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AI时代 如何借助人工智能保障校园安全

来源:中国安防行业网
2018/6/19 10:04:4634507
  【中国安防展览网 企业关注】人脸识别系统利用摄像机采集含有人脸的图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理,从而达到识别不同人的身份的目的,主要过程包括:人脸检测。系统根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸,即在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸,若有,则返回人脸的大小、位置等信息;人脸图像预处理。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理;人脸图像特征提取。之后再针对人脸的某些特征进行提取、建模;人脸图像匹配与识别。后将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。
 
  校园安全问题一直以来都是各地政府持续关注的问题。除了传统的人防、物防外,近两年校园技防建设成为重点。涉及的内容主要包括视频监控系统、门禁控制系统以及相关的考勤系统。
 
  由于校园是一个人员流动性较大的场所,主要涉及到学生和教职工。大部分校园都采用了视频监控的方式,来预防保障校园安全。但是一般情况下,传统的视频监控系统,主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。存在的问题是,因为监控点较多时,监控人员无法顾及到所有的监控点,同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息。通常情况下,只能事后进行回放,以此来确认事发点的具体情况。但是由于时间原因,往往已经造成了相关的损失,而且也需要消耗大量的人力通过回放、检查等方式对其进行调查,从而获取所需的信息。
 
  近两年随着智能分析技术发展,尤其是AI技术成熟与应用。将AI智能分析技术与传统的视频监控相结合,则必然可以弥补当前的监控工作的许多不足之处。在实际应用中,可以不用借助人力干预来对监控图像进行处理,主要包括定位、传输、识别、跟踪等功能。因此可以完善当前的安保工作,同时也可以及时地处理突发状况,从而来减少不必要的损失。
 
  在校园监控视频中应用AI智能分析技术,可以减轻常规检查、排除等工作给人带来的沉重负担,从而缓解安保枯燥的监控流程。另外一方面,由于AI智能分析技术可以迅速地筛选出需要信息,因此可以帮助人员迅速地从海量的监控视频中找到重点。
 
  目前基于人脸识别的视频监控系统对于保障校园安全来讲起到的作用主要分为以下几点:
 
  陌生人识别和安保响应。对学校而言,只要将学生和教师的图像资料储存到资料库中,摄像头就可以轻松识别出在学校人员是不是一个外来人员。甚至如果有条件的话,还可以将图像识别系统与公安嫌犯资料库联网,从而判断来人自身是否具有威胁。
 
  另外大人流量以及多人员聚集监控报警。学校的人口密度本身就很大,而且往往呈现出固定的时间点内人流量集中的情况,比如放学、聚会等高峰时段。部分寄宿制学校在大星期的时候校门口人流和车流量更大,其存在安全隐患也很多。那么,利用人脸识别技术来对人数密集的区域“数人头”,一旦超出承载力便进行预警,由相关人员进行疏导处理,将会有助于防患于未然。
 
  同时借助系统也可以实现学生在校情况管理。在中小学,学生出勤往往是老师们需要时时刻刻监管。利用布置在班里的摄像头,其可以空位进行识别,然后报告学生出勤情况。甚至而言,其可以地报告缺席的学生个体、缺席的时间段等,以便于老师管理,防止校外安全事故的发生。
 
  除了以上应用外,在校园安防方面的应用为中在校园门口、教室门口、宿舍入口处建立一系列人脸门禁及考勤系统。相较传统的刷卡、指纹识别等模式,人脸识别考勤系统有着非常明显的优势,比如:防止代打卡,不会出现卡片丢失、考勤数据作假等问题;家长、老师时刻知晓学生本人在校的考勤情况,有效防止了学生逃课、夜不归宿等情况。一是能够有效保证校园管理者及家长对学生的有力监督;再者利用新技术还能大大提升校园内的安全指数。
 
  通俗来说,人脸识别系统利用摄像机采集含有人脸的图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理,从而达到识别不同人的身份的目的,主要过程包括:人脸检测。系统根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸,即在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸,若有,则返回人脸的大小、位置等信息;人脸图像预处理。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理;人脸图像特征提取。之后再针对人脸的某些特征进行提取、建模;人脸图像匹配与识别。后将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。
 
  当AI系统成功识别对象之后,每天的相关数据(学校出入口、宿舍出入口)都会实时汇总,通过电脑对数据记录进行分析,自动生成所需的名单,进而分发给管理者及学生家长。实现校园安全管理与校园日常业务管理相结合。
 
  除了利用图像识别技术的监控,教育部门通过与公安联网可以建立预测青少年暴力倾向的模型数据库,并得到了较高准确度的验证。另一方面,通过对青少年社交媒体等进行语言识别,也有助于实现对校园暴力发生的预测和预防。这无疑也是保障校园安全的重要举措。
 
  另外,也存在借助声音识别,对校园安全进行保障。前不久,美国一家名为I-TEAM的公司联合另外两家IT公司Genetec和Lencore开发出了一套枪手检测系统。这套系统通过检测声发出的位置,即时发出危险警报帮助执法人员赶往正确的地点,以在短的时间内阻止进一步扩大活动范围。
 
  从技术上来讲,它需要在每个建筑物上都安装一个传感器。这个传感器由用来确定声源的麦克风和识别枪口闪光的红外摄像机构成。发生之后,具备机器学习能力的麦克风通过对声音的分析来确定,同时利用摄像机抓拍闪光位置,时间确定现场情况并向执法人员传递信息。
 
  在具体的执行方面,这套系统又拥有着其他作用。通过摄像头的监控,警察可以锁定其位置并对相关区域进行封锁。如果学生比较多,存在着更大的伤亡风险的话,警察则可以引到系统根据学校的整体布局和人员分布情况而推荐出的佳位置进行诱捕。这样,就可以实现快的捕获和小的人员伤亡。
 
  这套检测系统的适应性当然不仅仅局限于校园,在办公楼、教堂、政府大楼乃至居民区内,都可以尝试布局。

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