在當前復雜多變的國際形勢下，中國在社會發展方面的維穩工作顯得尤為重要，尤其我國正處在公共安全事件易發、頻發、多發階段：各類災害、生產事故、違法犯罪、恐怖事件等公共安全問題總量居高不下，復雜性加劇，潛在風險和新隱患增多，突發事件的防控與處置難度加大。維護公共安全的任務重要而艱巨，已成為維穩工作中的關鍵一環。

平安城市項目是國家為維護社會公共安全而大力實施推進的城市安防工程。十年來，以視頻監控系統為核心的平安城市項目已在全國范圍內初步構建起覆蓋公共區域、要害部位的“天網”，為我國的安防事業提供了強有力的監控武器。然而，隨著業務的拓展我們發現，在推進新型技術與現有的傳統安防體系結合的過程中遇到了諸多困難，民用安防廠商魚龍混雜、設備落后、子系統數據不共享等問題使智慧城市、平安城市的發展受到了桎梏的限制。

傳統安防面臨的痛點

人口流動量大，難以監控。隨著我國城鎮化建設步伐的不斷加快，城市人口不斷膨脹，在城市中將會形成一些人流密集區域;另在一些大型會議、活動舉辦時期或節假日內，如杭州的G20峰會，其所在區域的人口流動量也會瞬間擴大。諸如此類，都會加劇安防工作者對人員監控的難度。

安防設備落后。政府安全相關部門的安防設備與技術手段已不能滿足其快速找出人、找到人、定位人的核心訴求;同時目前的監控系統多偏向于事后響應， 缺少事前主動出擊、主動預防的能力。

視頻監控廠商良莠不齊，產品質量堪憂。的確，國內安防行業有著極大的市場空間，但安防市場也同樣魚龍混雜。就安防領域中占有最大市場份額的視頻監控產業來說，雖然新技術的進步讓整體產業有了質的突變、市場需求也日漸凸顯，但也吸引了很多不良廠商參與進來，很多供應企業根本沒有自己的核心技術，只是花錢買個平臺、或者貼牌一個產品就盲目跟風，造成現在市場上產品、系統質量良莠不齊，競爭混亂。

視頻資源利用率低，數據檢索慢。這也是目前傳統安防面臨的最大困難和亟需智能化的主要原因。截止到2016年10月，我國現有的安防監控設備數量已經達到2600萬臺， 雖然和發達國家相比每千人的覆蓋率仍有較大差距，但中國的人口數量和城市規模還是決定了這些設備驚人的視頻數據量。然而搭建基礎的視頻監控網絡和基礎設施并不難，難的是如何利用這些數據為安防業務提供既快又準的支持。

目前警務處理仍是以事后取證為主，而多數公安系統運維以及資源使用方面還是偏低，視頻故障丟失、視頻不清晰或者是視頻數量過多為辦案人員偵查帶來巨大障礙。顯然隨著海量視頻數據的堆疊和系統逐步拓充，單純依靠傳統安防手段和人工識別已經無法完成快速檢索工作。

信息孤立、不對稱。數據孤島是整個智慧城市建設中都避不開的議題，在安防智能化改革中也面臨著同樣的問題。傳統的安防體系中，各管轄區域、各平臺系統之間信息不共享，也無法與公安部門的人員信息系統相對接，無論是硬件匹配還是平臺架構之間都有難以填平的溝壑，在規模聯網和智能化改造中復雜的異構系統架構使工程實施難度陡增。

政策推動安防智能化

傳統安防業務舉步維艱，為進一步利用現代化技術對公共安防進行掌控，兩年前，發改委聯合九部委共同出臺了《關于加強公共安全視頻監控建設聯網應用工作的若干意見》，《意見》指出，到2020年要基本實現“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”的公共安全視頻監控建設聯網應用。

而近日，為明確“十三五”期間公共安全科技領域的發展思路、發展目標、重點任務和政策措施，科技部也制定了《“十三五”公共安全科技創新專項規劃》，指出安防領域在立體化社會治安防控中，要研究智能視覺與警務物聯網應用技術。

這些政策為人工智能企業曠視(Face++)在安防領域的技術應用增添了推力。曠視(Face++)作為中國具有代表性的人工智能企業正在推進 AI 技術與各個行業尤其是安防行業的融合：擁有巨大數據流量的安防行業與人工智能結合有著天然的優勢，人工智能在海量樣本中高效的識別能力為安防諸多業務場景的難題給出了答案。

智能安防解決方案

針對傳統安防向智能安防升級的痛點問題，曠視(Face++)基于深度學習和感知融合技術推出了一系列“云+端”的智能安防解決方案，以幫助安防行業實現從前端數據采集到數據分析全方位、立體化的技術與產品支持。結合不同警種在治安管理、警情研判、人員檢索、數據挖掘等實戰需求，曠視一方面通過“智能前端化”推動采集終端技術升級，一方面結合安防行業海量的數據資源優勢對相關算法進行優化和訓練，從而形成從前端到云端再到前端的智能循環運維模式。

而針對不同安防業務場景，曠視(Face++)將智能安防解決方案細分為人像識別系列、視頻結構化系列、智能硬件系列、臨偵系列、視頻平臺系列和車輛系列。

利用基于深度學習算法訓練出來的人臉識別技術、圖像識別技術與視頻結構化技術，曠視(Face++)智能安防系列解決方案可實現在區域治安防控、社區治理、臨時區域布控、邊檢、監獄、軍區等不同業務場景，對目標人員的高并發高精度識別及高速建模入庫;對海量視頻監控數據、圖像數據進行實時結構化處理，迅速檢索人員和車輛信息;同時系統還支持在千萬級人像低庫中對目標人員的秒級響應、自動報警。

通過深度學習算法曠視智能安防系統能夠快速地將監控設備中的非結構化數據進行結構化處理，將重點人員和犯罪分子分門別類的進行標注，并盤活平臺數據、激活數百萬攝像頭的生命力，而產品設計上，曠視智能安防系統采用分層結構和開放式設計，能夠與公安現有視頻監控系統無縫集成并實現實時分析和告警。這樣一來，智能化的安防手段便能夠將“事后取證”向“事中告警”和“事前預警”轉移，最大程度降低犯罪事件概率的發生。

曠視(Face++)智能安防解決方案可廣泛應用于視頻監控、入侵告警、出入口控制、門禁、電子巡更、聯網告警等主要安防領域，有效解決公安、海關、機場、鐵路等政府安全相關機構對于可疑人員身份確認、實名制認證、人臉電子圍欄、重點人員布控告警等實戰訴求。

某市公安采用曠視立體防控系統保障對重點區域的綜合治理

截至2016年底，曠視(Face++)已為包括合肥、無錫在內的 25 個省市的公安部門提供了包括動、靜態智能安防系統、人證合一身份比對系統以及獄所AB門出入管理系統等產品在內的智能安防解決方案，協助警方抓獲在逃人員和犯罪嫌疑人達 500 余名。其中無錫警方利用曠視為其打造的智能視頻偵查系統實現了 3 秒鐘鎖定嫌疑人、25 分鐘破案的超高效辦案奇跡，某地級市公安分局通過曠視人像卡口大數據應用系統在社區、公共交通通道的布控，抓獲了數名身份洗白多年的犯罪分子。此外，利用曠視的靜態超大庫人臉識別分析系統，警方也多次幫助迷途老人成功找到親屬，安全歸家。

來源：武漢機房監控  浙江機房監控  http://www.28ut.com/news/3070.html   本文采集于網絡，如有問題有聯系刪除