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北京燃爆事件,公共区域下的智能视频监控系统发人深省

导读: 当前生物特征识别是安防行业下的解锁应用新模式,在公共区域场景下,除了行为识别和物体识别,与其一宗同源的步态识别也应引起大家的关注。

据北京市公安局官方微博消息,7月26日13时许,一男子在朝阳区天泽路和安家楼路十字路口,点燃一疑似爆竹装置后,发生爆燃,导致其手部受伤,无生命危险。附近巡逻民警迅速开展处置,将该男子控制并送医治疗,现场无其他人员受伤。

随后有官方消息证实,除了该男子并无其他人受伤,当地警方已作出了反应。目前,警方正在进一步调查工作中。

智能监控下的提前预警,将危险扼杀在摇篮里

该事件的发生,从侧面反映了在公共区域的安全识别技术有待完善,同时也强调了智能视频监控设备装置的必要性。目前,在公共区域的安全设备主要是以视频监控为主,大量的前端智能摄像头分布在交通要道,人流量较多的公共区域。不同于过去摄像监控图像画面粗糙、画质不清晰,且只起到简单的记录便于事发后取证的作用。当前的摄像头智能化科技感强、系统化产业链不断完善且全面布局安防领域。

随着人们对安全问题的重视,为满足警力部门对安全监管力度的强需,视频监控系统呈现越发明显的4P(Platform平台+Product产品+Provision服务+People大众)融合趋势。即基于大数据中心平台,为大众提供智能化产品与系统解决方案。其中,依据公安、企业对视频监控的远程监管客观需求,智能网络视频监控系统应运而生。系统主要由网络视频前端监控设备(Vide Forward Supervisedevice,VFSD)、视频服务器(Vide server,VS)和网络客户终端(NetworkGuest Unit,NGT)三部分组成。

智能网络视频监控系统不仅能实现监控功能,还能实现监控范围网络化、存储容量扩容化、监控智能化等功能。一旦选定目标,系统即可进行目标实时自主跟踪,通过摄像头和云台监控目标行为,存储可靠信息。例如由于均值偏移算法(Mean Shift)是一种基于Bayes滤波的动态系统状态估计方法,具有很好的抗遮挡性。故采用均值偏移算法,可实现智能网络视频监控系统的实时监控和目标实时跟踪功能。以及语音报警、抓图录像、轮巡监控、目标人物跟踪等。

此外,视频监控系统可被部署应用在周界警戒及入侵检测、物品被盗或移动检测、遗留、遗弃物品检测、以及自动跟踪、高级视频移动侦测、非法滞留等场景下。可全面掌握安防场景下的各种安全信息监测与追踪问题,让公共区域下的智慧社区、智慧城管落到实处。

行为识别与物体识别的重要性愈加清晰

在智能视频监控体系下,其核心内容之一是对特定目标的自动跟踪。而目标跟踪可分为5个步骤,包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为分析和行为识别。如对人体的跟踪:首先从实时图像序列(即视频)中检测出运动物体,再判定运动物体中的人体,然后跟踪人体的运动轨迹,并分析和选定有异常行为的人,最后对行为异常的人进行持续跟踪。

虽然人脸识别在一对一比对上识别率越发精准,但是在人流量密集的公共活动区域,千人千面核实比对信息库局限性较大。相较于公共区域的人脸识别,行为识别及物体识别的优越性更大,智能化视频监控融合行为识别与物体识别技术后,能在简短的时间内依据人体的行为和携带的物体类别进行迅速识别,并能有选择性的对异常行为与危险物体进行推理计算,可及时报警锁定追踪,以便相关警力部门提前采取措施并作出进一步反应。如此一来,不仅能及时维护公共区域的安全问题,还能对未知危险进行预防和遏制。

当前生物特征识别是安防行业下的解锁应用新模式,在公共区域场景下,除了行为识别和物体识别,与其一宗同源的步态识别也应引起大家的关注。步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,可通过人们走路的姿态进行身份识别,与其他的生物识别技术相比,步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在公共智能视频监控领域,比图像识别更具优势,对公安部门来说,步态识别对于安全问题的预见与侦破更为高效。

原理上来看,步态识别的输入是一段行走的视频图像序列,因此其数据采集与面像识别类似,具有非侵犯性和可接受性。但是,由于序列图像的数据量较大,因此步态识别的计算复杂性比较高,处理起来也比较困难。因此,步态识别待开发市场广阔,而挑战系数也高达五颗星。

公共区域下的智慧化建设必不可少

近年来,对于公共区域下的智慧安全管理问题,全国各省市皆采取大力措施予以支持。国家智慧化趋势发展已是必然,单纯依靠技术部署已难以实现与支撑城市智能化进步发展,尤其是公共区域的安全管理问题,技术只能作为城市智慧发展的辅助支持。政府部门应依据城市发展制定相应的智慧建设政策方针,有选择性的与优秀科技安防企业合作,共同为城市智慧化建设出谋划策。

为推进城市智慧化建设,公共区域下的智慧安防建设必不可少。而目前安防市场出现的一个普遍现象是:对于识别技术,实验室学术研究相关课题上看,理论可识别率、精准度可达96%以上。但是落地实际使用公共场景,应用效果并没有想象中好,甚至识别率与精准度大大降低。即使可在现实生活中进行识别,大多也受到是个人正面记录的形式,极为有限的活动区域范围内,受客观环境因素波动较大等限制。

因此,大部分企业在公共区域的安防工程系统铺设上,并不完善,依旧是半研发半落地的形式存在。与公安部门合作,也大多采取建立实地实验基地,长期考察收集数据,定制化服务居多,由此而衍生出的时间成本问题也是不容忽视。智慧安防建设之路任重道远,但其中仍有大批优秀企业聚焦安防产业,垂直深耕探索之道,且将智能视频监控系统落地城市,推进智慧城市进一步发展。

例如智慧安防杭州开发区,从2012年开始就成立视频监控工作领导小组,统筹规划建设开发区视频监控系统。相关数据显示,截至去年九月,全区共有“全球眼”视频监控点位2013个。其中,高清视频监控点位1890个、车载视频监控点位19个、移动视频监控点位10个、公话亭监控点位89个、4G无线单兵10个,视频运维完好率全市排名第一,对城市智慧化管理提供了高效快速的帮助。

由此可见,助力智慧安防,公共区域下的智慧化建设必不可少,智能视频监控系统的铺设为当下城市安防应用下的重中之重。

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