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人工智能技术在我国公众安全方面应用现状分析

2018-07-14董文阳东营市第一中学

消费导刊 2018年23期
关键词:关键点像素点人脸

董文阳 东营市第一中学

一、人工智能在我国视频监控工程中的应用

中国是世界上视频监控发展最快的国家。一组来自行业调查公司IHS Markit2017年的数据显示,中国在公共和私人领域(包括机场、地铁火车站、大型商场和街道社区)共装有监控摄像头1.76亿个,同时期在美国只安装了大约5000万个。而且预计到2020年中国安装监控摄像头总数会增加到6.26亿个。庞大的摄像头数量为人工智能提供了硬件基础和切实可行的数据采集方式。

目前人工智能在视频监控工程方面的应用场景主要包括以下两点:

(一)视频监控。2018年1月7日,国务院印发的《关于推进城市安全发展的意见》中,第十六条明确指出:“强化安全科技创新和应用。加大城市安全运行设施资金投入,积极推广先进生产工艺和安全技术,提高安全自动监测和防控能力。加强城市安全监管信息化建设。”在国家政策的大力支持下,以传统智能化的视频监控为基础,加以人工智能技术应用已成为目前发展的重要指示。通过监控系统,人工智能技术的应用主要为以下步骤:特征识别检测,信息定位采集,数据库比对。

从视频监控片段中提取人脸信息是第一步。自动人脸检测技术是所有围绕人脸图像分析的基础,主要有人脸检测,人脸追踪。以深度学习算法为主的各类算法的发展使其有了长足进步。在弱光、侧脸、模糊等情况下的识别精度极高。现在,大部分算法的识别精度在90%以上,反应速度也在毫秒级。前沿的识别技术还包括表情识别和侧脸还原技术。后者仅需要一张侧脸图片就能通过算法生成正脸照。在获得人脸检测数据的基础上,根据输入的图像自动定位出面部关键特征点,这就是人脸关键点定位技术。这类似于动作捕捉技术,目标人像面部的关键点会被算法提取、整合,而不用在不同的图像中反复加入关键点位上的标志。当前,前沿的关键点定位技术有3D关键点定位与2D关键点定位,已经广泛地在民用领域实践,如手机的面部识别。最后,人工智能系统会把采集到的关键点信息与身份证等大型数据库中的图像比对,进而确定目标。

(二)道路交通监测。类似于视频监控,人工智能在道路交通监测方面的应用步骤大体分为采集车辆信息,检测是否违章。而采集信息靠的是专门的电子警察摄像头与识别静止的图像和识别图像中的人脸不同,在监测道路交通方面,第一步就是要在复杂背景和影子间识别出车辆,这依赖于识别动态物体的算法,常见算法有基于灰度图像的检验算法或基于特征提取的车辆检测算法,不过此算法识别精度低,不符合现代监测道路信息的要求。以属于运动追踪算法STR(空时置信关系)算法为例,影子只会等量地改变像素点的亮度。利用这个差别,STR 算法可以把每个像素点与周围像素点比较。如果该像素点与周围像素点的变化同步,即认为该像素点是影子。进而与车辆区分。目前STR算法在白天的车辆检测率可达99%,夜间可达95%,再配以目标跟踪算法,电子警察的精度就大大提高了。

二、人工智能在信息安全方面的应用

进入大数据时代,信息的重要性越发体现,而个人信息的保密与安全越来越被重视。而利用基于深度学习与神经网络的人工智能对信息的处理与防护就显得越发重要了。目前,人工智能技术在信息安全领域的应用仍处于探索阶段,由于人工智能对大量数据处理的深度学习过程,其主要应用仍集中在原有信息安全防护的基础上,如入侵检测,识别垃圾邮件,恶意号码检测,攻击拦截,防网络诈骗等。

三、总结

(一)技术。人工智能技术在我国公共安全方面的应用主要依靠坚实的硬件基础与庞大的信息数据库获得数据,基于深度学习等神经网络系统来对目标的目标对象的关键信息及数据进行筛选、解释,再根据一些算法,如面部识别算法、动态目标追踪算法、智能拦截算法等解决各个实际问题。然而人工神经网络对人类神经网络的模仿机制不够成熟,目前一些算法也不能恰当准确地解决实际问题。所以,明确大脑神经网络对问题的处理机制并对人工神经网络进行优化,更新算法是扩大人工智能使用范围、完善其使用效果的必经之路。

(二)替代性。显然,在公共安全领域,尤其是保障社会稳定方面,相对于过去纯人工的工作过程,“人工智能+”的模式极大地提高了工作效率和人力资源的利用率,这使得大量曾经从事简单枯燥工作,比如对监控录像的分析和对交通情况的实时监控等的劳动力被解放了出来,去做更加复杂、只能由人力完成的工作。

(三)国家大力支持。大数据、人工智能将会是新时代各行各业都会涉及的技术,而我国对大数据和人工智能一直持支持态度,《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》等等,一个个政策、建议都表明我国政府正推动我国人工智能行业向世界前列奋斗。而在公共安全领域里,全国的公安科技信息化部门按照公安部党委的要求,扎实推进基础信息化建设,积极应用云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术,在系统整合、信息共享等方面取得了突破。下一步,将继续促进大数据和公安行业的深度融合,打造以系统化、智能化、扁平化、动态化、人性化为特征的智慧公安,不断提升公安工作的信息化、智能化水平。在国家的大力推动下,我国各个领域将以更大、更深的人工智能覆盖迈入发展的新时期。

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