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A 人工智能
Artificial Intelligence

配资源提升城市道路的通行效率；智能楼宇，利用 度挖掘还能实现预测功能。此外，结构化后的视频
AI技术可以综合控制建筑的安防、能耗，同时对进 数据占用更小的内存空间，在数据爆发的今天能有
出大厦的人、车、物实现实时监控以确保核心区域的 效减轻传输和存储压力。
安全。 生物识别
生物识别技术是利用人体固有的生理特性和行
人工智能在安防领域的关键技术 为特征来进行个人身份鉴定的技术。随着科技的发
伴随着人工智能技术的发展，AI技术不断的融 展，生物识别技术已经成为个人身份识别或认证技
入现代安防应用中，促使智能安防向智慧安防迈进， 术的重要方式。人脸识别作为生物特征识别的重要

为智慧城市的建设提供安全保障。人工智能在安防 分支，可以对用户以最自然、最直观的非接触方式进
领域的拓展主要得益于视频结构化、生物识别、物 行识别，更容易被用户接受，也是目前在公共安全
体识别以及大数据技术的不断成熟。 领域应用最广泛的技术。公安的实战需求主要是对
视频结构化 “人、车、物”的追踪、分析和排查。目前公安机关对
视频结构化是生物识别和物体识别的基础和前 处理“人”的技术需求最迫切。在公安实战领域，人
提，其在技术领域可以划分为三个步骤：目标检测、 脸识别不仅能做到确认身份，还能做到人脸比对、
目标跟踪和目标属性提取。 人脸跟踪、活体检测等，帮助警方在人群中快速锁
目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然 定目标对象身份，做到事前预防、事中预警、事后核
后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人 查，极大提升警方办案效率，节约警力。
脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）。在 物体识别
目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测 目前在安防领域，物体识别较为典型的应用是
和车辆检测等技术。 车辆识别，通过外设触发和视频触发两种方式，实
目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续 现采集车辆图像，自动识别车牌等。对车辆外形特
跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作 征、车牌进行识别，不仅能够掌握车辆属性，还能掌

为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用 握车主属性、关系人属性、行为特征等，与生物识别
到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。 相结合，构建出立体防控体系。在实际应用中，车辆
目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片 识别能够与车辆属性、车主属性等数据进行串联比
中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的 对，对出现的高危车辆进行预警；对车颜色、车型、
特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆 遮挡板、挂件等特征进行提取，还能有效破解困扰
目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基 交警的“套牌车”难题；在卡口筛选过往车辆，能够
于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。 在建立大量数据库的基础上过滤可信车辆，从而快
AI将视频数据进行结构化处理后，视频查找的 速锁定目标车辆，减轻警方工作压力。
速度会大幅提升。过去案件发生后，警方只能通过人 大数据技术
工对视频进行查找，逐一排查目标人员，但在视频 大数据技术可实现整合海量的非结构化、半结
数据结构化后，从百万级的目标库中查找某个嫌疑 构化、结构化数据，并将这些数据进行分析计算。大
人只需几秒即可完成。同时，对结构化数据进行深 数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和

44 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年6月深圳会展中心)www.its-expo.com

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