人工智能：追踪可疑人员 助力智慧出行

日前，清华大学发布《中国人工智能发展报告2018》，报告显示，2017年，中国人工智能市场规模达到237亿元，同比增长67%，2018年人工智能市场增速将达到75%。人工智能被人为是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。随着产业变革进程加快，人工智能在全球范围内加速兴起。把握历史机遇，我国一系列人工智能支持政策也相继落地，相关产业创新日益活跃。安防作为与人工智能密切相关的行业，成为人工智能主要落脚点，为提高安防行业发展带来新的希望。预计未来，人工智能在解决行业疑人员追踪和交通疏导两个方面大有可为。

AI+生物识别，锁定可疑人员

安防的基本目的在于提前做好准备和保护，以应付攻击、避免受害。安全防范工作以维护社会公共安全为目的，重心在于损失预防与犯罪预防。损失预防是安防产业的任务，犯罪预防是执法部门的职责。目前，我国执法部门与部分安防产业携手，切实提高对违法行为的打击精确度。相信未来随着双方合作的进一步深化，城市安全系数将持续提升。

执法部门使用人工智能技术，通过大数据挖掘、构建人工智能学习算法等手段，可以更便捷、高效地对风险进行预测和感知，提高数据采集效率，进而对危险行为进行有效监控。此外，应用人工智能算法还能对可疑人员进行实时跟踪和预警，从诸多维度，进行实时信息汇总、分析、建模。

一般来说，提前预测犯罪主要依赖的AI技术包括步态分析及行为识别。利用这些技术可以在人群中挑选出可疑的人。目前该技术已经较为成熟，甚至可以将人们与十年前拍摄的照片相匹配。

关于步态识别的研究其实已经很多，最新技术由英国曼切斯特大学和西班牙马德里大学的研究者们于2018年5月共同开发。他们把每个人步行时的动作分解为大约24个因素，而这24个因素也就基本构成了每个人独有的行走方式。为识别出每个人的步态，研究人员搜集了来自127个不同个体的近20000个脚步信号，创建了一个数据库来对AI进行训练。只要踩在特制的地板压力垫上，AI系统就可以轻易地识别出个人信息，准确率高达99.3%。如何将步态扩展到整个身体的动作识别是该技术未来发展需要突破的方向。

2018年6月，日本电信公司NTT East和科技公司Earth eye合作开发出了一款名为AI Guardsman的人工智能系统，用以及时发现商店中的小偷。通过商店摄像头对顾客的实时追踪，将顾客的一言一行与内置的已知可疑动作进行匹配，一旦发现有符合预定动作特征的行为，系统就会向手机上关联的App发送一条报警信息，提醒店员注意。并且据他们声称，该系统令店里的盗窃行为减少了四成左右。

我国步态分析及行为识别技术主要用于保障公共安全。以往，警方需要人工审核大量视频资料，光线、角度、画面清晰度、年龄跨度等都会对数据造成很大影响，识别准确率难以完全保障，破案效率受到限制。通过应用步态识别技术，相关部门就可以进一步节省人工审核视频资料的时间，对检测对象的身体特征和运动姿态进行分析，快速锁定目标人群，甄别嫌犯，加快刑事案件侦破速度，提升公安系统信息化水平。

值得关注的一点是，核心优势是远距离识别的步态识别技术有逐渐走向商用的趋势：云从科技将数据采集和核心算法作为突破点，在2018年4月取得重大进展，跨镜追踪技术刷新三项世界纪录，其中一项首位命中率高达96.6%，在准确率上达到商用水平，能够根据人的姿态、步态、穿着识别对象，并跨越镜头将该对象的运动轨迹画出来；中科院孵化的银河水滴科技公司已建立全球步态数据库，在步态识别的人形检测、分割、识别、跟踪领域优势明显，2018年4月，银河水滴科技公司宣布与石油行业开展合作，利用步态识别技术完善防控网络，防止外部人员潜入偷盗石油。

用AI分析交通流量，提升道路通行效率

交通作为城市的核心动脉，也是建设智慧城市不可或缺的重要组成部分。如今，中国大多数城市都面临着巨大的交通压力和高昂的拥堵成本。为助力智慧城市建设，安防行业理应担负重任，面对错综复杂的城市道路网和庞大的交通运输系统，精心设计解决方案，以方便公众出行。

大数据、云计算、物联网时代的到来，为科学治理城市交通拥堵提供了现代化手段。在交通领域，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，优势在于全方位感知、全局协调，实时掌握城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

让人工智能大脑从“看到”交通问题走到“看懂”交通问题并提出解决方法，是一个需要不断探索的过程。我国政府不断推出政策，鼓励从汽车到卫星导航等各个领域的技术公司相互合作。在此背景下，阿里巴巴开发出城市交通智能治理系统“城市大脑”，通过24小时、360度球形探头每两分钟自动巡查一次堵点，利用实时交通录像来调整交通信号灯。传统的交通信号灯通过计时或人工调整，效率相对低下。通过人工智能算法，监控摄像头可以准确计算交通路口各个方向行人和车辆的数量、流量和密度，优化交通信号系统。据统计，该系统自2016年在杭州运行以来，通勤时间减少10%，一些特种车辆的行驶时间也大大节约。如救护车在不闯红灯的前提下，到达指定地点的时间缩短了50%。无独有偶，广州市“互联网+信号灯”控制优化平台引入人工智能技术——阿里云ET后，部分路段拥堵指数下降超25%。

近年来，许多城市为了整改“中国式过马路”陋习，加大执法力度，在道路旁安装“闯红灯人脸识别系统”，通过视频检测行人闯红灯行为，对人脸进行提取、识别，储存闯红灯人脸数据，通过实时搜索比对，查找同个人是否多次闯红灯，并可通过数据对接，落实违法人员身份，将违法人员信息放到大屏上实时显示。如2018年8月，天津市和平区南京路营口道交叉口上线“电子警察"抓拍行人闯红灯系统，人像识别+大屏曝光，专治罔顾交通规则，以身试险的路人。

结语：安防领域一直被认为是人工智能落地最快、最好的行业之一。在盛行“大数据AI”的时代，企业更要抓住机会，勇立潮头，深耕细作不断研发新技术和产品，用人工智能延伸人类智慧，以“工匠精神”绘制未来蓝图。