AI科技步态识别技术在智慧安防行业的应用

随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。

        一方面是视频监控自身具备的特点，使其成为人工智能落脚的最佳试验场，另一方面也是视频监控智能化发展到今天的必然需求。从人工智能发展现状来看，能够真正在商业中应用落地的技术主要是深度学习在图像及语音方面的识别分析。由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对，这也与安防对智能化的需求不谋而合。另外，从安防基本的概念来看，安防核心是“安全防范，以预防为主”，安防的“初心”是“预警”。当前AI在安防领域的应用水平还有很大提升空间。“一切服从实战、一切面向实战、一切为了实战”是目前公安信息化建设中中予以积极倡导的理念。这为安防行业创新提出了新的要求，实战应用是检验安防系统创新的唯一标准。    

      盈力科技AI步态识别作为新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态对其进行身份识别。与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触、远距离、不容易伪装等优点，能够利用目标人员的身高体态、运动模式等特征，从海量视频中快速搜索出与样本高度相似的目标或视频片段，从而达到在换装、跨场景、面部遮挡的情况下，亦可以快速识别出嫌疑人的目的，很好地弥补了人脸识别技术的应用盲点。

      步态识别技术的发展和应用大大提高了从视频和图像中寻找有效信息的效率，将警力从繁重的视频追踪工作中解放出来，达到向科技要警力的效果。

      然而，在2018年及之前，人工智能在公安中核心主流应用包括视频结构化和人脸识别。

     （1）视频结构化：对视频内容自动处理， 提供目标的监测、跟踪、属性分析、以图搜图等功能，能够用于案件侦破全流程的效率提升，提升公安信息科技水平，但由于视频蕴含的信息复杂多维，而属性标签由人工选取和定义，不够丰富，并且仍需人根据结构化之后的信息走访排查， 因此实战应用效果有待优化。

     （2）人脸识别：对动态视频中的人脸与黑名单库中的影像记录做实时比对，使拘捕抓逃环 节依赖蹲点抓捕等传统手段的不足得以改善，人脸作为识别身份的强介质，在实战中准确高效，目前应用已经较为成熟。

      现在，随着AI技术的推进演变与不断成熟 ，以盈力科技公司核心技术为代表的步态识别、视频结构化以及人脸识别技术被誉为智慧安防行业的三架马车。

      智慧社区

      智慧社区运用人工智能技术，整合区域信息，统筹公共管理、公共服务和商业服务等资源，将一人一档作为业务基线，以人像识别、步态识别、属性分析、大数据挖掘为依托，通过对个体信息归档及分析，实现高效有序的人员管理及趋势预判，从而提升社区治理和社区管理现代化，促进公共服务和便民利民服务智能化。

      出入管控：果用人脸识别技术， 部署在社区大门、单元入口、其他重要区域的出入口，对过往人员进行身份的盟别记录。

      访客管理：将临时人员身份证信息和现场人脸照片进行比对，核实临时人员身份并联动闸机授权其是否可刷脸通行。

      逃犯预警：通过各个社区的人脸识别门禁系统， 可以实现逃犯预警的功能。

      事件监测：通过视频监控系统中的行为分析摄像头。对特殊事件进行预测及预瞥，如越结检测、徘徊检测等。

      重点人员管理：根据重点人员、刑满释放人员、精神病人、上访人员、独居老人等的步态特征、结构化特征和人脸特征，分析小区内视颇监控数据， 刻画重点人员在小区内的活动轨迹，通过大数据分析实现异常报警。

      走失人口查找：人员走失报售后，利用走失人员的步态特征、结构化特征和人脸特征，分析小区内视频监控数据， 确定人员在小区内 的活动轨迹、走失时间及其他相关信息。为公安找人提供重要线索支持。

       智慧监所

      监所作为高危人群关押场所， 其安防水平的高低直接关系到监所的安全运行以及整个社会的安全稳定。 通过包括步态识到、人脸识别在内的各种技术手段不断提升监管安全系数， 提升监所整体安防水平。

      Ab门智能管理：人脸识别和步态识别相结合．在非接触情况下对通过门岗进出的人员进行自名单智能比对，发现可疑人员自动报警，同时对来访人员进行实名制身份认证。

      点名管理：使用人脸识到系统，对通过摄像头的在押人员进行识别并进行语音播报，提升点名效率。

      区域异常报警：采用视频分析技术， 通过人员服装特征对监管区域内人员进行识到分析， 异常报膏。对于服刑人员或外聘工作人员脱离平警单独出入或者非工作人员出现在重要区域， 系统均会自动向指挥中心报警保证监狱安全。

      车辆管控：采用车辆特征识别技术，实现监所区域内车辆轨迹全程跟踪， 发现可疑车辆预警提示。

      异常行为分析：采用视频分析技术，针对监所特定行为（打架、 跌倒、攀高等）事件进行自动检测预警。

      步态库管理：利用步态识别技术，为监所服刑人员建立标准步态特征库为后续前科人员身份鉴别提供新手段。

      智慧机场

      随着机场航班和客流量的逐年增多．目前机场的运营效率和服务质量受到很大的挑战，登机流程及安保措施显得复杂 而薄弱。为构建机场预防性安全安保系统．提高本机场的安全风险防范能力，确保安全大局稳定，同时提升机场保障效率和运营效率，降低成本提高效益。以人脸识别和人体多维特征识别为基础的智慧机场旅客管控系统应运而生。

      安检通道身份核验：通过人脸识到技术， 实现人、证、票一致的自动核验， 降低人工成本， 助力机场安检更安全、 更便捷、 更高效。

      候机区域人员跟踪拦截：通过人员步态、结构化和人脸等特征实时记录人员轨迹， 及时锁定拦截。防止意外事件发生。

      智慧区域权限管控：通过人员步态、结构化和人脸等特征识别人员身份和确认权限． 防止无权限人员进入限制区域。

      机场黑名单人员预警：结合人脸黑名单功能实现重点人员实时预警． 做好突发事件的提前准备。

      登机口身份自动验证：通过人脸识到技术， 结合安检通道采集的旅客面部照片与机票的对应信息， 实现人脸复验和黑名单预警等功能， 同时为自助登机提供技术手段，实现量机口由认票通关向认人通关的转变。

  步态识别、视频结构化以及人脸识别技术这AI视频科技的三驾马车还在智慧校园、智慧工地、智慧医院、智慧商业体等各类应用场所落地，

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作者：�庐隐小娟�

来源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/xcch1234567/article/details/95969364

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