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AI视频监控 城市治理的强劲“新引擎”

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浏览:- 发布日期:2020-09-07 08:58:29【
        前言:在2020世界人工智能大会“国际日”核心论坛——国际智能城市峰会上,国际大咖“云”集,共同探讨如何让AI成为智慧城市的新引擎。他们不约而同地表示:AI之于城市,是新技术、新事物、新治理,但是,AI之于城市治理,不仅仅是多装些传感器、多安置些智能化设备,AI赋能城市的发展核心仍应“以人为本”。 所以,如何让AI更高效为“人”服务,就是城市治理环节新的发展契机,契机背后,是AI设备和算法厂家的巨大商机。

        AI视频监控城市治理中的应用现状

        据不完全统计,目前全国约有2亿摄像头,总计存储容量超过400000PB,约1亿块硬盘。传统安防架构在这样的情况下会捉襟见肘,首先存储成本非常高,未经过结构化原始视频数据占据了大量的硬盘空间,存储成本高昂;其次数据可读性差,原始视频查找大多需要人工参与;第三取证难度大,在海量的素材中找到敏感录像工作量极其巨大。

        这是传统安防架构的弊端,但同时也业界带来诸多思考,智慧城市安防光靠震慑和取证远远不够。需要在信息采集的同时进行分析,通过“主动布防+主动告警+业务联动”来完善处理链条,提高视频监控的效率。

        在智慧城市中,AI+安防重点的分析对象无非就是人和车,涉及到身份识别和行为识别,这就是智慧城市要解决问题的主线,要通过视频主动分析明确“是谁在做什么事儿”,将违规的行为进行第一时间准确判断,并联动预警。

        现阶段,AI技术落地于视频领域,在厂家的积极推进中已进入产业化,感知智能时代已来临。车的识别技术突破后,视频领域又迎来了人脸识别技术的突破,通过应用于实际场景,引领平安城市视频监控建设与发展的新趋势。从平安城市视频监控体系来看,国标联网互联互通的视频专网建设阶段已进入了智能视频网的建设阶段,基于新技术、新规划、新标准,平安城市正式开启4.0时代:智能应用阶段。主要应用包括:

        1. 人体分析:人脸识别、体态识别、人体特征提取等;

        2. 图像分析:视频质量诊断、视频摘要分析等;

        3. 车辆分析:车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;

        4. 行为分析:目标跟踪监测、异常行为分析等。

        人是城市的主体,基于“人”的AI应用必是主角。目前人脸识别、人流量统计、人体属性分析等技术已经开始落地应用,其中以人脸识别需求更为旺盛。基于低成本、低功耗、标准化的产品策略,延伸出更多的应用。

        AI视频监控的新商机

        1、AI赋能民生经济——规范出摊

        在国家政策的推进下,“地摊经济”一夜之间成为了保障民生、促进就业,刺激消费的市场新关键词,为疫情后的经济恢复带来新的活力。然而“地摊经济”日渐火爆的同时,由此引发的一系列城市治安管理问题、公共卫生问题、市容问题仍然缺乏合理的解决方案。建立健全智慧高效的摆摊秩序管理手段,是目前“地摊经济”发展的重点。

        为了解决“地摊经济”带来的难题,目前不少安防企业推出了相关 “规范摆摊解决方案”,系统核心功能包括:深度学习算法,违规摆摊检测;分时分区检测,符合实际需求;以及高清人脸抓拍,便于取证追溯。

        2、AI赋能公安——公安大数据

        随着大数据、人工智能等技术的成熟和发展,公安大数据成为当前公安信息化工作的趋势和重点。利用智能算法,将大数据的核心价值深入挖掘,使之成为高价值密度的核心资产。用知识图谱技术,构建全国实体及实体关系库;建设公安知识图谱,通过对公安结构化信息和非结构化信息数据关系挖掘。抽取出人、物、地、组织机构、服务标识号等实体,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互的关系,构建一张具有公安特性的多维多层的实体与实体、实体与事件的关系网络。

        3、AI赋能交通——预测交通态势

        交通拥堵已经成为许多城市持续发展的最大瓶颈和困扰。随着最近几年AI在智能交通领域的落地应用,AI智能交通场景应用已经成为AI应用的一个重要分支。

        AI赋能交通,可以实现:排队长度识别,实时掌握拥堵状态;平均速度、车流量信息分析,交通趋势拥堵提前预警;车头距离识别,利用车道内的车辆密度分析拥堵等等。拥堵检测抓拍系统借助AI深度学习技术,可实现对路口交通拥堵的分析判断,通过大数据和人工智能算法技术可以对车辆闯拥堵等多种违法行为进行分析和取证,从而完成对交通违章违法行为的研判和取证。

        4、AI赋能社区基层治理

        测温防疫

        红外测温产品成为了疫情期间的“大明星”,同时疫情早期的快速蔓延也为城市治理敲响了警钟,新冠疫情之前,我们关于重大疫情的防控缺少常态化的初步筛查和控制措施。现在已经已经平缓,但是防疫基础设施的建设还未停止,基于AI深度学习的热成像测温产品依然具有施展拳脚的空间。

        AI算法精确检测人体和人脸,告知人体位置,热成像模块可以根据位置信息进行体温测量,这样的组合比传统的热成像单目测温更加精准,可以减少环境温度对目标对象体温的影响。基于AI的测温防疫系统还具有如下几个特点:

        非接触:整个测温过程为非接触式,可极大减少感染风险;

        非配合:测温过程不需要人为配合,支持多人同时检测,不会造成堵塞排队,减少感染风险;

        人脸识别:测温同时进行人脸抓拍,用于人员记录和识别,异常人员可以快速定位身份;

        口罩识别:支持是否佩戴口罩的识别;

        语音提醒:检测到温度和佩戴口罩情况的异常时,摄像机可以自动触发语音提醒,告知工作人员进行进一步的处理,提高防疫管理效率。

        垃圾分类

        在各个垃圾点安排人力进行人为管理,需要大量的人力和财力投入,目前很多民众因为不知道垃圾如何分类,出现一些随意丢弃垃圾的情况,如果想要及时获取垃圾管理点的动态,避免随意丢弃垃圾、夜间偷放垃圾物等情况,使用高清监控设备,可以实现解放人力的效果,同时通过自动检测、语音播报的方式,提高民众意识,前端摄像机需要存储视频,还原回放丢垃圾时的场景,查询更加方便。

        AI摄像机可以通过如下功能,提醒市民进行准确的垃圾分类:颜色检测:支持垃圾桶颜色检测,自动匹配对应的垃圾种类;距离检测:支持人形检测,自动判断人与垃圾桶距离;语音提醒:可自动语音提示垃圾桶对应的垃圾种类。

        AI赋能城市治理将是未来引擎

        “所谓城,就是有一个城邦能够让大家安居。所谓市,就是要有个市场让大家能够乐业。所以,城市的本身,就带着安居乐业的概念。”上海市经济和信息化发展研究中心副主任陆森说,未来,智能技术应该就像水电煤一样,提供无缝的服务体验,使得城市发展回归本源——让人与人、人与社会、人与自然和谐相处。

        当前,智能城市已经逐渐发展成一种全新的全球语言及课题,随着智慧城市与人工智能技术的深度融合,AI赋能城市治理,将成为未来社会发展的核心引擎和主要趋势。


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