近日，人民日报发布了名为《人工智能是虚假新闻的“克星”》文章，文章中提到“当前，甄别和控制网络虚假信息传播已经成为一个世界性话题。虚假信息不仅令我国网络空间深受其扰，一些西方国家也日益意识到它的危害。去年美国大选中，不同利益集团相互指责和控诉对方制造和传播虚假信息，吃相难看，颜面尽失。”并在文中指出人工智能将会是虚假新闻的“克星”。小编想到的是，如何更好地掌握规律、制定规则，给算法提供正确指引，让人工智能能够更有效地甄别监控视频中的无用内容，这不仅是互联网企业要重视的问题，还是当前安防人士要重点研究的问题。因为人工智能不仅能甄别虚假信息，它还能对海量监控视频进行智能分析，以超市监控的为例。
大型超市具有面积大，人员密集、货品种类多、多区域无人值守等特点，为了保证货品的安全必须建立一套完备的监控系统。然而随着监控规模的不断扩大，极大地增加了人工监控的工作量同时这种事后调阅或人工值守的监控模式很难做到事前预防或主动预防。
智能化视频分析技术作为安防技术发展中产生的新技术，具有移动侦测、物体追踪、遗弃物品检测、入侵探测、物品被盗检测、人体行为分析、拥挤检测等特点，同时该技术布控灵活可以依据监控现场的需求放在前端、后端或云中心。合理的智能化视频分析平台设计可提高监控效率的同时有效解决大型超市安防中人员复杂、流动大，监控面积大、监控点多与管理人员不足的矛盾。
智能化视频监控平台以普通的网络视频监控为基础，除了具备一般网络视频监控的优势外，还具有如下一些智能化的特点。
基于人群密度分析的拥挤或踩踏预防报警
在大型超市中如果人群高度聚集就会存在较高的风险甚至危及生命。人群密度很高，但人群仍可以运动，一旦产生触发因素(如有人摔倒)，就会导致事故发生;在拥挤事故中，人群密度非常高，人群几乎无法运动，通常由于相互挤压导致窒息死亡。当拥挤发生时，由于人群密度很高，人与入之间相互挤压，对身体产生很大压力。基于图像特征分析的人群密度分析方法可以有效分析目标区域的最大容忍密度，一旦监控画面中人群密度超出最大容忍密度即触发报警或相应联动处理。
基于人脸识别的可疑人员防范系统
可在超市入口处通过布防人脸检测系统防止可疑人员进入超市。也可在重点布控区域通过人脸识别系统对人员身份进行电子核查。鉴于目前人脸识别技术的发展现状，在准确性上还没有达到令人满意的程度，因此，系统可将人脸识别技术作为重要辅助手段，但不能完全依赖于它。该技术可与其他技术相结合做联合甄别以提高最终判别结果的准确性。
基于异常行为分析的智能防范
基于视频的异常行为分析正是通过计算机来解释视频中人的活动，从而达到发现异常人物或异常事件，它与传统监控系统的区别在于它的智能性。其主要功能是在监控系统中检测到运动的人体，并对人体的运动加以跟踪，且自动分析其行为，并从中找出异常人体行为发生，从而发出预警提醒监控人员对突发事件及时进行处理，这在很大程度上减轻了监控人员的劳动强度，克服可能的人为失误，极大地增强了监控的实时性，智能性。
总结
智能视频分析技术不仅能忽略大量监控系统中对安防无用的信息，从而高效地完成保障安全的任务，还能节省大量的人力物力，降低运维成本给超市带来巨大的经济收益，并且能够实现即时报警，解决了传统监控系统的事后性。根据大型超市安防的布控特点可将智能化视频分析分别布置在出入口、货架主通道、收银台和货品仓库。
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