Page 186 - 安防19年1月刊

C 前沿技术
Cutting-edge Technology

继续为平安城市服务；如何在做“平安城市”“天网”“技
防城”的规划与设计时，将大型活动安保这种 “战时”
的、然而需要“平时”能兼顾一部分信息数据采集
需求的情况纳入规划与设计范围，从而实现“平时
保战时”“战后顾平时”的管控理念，已经成为各地

公安考虑的焦点。
统一指挥的问题
大型活动安全保卫工作，是一项由多部门协同
作战的系统工程，从公安机关内部来说，就涉及情报、
指挥、治安、交通、警卫、通信等多个警种。在信息
化层面，各类系统、设备繁杂，包括视频监控系统、 型活动安全保卫工作借力的主要方向。
人像识别系统、警用地理信息系统、各类基础数据库、 人工智能技术的发展
无人机系统等，牵头部门在组织安保工作时，如何 人工智能是一个比较广泛的概念，就其本质
基于机制上的安保指挥体系，充分结合各警种的信 而言，是对人的思维信息过程的模拟。机器学习
息化系统和工具，进行规划设计、融合调用、补充建设， (Machine Learning) 是人工智能的一个分支，深度
实现“统一调动、各负其责、密切配合、协同作战”， 学习 (Deep Learning) 是一种机器学习的方法，它是
是当前工作的一个难点。 受了神经科学的启发，试图使用包含复杂结构或由
智慧警务的问题 多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对
大型活动安全保卫工作，从近年的情况来看， 数据进行高层抽象的算法，去模仿人类在处理问题

警力投入越来越大已成为显著特点，“人海战术” 时，由浅入深，由简到难，由直观到抽象的过程。
不得已成为了大型活动安保的“首选方案”。大型 深度学习技术在 2013 年被《MIT 技术评论》
活动安保需要出动的大量警力，已经影响了城市里 评为 2013年十大突破性科学技术首位。2016 年以来，
正常的警务活动。同时，2018 年全国公安厅局长会议， 在公安视频图像识别领域，基于深度学习的目标检
提出把握科技信息化发展趋势，积极构建以大数据 测和特征提取等得到了较为广泛的应用，比较常见
智能应用为核心的智慧警务新模式，实现公安机关 与典型的是人脸人体识别、车牌车辆识别、安检物
战斗力的跨越式发展，是公安工作的一项“龙头工程”。 品识别等。
所以在大型活动安保中，如何充分运用新兴技术， 人脸人体识别
提高安保效率、创新安保模式，打造“智慧安保”， 人脸识别是一种基于生物特征的识别方式，其
也是当前公安工作的一个重点。 过程一般包括人脸图像采集、人脸图像检测、人脸
图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配识
技术发展趋势 别五个部分。与其他类型的生物识别技术（指纹、
人工智能 (Artificial Intelligence)、大数据 (Big 虹膜）相比较，人脸识别由于其非强制性、非接触性、
Data)、云计算 (Cloud Computing) 技术的发展，推动 并发性的特点，已经成为人员身份鉴别的一类重要
了不少行业进入新纪元。新兴技术的运用，成为大 方法。

150 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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