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业务场景驱动“视频+AI”商业化落地
来源:www.taiyunkj.com 发布时间:2019/12/4 9:08:49

 

  基于此背景下,当虹科技提出了基于自身特色的建设思路,主要涵盖基础布防布控、大数据资源整合、实战应用推进三方面。可以简单归纳为:一个整体架构,两类重点管控,三张网络协同,四套方法手段。

  一个架构:一套以视频为核心人像大数据实战平台,具备多警种、跨组织结构的支撑,区县、派出所、临时作战单元等不同组织可共用1个平台。

  两类管控:智能防控、案件侦破双管齐下,业务应用重点围绕动态布控、静态检索、数据研判、挂图作战、移动微作战、案事件研判等实战应用展开。

  三张网络:根据GA/T 1561-2019《移动警务系统 总体技术要求》,将互联网纳入与视频专网、公安信息网协同应用范畴,实现跨层级、跨地域、跨部门的信息协作、业务协调和任务协同。

  四套手段:充分结合打、防、管、控的技战法,以移动视频+AI技术实现对各类风险隐患的敏锐感知、精确预警和处警,服务于公安实战。

  在场景业务应用方面,周立认为AI赋能安防,实质是为实战应用赋能,其例举了安防+AI的几个核心场景:治安、刑侦、情报、指挥中心和国保。针对这五大场景,当虹科技推出了不同场景下使用的多种业务,在算法、算力和数据层面真正落地到场景中。

  基于人脸结构化的实时比对与预警业务

  接入前端固定卡口/临时布控/移动摄像头视频流或图片流,实时采集人脸抓拍数据,与后端特定静态人像数据库进行比对,以实现对特定目标人群的及时布控,实现嫌疑人员的实时预警,协助公安提高涉人案事件的快速反应和案件侦破能力,实现对特定目标人员的有效管控。

  基于特定人脸库的静态检索业务

  可在路人抓拍库或预设的人脸库中进行人脸相似性检索,标记检索结果,进行身份确认或核查出行轨迹;支持基于已知两张人脸图片,判定相似度;或基于两个特定人脸库进行库库比对,批量碰撞异常情况等。

  基于技战法应用的数据研判分析业务

  依托平台对重点人员开展轨迹分析、个案研判,全面掌握辖区重点人员的现实情况和活动轨迹。并实现多警种、跨组织结构的支撑、覆盖县区的全面联网综合作战应用模式,使平台具备预警、指挥、研判、侦破等综合作战功能,多种类技战法应用,数据服务研判,支持打防管控。

  基于地图的可视化扁平化指挥作战业务

  以地图为主要表达方式展示全局所有资源及布控任务的状态、预警、处置及反馈。其可实现现场的可视化、警情的可视化、警力的可视化、处置的可视化,通过现场行动人员与指挥中心的高效协同、移动APP与平台的协同,大幅提升效能,实现精确打击。

  基于移动人像APP的预警比对协同作战业务

  移动端可以作为视频采集端,也可以作为信息发送和接收端,与平台中心进行交流与信息传递。移动人像APP对采集的视频进行压缩/转码/人像识别并实时上传到平台中心进行人像比对与视频在线查看,平台中心将预警结果实时同步到手机APP端,实现文字、图片、视频、语音在平台与移动端、移动端与移动端之间的即时通信,为公安分角色的用户之间开展基于人像比对/预警/抓捕等协同作战提供中心与移动端支撑。

  基于离线/历史视频的案事件线索侦查业务

  智能发现和比对可疑人脸目标,挖掘犯罪信息和情报线索。在案事件研判过程中,对案事件视频文件进行人脸提取和分析,从视频文件中查看、检索人脸,对发现的人脸进行标记并记录为线索;通过人像比对查找相似人脸目标,减少观看视频时间,提高工作效率,服务于案事件侦查实战。

 

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