【最新】智能生活(Intelligent life)是指利用现代科学技术实现吃、穿、住、行等智能化,将电子科技融于到日常的工作、生活、学习及娱乐中。智能生活平台是依托云计算技术的存储,在家庭场景功能融合、增值服务挖掘的指导思想下,采用主流的互联网通信渠道,配合丰富的智能家居产?#20998;?#31471;,构建享受智能家居控制系统带来的新的生活方式。主要包括:智能移动(Smart Move,SM),智能社交(Smart Communication, SC),智能家居(Smart Home,SH),智能穿戴 (Smart Wear, SW),智能购物(Smart Shopping,SS),智能办公(Smart Office,SO)等智能生活的内在实质并不仅是各种外形个性,使用方便的智能家居产品,更主要的是充分体现了和?#25104;?#20250;的三方服务精神和服务能力,从智能家居产品企业的产?#25151;?#21457;需要换位思考,融合出真实的家庭应用新需求,新特点;到无处不在的云服务的及?#20445;?#23433;全,稳定的管道和数据分析能力,到各种特长服务部分和机构的服务到位,准确和责任性。三方互通,互动才能真实,准确的体?#21046;?#31515;智能生活的全部内涵,西安优业开启智能生活无极限!影音娱乐 安防报警 可视对讲 智能灯光控制 智能窗帘 背景音乐 视频监控 远程控制 智能场景控制 环境检测等等。

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视频智能分析助力公安行业侦查破案

来源:西安优业    发布时间:2017-2-2    浏览次数:

随着高清IP摄像机的普及,视频监控系统平台的视频接入和存储也越来越多,如何?#34892;?#21033;用这些视频?#35797;矗?#25366;掘其潜在价值,是用户当前面临的首要问题。未来无疑是智能化的时代,海量数据挖掘的时代,一个更加便捷的时代。这一切的前提?#23478;?#36182;于智能算法、数据挖掘技术?#27426;?#31361;破?#32479;?#29087;。   

       传统的视频监控解决了视频的存储和回放,以?#26696;?#21378;商视频流的互联互通,但仍然无法准确识别、定位和查找视频中的人,车,物等目标信息。目前,要实现全方位的实时监控,?#23500;?#35843;度,视频录像中可疑目标的检索查证,还必须依靠大量的工作人员时刻紧盯屏幕,监视所有摄像机的实况视频,以及回放相关视频录像,查找可疑人?#20445;盗?#30446;标和线索。这显然需要耗费大量人力,而且难免?#19981;?#22240;为疲劳和疏忽,而错漏掉?#25215;?#31245;纵即逝的重要信息。    

       因此,围绕公安业务需求的公安实战平台,结合视频图像侦查业务,对监控画面中?#34892;?#36259;的目标视频进行智能分析,提取可疑的人、车、物等目标信息,生成结构化的语义描述,从而实现特定目标的快速定位、查找和检索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能?#37202;?#21487;实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车属性信息,并通过网络传递到后端人工智能的?#34892;?#25968;据库进行存储。汇总的海量城市级信息,再利用强大的计算能力及智能分析能力,人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析,给出最可能的线索建议,将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天,缩短到几分钟,为案件的侦破节?#24613;?#36149;的时间。其强大的交互能力,还能与办案民警进行自然语言方式的沟通,真正成为办案人员的专家助手。    

       基于人工智能的视频智能分析是利用计算机图像视觉处理、模式识别和机器学习等算法,分析和识别运动目标信息。作为公安实战平台中最为重要的?#26041;冢?#22522;于人工智能的人脸识别技术需求应用更为迫?#23567;!   ?/p>

       公安部门借助人脸卡口IPC摄像机的智能人脸检测技术,在城市道路、广场、娱乐场所?#26696;?#31867;重点场所的人员目标的人脸识别,提取包括人的性别、戴眼镜、年龄段等特征信息。从而实现人脸的实时布控、高危人员比对、以图搜图、语义搜索等方面的业务应用。?#28909;紓?#20154;脸布控业务是通过对场景中视频的进行实时人脸采集和视频分析,并与各种人脸库提供的?#35745;?警综、信综、出入?#22330;?#20154;口库、追逃库、犯罪人员库等)进行实时比对。如果发现重点关注人?#20445;?#23558;推送到公安实战平台客户端或手机终端。另外公安实战平台与全国人口库、常住人口库、居住证人口库等数据关联,实现城市地铁、机场、?#39057;?#30340;人脸识别系统的联动。结?#31995;?#22270;业务应用,可实现轨迹回放、告警、查询的可视化。    

       另外,事实?#24076;?#22312;安防领域的人脸识别处于一种非常复杂的状态的制约。实际监控场所得到的人脸?#35745;?#36136;量不高,距离研究领域的?#35745;?#20363;如LFW数据库,还相距甚远。例如,光照,姿态,表情,饰物,遮挡,运动模糊,分辨率等?#21152;?#21709;着人脸识别算法的实?#35270;?#29992;推广。已有的?#30423;?#31639;法,或者说已有的?#30423;?#25968;据无法表达出一个具有很强泛化能力的算法模型。    

       未来人脸识别模型如果需要取得突破,一方面需要更多更丰富的海量的样本数据,如各种光照,姿态,表情下的人脸图像。另一方面,深度学习模型还可以进一步优化和调整。


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