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人臉識別技術在公安警務的應用

   日期:2019-04-29     瀏覽:1358    

基于人工智能深度學習技術的人臉識別技術,為警務視頻偵查帶來巨大的發展機遇,相較于傳統視頻偵查,需要人工進行視頻接力,由人工肉眼進行排查,梳理嫌疑人軌跡線索,偵查效率不高,時效性不佳的情況,通過人臉識別技術,可以從海量視頻中快速的刻畫出嫌疑人的時空軌跡,分析嫌疑人的出發點、落腳點、同行人員等,并進行實時布控。動態人臉識別技術為警務視頻偵查帶來了模式顛覆性的發展。


多場景多警種應用


深圳市公安局南山分局自2016年建設“深目”動態人像識別系統至今,已匯聚AI智能監控相機視頻鏈路突破1500路,分局各警種基于自身業務需求,結合人臉識別技術特點,通過人臉屬性分析、人像檢索、人臉布控、數據挖掘等應用,在“深目”動態人像系統上創建了多達數十種技戰法模型,為公安刑偵、技偵、反恐、交通、出入境等場景提供技術支撐(如圖1所示)。


圖1 “深目”動態人像識別系統架構示意圖


 區域精準布控

針對在逃人員、涉案人員等布控人員,構建基于“深目”系統的實時抓拍照片比對檢測業務,實現對布控人員的實時報警。目前,在南山區的各大主干道、監控區域及公共場合已經安裝有大量的視頻監控設備,通過對所監控的視頻信息進行分析處理,及時捕獲視頻中的圖像信息,與重點布控人像數據信息庫進行實時比對,若對比后發現可疑人員則進行實時報警提醒,并將報警信息推送至相關警務人員手機終端上。


出入境管控

利用人臉識別技術,結合大數據分析,對出入境人員進行實時拍攝人臉圖像對比,為出入境業務場景下的外籍人員非法從業、外籍人員非法居留、偷渡等違法犯罪行為及相關人員在“深目”系統中進行梳理建模,構建基于上述違法犯罪行為的視頻數據分析技戰法模型,并形成相關違法嫌疑人員動態人像數據庫。上述技戰法模型的應用,顯著提升了出入境業務場景下的偵查效率和違法犯罪打擊力度。


社區綜合治理

社區是社會治理的基本單元,推進社區治理和服務創新是社區建設領域全面深化改革的時代主題。傳統社區管理存在流動人員管理難、人工巡查效率低、共治協同難度大等問題。深圳市公安局南山分局開創性地將人臉識別技術運用到社區治理中,利用人臉識別技術助力智慧社區建設,用科技的手段建設社區的虛擬防護圍欄,發動群眾的力量,保障社區群眾生命財產安全,形成社區民警、網格員、物業保安多維度協同治理的模式。


應用效果


人臉識別技術對公安民警偵查效率的提升是顛覆性的,相比傳統耗時費力的視頻偵查分析工作,借助人臉識別技術可以在秒級時間內鎖定犯罪嫌疑人的歷史軌跡,通過“深目”系統的告警推送功能可實現24小時的實時在線監測,一旦發現可疑目標,系統將同時推送相關信息至案件負責人員的手機端,民警辦案條件和警力資源得到了極大的優化,工作效率得到了極大的提升。


文章來源:《中國安防》雜志




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