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专访丨平安城市建设有新任务?来听视频监控专家王汝琳教授怎么说

智慧安防
9号彩票亿欧
唐钰婷
2019-01-11 · 14:44
[ 9号彩票亿欧导读 ] 该如何看待AI与安防之间的关系,当下平安城市建设的主要任务是什么,视频监控该朝什么样的方向发展?
安防,平安城市,雪亮工程,人工智能,安防

AI的兴起让这两年的安防行业变得热闹起来,新概念和新产品层出不穷,无论是传统企业还是新兴企业,无一不在AI技术上大秀“肌肉”。AI似乎给安防行业带来了翻天覆地的变化。

但另一方面,根据《财经》的数据,2017年安防产业产值达4500亿元,而所有AI产品产值不到20亿,AI在安防行业技术渗透率也仅为1%。

“乱花渐欲迷人眼,浅草才能没马蹄。”

安全是目的,防范是手段,通过防范的手段达到或实现安全的目的,是安防的基本内涵,无论何种技术兴起,安防的本质都不会改变。但不可否认的是,AI确实让传统安防突破了既有天花板。那么该如何看待AI与安防之间的关系,当下平安城市建设的主要任务是什么,视频监控该朝什么样的方向发展?带着这一些列问题,9号彩票亿欧智慧城市采访到了中央政法委综治办视频监控专家、公安部安防标准委员会特聘专家、中国矿业大学(北京)教授王汝琳

谈AI:单纯谈“加”不科学

我们已经习惯了用“AI+安防”或“安防+AI”来描述AI与安防行业的结合,但王汝琳教授认为:“无论是’AI+安防’还是’安防+AI’,简单地’加’都是不科学的。”

AI有四大领域,分别是计算机视觉、自然语言识别、机器人和博弈与情感。王汝琳告诉9号彩票亿欧智慧城市,博弈与情感可以暂时不作考虑,因为目前机器都是“算出来的”,但情感是难以“算出来”,所以博弈与情感中的情感方面目前看来还“太遥远了”。

计算机视觉、自然语言识别是目前应用的主流,而“这些技术很多都是跟安防的新发展工作任务重叠的”。

视频监控是安防行业的核心子系统,“安防在做的智能视频图像分析,无论是人脸识别,还是车牌识别,都是希望用机器来读懂、辨识视频图像。”王汝琳说,而这些工作内容本身就是与计算机视觉紧密相关,很多部分是重叠的。

再以自然语言识别为例,自然语言识别的主要范畴包括词性标注、文本分类、信息检索、自动摘要,机器翻译等等,而这些领域“安防也会大量用到,有很多交叉的部分”,因此很难说是“谁加了谁”。

王汝琳还举了一个生动的例子:眼睛是观察外部世界的人体器官,望远镜是能让人眼看得更远的辅助工具,“但我们会说’望远镜+’吗?不会的。”

“安防+AI”或是“AI+安防”也是同样的道理,单纯谈“加”实际上并不能科学地诠释安防与AI之间的关系。

谈任务:增点位、大联网、智能化、建五级综治中心

我国平安城市建设正式启动于2005年,中共中央办公厅、国务院办公厅转发了《中央政法委员会、中央社会治安综合治理委员会关于深入开展平安城市建设的意见》(下称《意见》),《意见》阐述了平安城市建设的重要意义,提出了平安城市建设的指导思想、目标任务、工作重点和主要措施,此后各地平安城市建设如火如荼进行。

王汝琳既是平安城市建设的见证者,也是参与者。他告诉9号彩票亿欧智慧城市,过去平安城市建设有三大任务,分别是增加视频监控的点位,扩大覆盖面;推动全国联网工作;以及海量视频信息的智能化应用。经过了几年的发展,虽然平安城市建设情况大有进步,但任务的内涵基本没有改变。

一是要继续扩大视频监控的覆盖面。以往视频监控系统只要求覆盖到县,现在还要继续扩大到乡镇和村;另外在城市里,视频监控还要扩大到社区的门禁、停车场等细分场景,“解决视频监控覆盖最后一公里的问题”。

二是继续推进视频监控联网工作。2015年中央出台996号文件,规定各地政府需要加强公安安全视频监控建设联网应用,到2020年基本实现“全域覆盖、全网共享、全程可控”的目标。目前公安四级大联网已经建成,但还有部分区域的联网工作需要继续改进加强。此外,联网范围不仅限于公安,还要和各委办局的二类监控点,以及社会各系统的三类监控点相连。公安系统视频监控系统的联网工作虽已完成,但与社会监控系统的联网还需继续努力。

在推进联网工作的过程中,王汝琳强调,各主体应严格贯彻国家标准和规范。2012年6月,GB/T28181-2011正式发布实施,初步解决了不同系统互联的问题;2016年该标准的新版本又得到了进一步完善。“一方面是要继续按照标准联网,另一方面是要结合区域具体情况进行设计,做到既能满足工作需求,又避免不必要的浪费。”王汝琳说。

三是要继续推进视频图像智能化分析处理,在AI时代下,这个任务无疑能得到持续良好的推进。而现在,“还有一个新的任务,这是跟以往不太一样的。”王汝琳说,这个新任务就是要建设各省的综治五级中心

2016年,国家质检总局、国家标准委发布《社会治安综合治理综治中心建设与管理规范》,从公共安全视频建设联网应用等方面规定了省(自治区、直辖市)、市(地、州、盟)、县(市、区、旗)、乡镇(街道)、村(社区)五级综治中心的建设与管理要求。过去综治的主要任务是维稳,视频监控联网方面的工作并不在考虑范围内,而现在,这成为了需要重视的新任务。

谈监控:关注新型感光材料,加强运维平台建设

视频监控是安防最重要的部分,无论是前端设备、传输,还是平台建设,视频监控都还有很大的发展空间。

在前端,光照是影响前端成像质量的重要因素之一,虽然现在不少企业都推出星光级摄像机,即在几乎“伸手不见五指”的环境下,摄像机依然能够显示彩色图像,但目前这些摄像机仍存在“看不远”的问题。王汝琳告诉9号彩票亿欧智慧城市,国外已经在开发一些新型感光材料,比如在非可见光领域,有一款叫铟镓砷的新型感光材料,目前只有美国和以色列等少数国家有相关产品,中国有少数研究单位关开始研究,这款新材料的研发仍处于早期阶段,但未来的应用前景光明,值得企业和研究人员的关注。

在传输上,王汝琳认为,一方面是要进一步改进和完善视频编解码技术,另一方面要“张开双臂迎接5G的到来”。据了解,5G的峰值理论传输速度是4G的数百倍,这意味着传输速率将不再成为高清视频传输的阻碍;此外,5G支持海量设备互联,未来物联网、云计算等技术的融合,有望为安防行业带来“新的发展”。

在平台方面,目前“视频图像综合控制调度平台是比较成功的,但是运维平台还需要改进。”王汝琳告诉9号彩票亿欧智慧城市,前端设备、显示、存储等各个环节一旦出现故障,运维平台就会报警显示,这在几年前就已经做到了,而现在运维平台还需要做到能对各种设备和零部件进行故障统计,查找出故障规律,为运营维护的备品备件提供最优方案,甚至能为运营维护队伍的组织和指挥调度提供有效参考。“这些目前是国内运营平台还比较薄弱的环节,也是未来需要努力的方向。”

另外在存储方面,大量“无用”的视频图像数据的存储占用了相当大的资源,但王汝琳说:“正常情况下,大量视频图像’无用’是好事。”因为如果监控区域随时都在发生案件,那么这个区域就不适合人的活动,那么视频监控的需求也不存在了,“所以绝大多数的视频图像应该是无用的才对”。但另一方面,今天“无用”的视频,不代表明天也是“无用”的,“所以我们需要更高效、更节约资源的存储技术,去解决这样的问题。”

“可以说,整个视频监控系统,从前端、传输,图像分析处理,到平台和存储,整个链条都需要我们继续努力,不断提高。”王汝琳说道。

谈应用:不可抛开场景谈系统的功能。

电影《碟中谍》中出现了这样的画面:战警在大规模人群中不断扫描人脸,同时将人脸与通缉犯资料库作比对,立马就发现了通缉犯并将其抓获。但在现实中,这样的情景真的能够实现吗?

王汝琳认为,目前人脸识别还在初期阶段,技术还远未能达到电影中的水平。

“在实际应用中,人脸识别面临着至少四大条件的限制。”王汝琳说。一是照度,只有在符合要求的光线下,拍摄的图像足够清晰,需要的人脸才可能被识别出来;二是目标移动速度,运动速度只有低于某个值,人脸才能被清晰捕捉;第三是角度,拍摄目标与摄像机轴线的偏离角度必须要小于一定值,“前几年正负偏离15°就不行了,现在技术进步了,正负偏离25°也能识别出来”,但角度依旧影响着识别率;四是图像的“粒度”,一帧图像里有多少人脸,要满足一定的特征像素,如果人脸太多、粒度太小,识别率就会受到影响。

“不讲这四个基本条件,就讲95%或者99%的识别率都是没有意义的。”王汝琳说。机场的人脸识别安检项目就是最好的例子,机场属于室内环境,光照稳定,这就解决了照度问题;旅客通过安检时,需要停顿,这就解决了移动速度问题;设备会要求旅客摘帽子或眼镜,并正对摄像头,这就解决了角度问题;最后,安检需要旅客逐个通过,这就解决了粒度的问题。所以,在机场安检这个场景的人脸识别通过率能达到极高的水平。

“我们还是要一步一步来实现发展。”王汝琳说。技术的发展不可一蹴而就,需要以具体应用场景需求为导向,逐步提升,人脸识别技术是如此,其他技术亦是如此,目前的技术还不是完美的,但要能够理解和接受这些“不完美”,方能更好地从实际出发,通过努力,让技术获得发展,更上一层楼。

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