国内智慧城管

老班 · 发表于 2018-7-16 16:53:19

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随着科技的发展,视频监控从模拟走向数字,从标清走向高清,从单一行业走向多种行业.现如今,随处可见的高清摄像头,时刻监控着城市的每个角落.

然而,这并不意味着智慧城市已经落地实现.现有的视频监控,绝大多数只是对图像及视频进行录制存储.一旦遇到突发状况,仍需人为干预,从这个角度来说,我们并没有完成智慧城市的所有需求.

什么是智慧城市?

智慧城市需要体现在"智慧"这两个字上,就是说要让城市拥有独立思考的能力.所谓思考,它不是简单的信息汇集存储,也不是仅仅通过"云","物联网"以及"信息化"就能完成的.

思考能力,是一种能够替代人去获取有用信息的能力.

就一个例子来说:公安部门需要对某个嫌疑犯进行抓捕,现在的途径基本上是从海量的视频文件中去筛选,这种方法搜捕效率极低,极其消耗人力物力,等到发现线索,嫌疑人早就离开了现场.

那么如何高效的抓捕嫌疑犯呢?这里有两个途径:

一种是采用技术手段对视频文件进行分析识别,提取出人脸图片并与嫌疑人图片进行比对分析.发现可疑人员后,提交至公安部门处理.

另一种是采用人脸布控的方式,在火车站,汽车站以及各大卡口安装智能监控摄像头.抓捕到人脸以后与嫌疑犯照片实时比对,一旦发现立即预警.

目前,人脸布控的方式已经在逐步应用推广了,例如:深圳某区公安部门采用大连萝贝科技有限公司的智慧警车系统在小区进行人脸布控,成功抓捕在逃嫌疑人曲某.

这两种方案都用到了人脸识别技术.人脸识别是图像分析以及视频分析中的一部分.其作用就是让随处可见的普通摄像头拥有独立思考的能力,真正意义上的做到了"智慧"二字.

这仅仅是一个简单的例子,而基于智能视频分析产生的智能设备,已经逐步应用于各行各业.智能视频的客流量统计,电子警察,违章车辆抓捕,垃圾乱倾倒识别,人体检测,行为检测等技术如雨后春笋,推动着智能分析行业的大发展.

然而,这仅仅是开始.智能分析技术也在不断更新迭代,从芯片到算法,再到应用.

芯片方面,越来越强的DSP的芯片处理能力,极低功耗的ARM引擎,都使现在的算法处理速度有了几十甚至上百倍的提升.

算法方面,国内外的研究所,大小公司都取得了重大发展,使得算法的准确率有了质的飞跃.

应用方面,智慧安防,智慧环保,智能交通,人脸识别门禁等各大行业已经全面展开,未来需求不可限量.

所以,让监控摄像头拥有思考的能力,是智慧城市中最基础和重要的部分.在不久的将来,定会为智慧城市的展开提供极大的助力.

智慧城市需要具备的重要能力

智慧城市必须有宏观分析的能力.上面讲到的,是相对微观的角度,让摄像头有了思考的能力,能根据人的意愿知道需要了解的信息.而宏观分析的能力,是需要依靠大数据分析和挖掘来完成的.

举例说明,我需要知道北京今年最拥堵的地段在哪里?车流量多少,人流量多少?我需要知道市民上下班的基本轨迹,去规划北京整个城市的交通.

很显然,以上需求仅仅靠智能视频识别是无法实现的,还需要大数据的宏观分析.各个地点的智能摄像头将各个时段识别分析到的车流量,客流量,GPS数据信息实时同步上传至"云端",由云进行整体分析处理.

云端,平安城市到智慧城市的迁移,一方面是视频的智慧化,一方面是多数据融合和多应用融合的结果.

1.智慧城市之智慧城管:

深圳有很多城中村,城中村的居住安全以及居住环境问题一直是公安等部门的工作重点.

为了更好的对城中村进行管理,在龙岗35个城中村部署科技围合平台.该平台拥有GIS电子地图、视频监控、人脸识别、车辆识别、黑名单报警、时空轨迹等子系统.

通过这些先进的科技手段,能做到对城中村的人、车以及指定场所的严密监控,实现人过留脸,车过留影,达到人防、物防、技防的高度统一,让不文明的社会现象无处遁形.

2.智慧城市之新型人工智能警车:

新型人工智能警车系统是国内首款经过人工智能赋能的警用车辆系统.

运用业界领先的AI技术、底层算法技术,针对路边停车、道路行车、路边行人等流动目标,进行实时分析、研判.通过前端抓取人员脸部、车牌等信息,与系统名单库实时比对,实时预警,大幅提升办案效率.

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