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智慧城市須依靠人臉識別“分析和決策”
2018年04月11日 09:29:38來源：ITS智能交通點擊量：34270
導讀目前，我國正處于城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的時期，部分地區(qū)“城市病”問題日益嚴峻。為解決城市發(fā)展難題，實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展，建設智慧城市已成為當今世界城市發(fā)展不可逆轉的歷史潮流。
　　【中國安防展覽網 智慧城市】目前，我國正處于城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的時期，部分地區(qū)“城市病”問題日益嚴峻。為解決城市發(fā)展難題，實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展，建設智慧城市已成為當今世界城市發(fā)展不可逆轉的歷史潮流。
 
　　與“人”相關的數(shù)據 
 
　　智慧城市，尤其在城市治理領域，離不開“看臉”，更離不開“看臉”背后的大數(shù)據應用。舉例說明，此前公安局IT部門都在修電腦，現(xiàn)在則成為核心破案部門。城市治理正在向科技要警力，通過大數(shù)據與人工智能的結合，已實現(xiàn)對*行為的事前、事中、事后監(jiān)控。
 
　　進入主題，視頻云模式很是說明問題。人臉識別，以及人像大數(shù)據正在城市治理中，發(fā)揮著越來越重要的作用。就技術而論，城市治理與人像識別結合，涉及數(shù)據、計算力、人工智能等三方面要素。計算能力是基礎，現(xiàn)在華為7臺GPU服務器，就相當于此前200臺服務器的性能；而人工智能是應用展現(xiàn)，不同的算法可支撐公安刑偵、交通疏導、違章糾察等不同領域的應用。
 
　　當然，向上承接人工智能，向下對接計算力的就是數(shù)據。這里的數(shù)據，既指大數(shù)據分析平臺，更特指與“人”相關的數(shù)據。智慧城市中的諸多領域，每天都在產生海量數(shù)據，通常以PB級統(tǒng)計，且不說物聯(lián)網傳感器采集的各類數(shù)據，單與“人”相關的數(shù)據，就包括人口數(shù)據、法人數(shù)據、互聯(lián)網社交數(shù)據，以及數(shù)以萬計的攝像頭所采集的非結構化數(shù)據。而只有將眾多“庫”中，與“人”相關的數(shù)據相互融合協(xié)同，才可能在城市治理中產生價值。
 
　　在此領域，就不得不提一家公司。2017年，美國國家標準研究院組織的人臉識別供應商測試FRVT(Face Recognition Vendor Test)，依圖科技在千萬分之一誤報下(采樣百億對樣本)的準確率為 95.5%，定義了工業(yè)界在這項指標下的好成績，名副其實的人工智能獨角獸。
 
　　而對于人像大數(shù)據在城市治理領域中的應用，依圖科技解決方案架構師李牧青表示，以“人”為數(shù)據主體是城市治理應用的基礎，而在基礎形成的人像識別大數(shù)據解決方案，則包括：看、識、分析、決策四個部分。
 
　　望聞問切的人像識別
 
　　此原理頗與中醫(yī)中的望、聞、問、切理論相通。看什么？視頻、圖片，人像和車牌等都屬于被“看”的感性數(shù)據范圍。而“看”目的，就是如何識別？人像識別，關鍵就在于識別，包括：靜態(tài)人像比對和動態(tài)人像比對。在此方面既涉及人工智能算法，又涉及前端采集數(shù)據，與后臺數(shù)據庫的對比。
 
　　當然，“看”和“識”只是基礎能力，而與智慧城市緊密結合，則必須依靠“分析和決策”進行前端展現(xiàn)，這也正是舊、新安防時代的歷史分水嶺。舊安防時代，缺乏“分析和決策”能力，視頻監(jiān)控系統(tǒng)只是單純的圖像采集工具，只能“看”，也止于“看”。
 
　　而步入數(shù)據智能化的新安防時代，對安防基礎設施的定義不再只是“看”，更要“懂”，會分析、能決策。正是基于此變化，2018年初，華為公司與依圖科技合作，并提出“新安防、真智能”的概念。
 
　　具體而言，人像大數(shù)據解決方案中的分析模塊主要包括：個體畫像、人與人關聯(lián)和群體分析。在個體畫像方面，通過人臉識可分析出個人一年來的行為軌跡、每天的出現(xiàn)和消失地點、居住地、活動點、異常點。
 
　　舉例說明，如果你每天早晨8點從通州出發(fā)，10點鐘出現(xiàn)在西二旗，晚上10點回家。你多半是科技或互聯(lián)網公司的上班族。其中，程序員的可能性為60%、產品經理可能性為30%、銷售經理的可能性為10%。
 
　　這就是個體畫像，當然個體畫像不可能單純依靠攝像頭采集到的信息，信息來源還必須包括：線上和線下的關聯(lián)數(shù)據，例如公安部門所存檔的戶籍、教育、交通、住宿、實名制數(shù)據，以及微信、微博、淘寶、QQ等互聯(lián)網社交數(shù)據。綜合上述數(shù)據，才可完成完整個體畫像。
 
　　而通過個體畫像，又可進一步完成人與人的關聯(lián)分析，以及群體分析。在此過程中，可通過大數(shù)據分析找出個體與群體的共同點：例如同車出行、伴隨、同事、同行為模式、同小區(qū)、同前科。舉例說明，如果系統(tǒng)中所監(jiān)控的吸毒人員同時出現(xiàn)在某一區(qū)域，就別猶豫，趕快出動警力，一舉斷掉這個制毒販毒窩點。（原標題：【智慧城市】眼見為實，“看臉”的智慧城市）
關鍵詞 智慧城市大數(shù)據智能化
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