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　　据有关规定，现场执法视音频资料的保存期限应不少于六个月，并且对于刑事案件、重大突发事件、重大群体性案件、阻挠执法等现场的执法视音频资料，当保存。但在实际应用中，执法记录仪数量多，视频数据量大，且由于是穿戴设备，记录仪视频中画面抖动，从而导致视频数据的标注、分析以及管理难度大大提高，如何实现视频数据的自动分析与整理，是亟需解决的问题。
 

　　算法嵌套，视频数据层层解析
 

　　近年来AI技术发展迅速，尤其是视频/图像处理领域，目标识别、场景分割、文字识别、关键点检测等AI算法层出不穷，不断提高图像结构化分析能力以及处理速度。眼控科技利用这些AI图像算法，实现了对执法视频数据的自动标注，大大减轻人工标注的压力，有效提高了视频数据分析的效率。
 

　　执法记录仪中场景复杂度很高，很难使用一个算法模型直接对整体视频数据进行分析、标注。眼控科技算法工程师们通过不同的算法模型组合，对记录仪中的视频数据进行层层解析，终实现自动标注。例如利用人脸识别技术和多目标追踪技术，实现人脸追踪，锁定目标人群；利用视频行为分析技术，可识别诸如行人跌倒、暴力抗法、酒驾测试等人体动作信息；利用声纹识别技术和语音识别技术，可提取语音信息，监督执法人员文明执法；再加上记录仪GPS信息、视频的时间信息等其他要素，可实现对执法记录仪视频数据的多维度分析，剔除无效视频数据，保存有效执法视频数据，并给予时间、地点、事件类型等标签，方便后续视频的检索与管理。
 

　　将AI技术应用于执法数据的分析，对执法过程关键信息进行自动提取，实现执法数据的自动标注，不仅减轻执法视频数据管理的压力，更有助于规范执法，加强执法监管能力，进一步提高公安机关的执法公信力与执法安全水平。
 

　　智能技术赋能行业发展
 

　　当前执法记录仪种类繁多，但大多仍停留在“记录”的阶段，而目前的数字成像技术在应对执法需求方面已经非常成熟，将来的执法记录仪将不会再以成像清晰度等指标性的技术来衡量，更多的是对智能化的追求，以实现对大量高清视频内容的智能分析。
 

　　眼控科技在AI算法领域拥有行业的技术实力，在视频/图像处理方面有着成熟的行业经验，始终以专业创新的态度赋能执法设备，为现代精良智能执法装备提供新思路、新技术、新产品和新服务，不断推动智慧交通技术创新向前发展。