效解決了公安機關在打擊違法*和社會維穩工作中的難題。
“三站一場”成為安防重點
近年來，由火車站、汽車站、地鐵站和機場組成的“三站一場”安防場景，已成為公安機關打擊違法*、預防暴恐事件的重點關注區域。如果回顧近年來違法*行為頻發地點及恐怖事件主要發生地點，我們會發現火車站、汽車站及機場一直都是高發區。每年火車站、汽車站發生的偷盜案及詐騙事件因其數量龐大且屢治不減，已逐漸演變為社會頑疾；而火車站和機場更是大型恐怖事件發生的高頻區域(中國近年來有三起大型恐怖事件在火車站發生，機場則從美國“9·11”事件及*事件再到近日中國發生的小孩逃機票事件，大型恐怖事件及小型違法行為此起彼伏。)此外，作為在城市中主要公共交通設施之一的地鐵站，也正成為不少違法*份子日益穿梭的據點之一。
為何“三站一場”治理難
在安防場景中，把“三站一場”歸為一類是因為它們之間在危險事件發生及處置上具備非常多的相似性，大致可分為以下幾點：
人員密集、人流量大：站、場內外往往匯集大量人群，人員流動性大，站場的綜合管理任一環節出現問題都易引發重大安全事故；此外，在“三站一場”這樣的公共區域聚集的人群往往魚龍混雜，盜竊犯、詐騙人員及其他不法分子隱藏其中，單純依靠警力人工識別及傳統視頻監控偵查的方式，很難在眾多人群當中及時準確的發現**。
人工核驗、安檢：作為公共交通站點，所有搭乘人員必須驗票進站，而傳統的人工驗票方式往往因進站人數眾多而無法保證驗票效率，造成站內站外排隊擁堵現象的產生，為不法分子的偷盜行為提供可乘之機的同時，也易引發站場的安全事故發生；且利用人工核驗的方式，往往不能對假證假票做出準確的判斷，許多在逃人員往往因此溜之大吉。
視頻監控數據龐大、響應慢：“三站一場”作為安防重點關注區域，其視頻監控系統搭建較為完備，監控攝像頭已基本能覆蓋售票口、候車大廳及站前廣場等區域的各個角落。但每天24小時運行的設備將會產生龐大的視頻監控數據，這將耗費大量的警力對這些數據進行分析、挖掘；而且，僅靠肉眼去觀察監控視頻，無法做到對危險事件、危險人員的有力識別，進而不能在危險發生的事前、事中、事后做出及時的預警、報警、出警。
除上述之外，“三站一場”分別在各自的安防場景中還存在其他特點，如大多數火車站、汽車站都建在城區之中，人車混雜、地鐵站的空間相比其他場站較為狹小封閉、機場登機口的安防系統存在“換牌登機”的漏洞等。“三站一場”作為當前社會主要的交通設施建設，其運行的流暢性及安全度意義十分重大，現有的傳統安防系統亟待改善。
AI+安防破解“三站一場”難題
根據國家“科技強警”戰略及本次亞歐安博會的展示成果分析，公安機關正在積極引進人工智能技術來改革現代安防模式。針對“三站一場”在安防工作中的諸多特點及潛在風險，曠視(Face++)基于深度學習算法自研的人臉識別、行人識別、車輛識別、智能視頻分析技術能有效幫助公安機關識別“三站一場”的危險事件、違法*人員，并能在事發前后做出及時的預警、報警處理，多角度保障“三站一場”安全平穩運行。
人臉識別、人證比對
在曠視智能安防解決方案中，基于的深度學習算法研發的人臉識別前端產品能夠有效克服光照不理想、臉部遮擋、頭部朝向不正等不良環境的影響，在人員密集、流動性大的區域實現1:N的識別；同時，在曠視的人臉識別系統與公安機關的后臺數據庫相連接后，由曠視智能前端產品采集到的人臉信息可在數據庫中達到“億級入庫、秒級響應”的快速比對。
在“三站一場”的應用當中，公安機關采用曠視的人臉識別系統與智能前端產品，可以準確抓拍到混入在人群當中的違法*份子，獲取到偵緝工作中的寶貴線索；同時，在站場檢票驗票的身份核驗環節，利用前端采集與后臺人臉識別對比的技術，可以有效替代目前人工操作的方式，提高人證比對的效率、減免錯識漏識的情況發生，保障站場秩序的同時，不給利用假證假票逃票的偷機人員與潛逃的*份子可乘之機。
視頻結構化分析
將曠視的人臉識別系統在接入“三站一場”的視頻監控系統，利用曠視智能安防解決方案中的智能視頻分析技術，對站場的監控視頻進行基于人臉識別、人行識別、車輛識別的數據結構化處理，得到目標人員位置、速度、年齡、性別、乘車顏色型號、車牌等信息，警務人員在掌握這些信息后可以針對目標人員在站場的行為活動，制定清晰全面的偵緝與抓捕方案，在不被犯案人員察覺的情況下實現迅速抓獲，避免在站場因抓捕行動而造成的騷亂，保障周圍人群人身安全。
此外，曠視將人臉識別與智能視頻分析技術與視頻監控結合，打造出的智能視頻查控系統還可讓“三站一場”的安防實現智能化預警。智能視頻查控系統通過站場內外的人群進行監測和分析，可以對監控視頻流進行實時分析、抓拍查詢、告警查詢和可疑人員篩查，同時可以根據系統輸出的重點人物行為軌跡和人群熱力圖實現積分模型預警和人群密度預警。這可以有力打擊常出現在火車站、汽車站的黃牛、小偷、詐騙人員，還能對暴露在視頻監控中的潛逃人員進行實時告警處理，且人群熱力圖分析還可對有預謀的暴恐行為進行預警，避免重大安全事件發生，維護站場及社會的穩定。
日前，沈陽地鐵公安分局在利用曠視為其提供的智能安防解決方案后，在各地鐵站內廣泛布控曠視智能人臉抓拍前端產品，并將曠視的智能視頻查控系統嵌入地鐵站的視頻監控系統，上線27小時便幫助公安機關抓獲3名網上在逃逃犯，識別報警的準確度達到100%。曠視目前已與包括北京、杭州、沈陽在內的25個地區的公安部門合作應用曠視智能安防解決方案，在涵蓋“三站一場”、廣場、園區、邊檢等重點區域內抓獲上千違法*人員，實戰效果被各公安部門所稱贊。
智能安防絕非“三站一場”一個場景應用所能實現，但從重點場所入手解決安防棘手的問題正是人工智能效用所在。在政策支持與市場剛需的熱浪之中，曠視的智能技術將在安防實際應用開辟更多戰場，輔助建設智能穩定的和諧社會。
原標題 AI + 安防 | 用人工智能武裝“三站一場”
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