Page 183 - 安防19年1月刊
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术，与之前的人脸即 ID 技术不同，目前从事人证核 那么，在实际应用中，我们如何将视频内容结构
验产品的企业在人脸识别技术研究方面良莠不齐， 化呢？依据视频监控目标具体分析，在人体结构化方
而从事人脸即 ID 技术都是行业大佬，所以还是有必 面，在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特
要强调下该项技术。 征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范
人证核验技术在安防行业主要是有两种用途， 围外，还可对人的衣着、运动方向、是否背包、拧包、
一是用来验证“你是不是某某某”，这是 1：1 的人脸 打伞、是否骑车等信息进行全结构化描述；以及包含
验证。也就是说我们先告诉人脸识别系统，我是张三， 人体行为如越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行
然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。 为特征描述；人体特征的全结构化需要在人体结构
二是让系统自动识别出来“我是谁”。系统采集了的 化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问
一张照片之后，从数万人的，或者是数百万人的库里 题，如将嫌疑人的截图输入至侦查系统中，利用人形
面自动找出来核验。如果考虑到边检查、地铁等人流 检索的功能，系统会根据目标嫌疑人的衣着、颜色分
量大的应用场景，这种动态识别，让系统自动识别出 布、体态特征快速地在案发点附近的多路摄像头中
“我是谁”，对于绝大多数从事人证核验产品的企业 进行全局搜索，查找出相似的目标，并将结果以快照
还有很长的路要走，现在的技术还没有达到零误差 的形式输出，结合 GIS 地图进行时空研判分析，刻画
的这个实际应用的需求。 出嫌疑人的行动轨迹；车辆结构化是随着智能交通
当然，关于 AI+ 安防的新技术还有诸多，其中一 高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、
些应用场景未必成熟，比如虚拟现实技术与 AI 结合 借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场
在安防的应用，又或者一些新技术只是小众，比如： 所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车
AI+ 安防机器人的巡检技术，在此不一一列举。 牌、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标
及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆
视频全结构化技术，AI深度应用的必经 件挂件、司乘人员的人脸，基于这些车辆关键特征信
一环 息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数
视频结构化技术在安防行业也被提及多年，并 据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿
不新鲜，但是流行，诸多监控大厂都在研究视频全结 车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一
构技术，希望在原有技术基础上在突破。为什么安 牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、
防行业需要视频全结构技术，还是基于 AI 应用。之 车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。
前也提到 AI 已经定义了安防的技术大格局，而行业 在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅
化应用一旦需要深度进行，就当前而言必须，视频监 速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与
控内容（人、车、物、活动目标）特征属性需要自动提取， 方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图
对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、 搜图的检索方法，在实战平台上调取相关视频和图
对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信 像文件，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行
息，组织成可供计算机和人理解的文本信息。，这也 驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全
是视频全结构化技术的意义和价值所在。 程运行轨迹查询或结合视频监控信息，实现车辆全
2019第四届深圳国际无人机展览会（2019.6.20-22 深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 147
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