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　　【中国安防展览网 品牌专栏】安防领域也一直被认为是人工智能技术落地好的行业之一。而这主要源于安防本身的两大特性：首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求；其次，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。
 

　　现阶段，无论是政府还是行业都已对人工智能技术亮起绿灯，AI+行业的这种新模式帮助社会各领域解决了在发展过程中遇到的众多瓶颈。而在不同行业不同场景攻坚克难，让社会运行更便捷、更安全也是人工智能存在的使命之一。针对安防行业，以人脸识别为代表的人工智能技术正不断被应用于识别追踪逃犯、预防恐怖事件发生的实际场景中去，有效解决了公安机关在打击违法*和社会维稳工作中的难题。
 

　　“三站一场”成为安防重点
 

　　近年来，由火车站、汽车站、地铁站和机场组成的“三站一场”安防场景，已成为公安机关打击违法*、预防暴恐事件的重点关注区域。如果回顾近年来违法*行为频发地点及恐怖事件主要发生地点，我们会发现火车站、汽车站及机场一直都是高发区。每年火车站、汽车站发生的偷盗案及诈骗事件因其数量庞大且屡治不减，已逐渐演变为社会顽疾；而火车站和机场更是大型恐怖事件发生的高频区域(中国近年来有三起大型恐怖事件在火车站发生，机场则从美国“9·11”事件及*事件再到近日中国发生的小孩逃机票事件，大型恐怖事件及小型违法行为此起彼伏。)此外，作为在城市中主要公共交通设施之一的地铁站，也正成为不少违法*份子日益穿梭的据点之一。
 

　　为何“三站一场”治理难
 

　　在安防场景中，把“三站一场”归为一类是因为它们之间在危险事件发生及处置上具备非常多的相似性，大致可分为以下几点：
 

　　人员密集、人流量大：站、场内外往往汇集大量人群，人员流动性大，站场的综合管理任一环节出现问题都易引发重大安全事故；此外，在“三站一场”这样的公共区域聚集的人群往往鱼龙混杂，盗窃犯、诈骗人员及其他不法分子隐藏其中，单纯依靠警力人工识别及传统视频监控侦查的方式，很难在众多人群当中及时准确的发现**。
 

　　人工核验、安检：作为公共交通站点，所有搭乘人员必须验票进站，而传统的人工验票方式往往因进站人数众多而无法保证验票效率，造成站内站外排队拥堵现象的产生，为不法分子的偷盗行为提供可乘之机的同时，也易引发站场的安全事故发生；且利用人工核验的方式，往往不能对假证假票做出准确的判断，许多在逃人员往往因此溜之大吉。
 

　　视频监控数据庞大、响应慢：“三站一场”作为安防重点关注区域，其视频监控系统搭建较为完备，监控摄像头已基本能覆盖售票口、候车大厅及站前广场等区域的各个角落。但每天24小时运行的设备将会产生庞大的视频监控数据，这将耗费大量的警力对这些数据进行分析、挖掘；而且，仅靠肉眼去观察监控视频，无法做到对危险事件、危险人员的有力识别，进而不能在危险发生的事前、事中、事后做出及时的预警、报警、出警。
 

　　除上述之外，“三站一场”分别在各自的安防场景中还存在其他特点，如大多数火车站、汽车站都建在城区之中，人车混杂、地铁站的空间相比其他场站较为狭小封闭、机场登机口的安防系统存在“换牌登机”的漏洞等。“三站一场”作为当前社会主要的交通设施建设，其运行的流畅性及安全度意义十分重大，现有的传统安防系统亟待改善。
 

　　AI+安防破解“三站一场”难题
 

　　根据国家“科技强警”战略及本次亚欧安博会的展示成果分析，公安机关正在积极引进人工智能技术来改革现代安防模式。针对“三站一场”在安防工作中的诸多特点及潜在风险，旷视(Face++)基于深度学习算法自研的人脸识别、行人识别、车辆识别、智能视频分析技术能有效帮助公安机关识别“三站一场”的危险事件、违法*人员，并能在事发前后做出及时的预警、报警处理，多角度保障“三站一场”安全平稳运行。
 

　　人脸识别、人证比对
 

　　在旷视智能安防解决方案中，基于的深度学习算法研发的人脸识别前端产品能够有效克服光照不理想、脸部遮挡、头部朝向不正等不良环境的影响，在人员密集、流动性大的区域实现1:N的识别；同时，在旷视的人脸识别系统与公安机关的后台数据库相连接后，由旷视智能前端产品采集到的人脸信息可在数据库中达到“亿级入库、秒级响应”的快速比对。
 

　　在“三站一场”的应用当中，公安机关采用旷视的人脸识别系统与智能前端产品，可以准确抓拍到混入在人群当中的违法*份子，获取到侦缉工作中的宝贵线索；同时，在站场检票验票的身份核验环节，利用前端采集与后台人脸识别对比的技术，可以有效替代目前人工操作的方式，提高人证比对的效率、减免错识漏识的情况发生，保障站场秩序的同时，不给利用假证假票逃票的偷机人员与潜逃的*份子可乘之机。
 

　　视频结构化分析
 

　　将旷视的人脸识别系统在接入“三站一场”的视频监控系统，利用旷视智能安防解决方案中的智能视频分析技术，对站场的监控视频进行基于人脸识别、人行识别、车辆识别的数据结构化处理，得到目标人员位置、速度、年龄、性别、乘车颜色型号、车牌等信息，警务人员在掌握这些信息后可以针对目标人员在站场的行为活动，制定清晰全面的侦缉与抓捕方案，在不被犯案人员察觉的情况下实现迅速抓获，避免在站场因抓捕行动而造成的骚乱，保障周围人群人身安全。
 

　　此外，旷视将人脸识别与智能视频分析技术与视频监控结合，打造出的智能视频查控系统还可让“三站一场”的安防实现智能化预警。智能视频查控系统通过站场内外的人群进行监测和分析，可以对监控视频流进行实时分析、抓拍查询、告警查询和可疑人员筛查，同时可以根据系统输出的重点人物行为轨迹和人群热力图实现积分模型预警和人群密度预警。这可以有力打击常出现在火车站、汽车站的黄牛、小偷、诈骗人员，还能对暴露在视频监控中的潜逃人员进行实时告警处理，且人群热力图分析还可对有预谋的暴恐行为进行预警，避免重大安全事件发生，维护站场及社会的稳定。
 

　　日前，沈阳地铁公安分局在利用旷视为其提供的智能安防解决方案后，在各地铁站内广泛布控旷视智能人脸抓拍前端产品，并将旷视的智能视频查控系统嵌入地铁站的视频监控系统，上线27小时便帮助公安机关抓获3名网上在逃逃犯，识别报警的准确度达到100%。旷视目前已与包括北京、杭州、沈阳在内的25个地区的公安部门合作应用旷视智能安防解决方案，在涵盖“三站一场”、广场、园区、边检等重点区域内抓获上千违法*人员，实战效果被各公安部门所称赞。
 

　　智能安防绝非“三站一场”一个场景应用所能实现，但从重点场所入手解决安防棘手的问题正是人工智能效用所在。在政策支持与市场刚需的热浪之中，旷视的智能技术将在安防实际应用开辟更多战场，辅助建设智能稳定的和谐社会。
 

　　原标题 AI + 安防 | 用人工智能武装“三站一场”