Page 187 - 安防19年1月刊

人体识别（人体结构化）是指对人体的一些外 此开始备受关注。
部特征进行识别，如上衣颜色、下装颜色、性别、 2015 年 8 月，国务院印发《促进大数据发展
年龄段、发型、是否戴眼镜、是否戴帽子、是否戴 行动纲要》，提出数据已成为国家基础性战略资源，
口罩、是否背包、是否拎东西、是否骑车等。与人 大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动
脸识别相比，人体识别由于其对摄像机视角、分辨 以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能
率、以及照明变化要求的相对宽泛性，已经成为人 力产生重要影响。与此同时，我国公安信息化建设
员身份鉴别过程中一种重要的技术补充手段。 发展迅猛，据不完全统计，截至 2015 年底，全国
车牌车辆识别 公安机关掌握的数据资源已达数百类、上万亿条、
车牌识别是一种发展较早和应用广泛的识别 EB 级的大数据规模。各级公安机关快速积累并不
技术，其过程一般包括车牌提取、车牌图像预处理、 断增长的信息数据已成为继警力资源、装备资源
特征提取、车牌字符识别四个部分。 之后的新一类核心资源。
车辆识别（车辆结构化）是指对车辆的一些 如何顺应实战需求，加强对数据资源的采集、
外部特征进行识别，如车辆颜色、车牌颜色、车辆 存储、治理、挖掘等工作，构建以大数据智能应用
类型、车辆品牌、遮阳板开合情况、是否打手机、 为核心的智慧警务，提高预测预警能力、精确打击
是否有挂件等，与车牌识别相比较，车辆识别由于 能力和动态管理能力，已成为各地公安在新形势
其高伪装成本（如车身换色）、低伪装意识（相对 下的新需求。而如何利用视频数据的真实性、动态

而言，车牌假、套牌，在不法分子犯罪过程中已普及）， 性，与警务数据相辅相成，亦成为需要不断深入思
已成为公安破案的重要技术手段之一。 考的问题。
安检物品识别 多维数据采集
安检物品识别，是指通过深度学习技术，对物 多维数据采集，是指通过单个或多个物联感
品安检生成的X射线透视成像图片进行数据训练， 知设备，获取不同类型的物联感知数据，如视频数
对其中的一般违禁品（如刀具、枪支、液体、电池等）， 据、人脸数据、人体数据、车辆数据、RFID 数据、
建立识别模型。在行李安检时，对待检行李进行 移动终端数据、GPS 数据等，并实现多维感知数
图像采集、特征提取、模型匹配，从而识别违禁物品， 据的上传和关联。
并通过声音、图像标记放大的方式进行预警提示， 数据融合存储
可以快速有效实现违禁品的智能检测，提高安检 数据融合存储，是指通过统一的融合存储服务，
效率。 对视频、图片、对象、文件、结构化数据等多类型数据，
大数据技术的发展 根据不同存储场景，按需而存、统一管理。
2011 年 5 月， 全 球 知 名 的 咨 询 公 司 多维数据挖掘
McKinsey&Company 的商业经济研究机构 MGI 发 多维数据挖掘，是指对物联网数据、业务数据、

布报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前 互联网数据等进行多元数据融合管理，并结合知
沿》，定义大数据是一种具有 4V 特征（Volume、 识图谱、图挖掘等大数据分析手段，不断降低信息
Velocity、Variety、Value）的数据集合，这是专业机 数据熵，助力数据专题开发的过程。
构第一次全方面的介绍和展望大数据，大数据至 专题数据开发

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 151

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