随着高清IP摄像机的普及，视频监控系统平台的视频终端和存储也更加多，如何有效地利用这些视频资源，挖出其潜在价值，是用户当前面对的首要问题。未来毫无疑问是智能化的时代，海量数据挖出的时代，一个更为便利的时代。这一切的前提都依赖智能算法、数据挖掘技术大大突破和成熟期。
视频智能分析助力公安行业侦察侦破 传统的视频监控解决问题了视频的存储和音频，以及各厂商视频流的互联互通，但依然无法精确辨识、定位和查询视频中的人，车，物等目标信息。目前，要构建全方位的动态监控，指挥官调度，视频录像中怀疑目标的检索求证，还必需依赖大量的工作人员时刻紧盯屏幕，监控所有摄像机的实况视频，以及音频涉及视频录像，查询怀疑人员，车辆目标和线索。这似乎必须花费大量人力，而且不免也不会因为疲惫和疏失，而错漏掉某些稍纵即逝的最重要信息。
因此，环绕公安业务市场需求的公安空战平台，融合视频图像侦察业务，对监控画面中感兴趣的目标视频展开智能分析，萃取怀疑的人、车、物等目标信息，分解结构化的语义叙述，从而构建特定目标的较慢定位、查询和检索。人工智能在视频内容的特征提取、内容解读方面具有天然的优势。
前端摄像机内置人工智能芯片，可动态分析视频内容，检测运动对象，辨识人、车属性信息，并通过网络传送到后端人工智能的中心数据库展开存储。汇总的海量城市级信息，再行利用强劲的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息展开动态分析，得出最有可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹瞄准由原本的几天，延长到几分钟，为案件的破案节约宝贵的时间。其强劲的交互能力，还能与办案民警展开自然语言方式的交流，确实沦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置、模式识别和机器学习等算法，分析和辨识运动目标信息。作为公安空战平台中尤为最重要的环节，基于人工智能的人脸识别技术市场需求应用于更加急迫。 公安部门利用人脸卡口IPC摄像机的智能人脸检测技术，在城市道路、广场、娱乐场所及各类重点场所的人员目标的人脸识别，萃取还包括人的性别、戴眼镜、年龄段等特征信息。从而构建人脸的动态布控、高危人员核对、意欲搜图、语义搜寻等方面的业务应用于。
比如，人脸布控业务是通过对场景中视频的展开动态人脸收集和视频分析，并与各种人脸库获取的图片(警综、信综、出入境、人口库、追逃库、犯罪人员库等)展开动态核对。如果找到重点注目人员，将启动时到公安空战平台客户端或手机终端。另外公安空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，构建城市地铁、机场、酒店的人脸识别系统的同步。
融合地图业务应用于，可实现轨迹音频、监测、查找的可视化。 另外，事实上，在安防领域的人脸识别正处于一种非常复杂的状态的制约。实际监控场所获得的人脸图片质量不低，距离研究领域的图片，例如LFW数据库，还相距甚远。例如，光照，姿态，表情，饰物，遮盖，运动模糊不清，分辨率等都影响着人脸识别算法的实际应用于推展。
有数的训练算法，或者说有数的训练数据无法传达出有一个具备很强一般化能力的算法模型。 未来人脸识别模型如果必须获得突破，一方面必须更好更加非常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，深度自学模型还可以更进一步优化和调整。
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