以海关口岸为例,详述AI视频监控系统在公共安全领域的应用

简介:

以海关口岸为例,详述AI视频监控系统在公共安全领域的应用

去年,我国安防行业总产值达5400亿元,在这个过程中,我们花了35年时间便占据了全球50%的市场份额,成绩喜人。

但在这个大环境下,我国安防产业还存在一些问题。

目前政府采用的很多视频监控设备都相对老化,如今各国恐怖事件频发、犯罪分子作案手段高明,大部分设备都无法应对当前遇到的棘手难题;

再者,现在很多智能化设备在实验阶段表现正常,但一旦应用到实战就问题重重,前端采集能力不够、视频的动态人脸识别不理想等;

另外,如今大多数安防厂商都一窝蜂地钻到公安、交通等“大单”领域,城市的水资源防控、桥梁防控等“小单”领域却鲜有问津。对此,安防厂商也许可以转变视角,关注一些行业细分领域,一起将公共安全工作做好。

本文以深圳湾口岸的人流/车辆分析管控为例,谈一下基于AI的视频监控系统在包括监狱的管控以及环境的综合管控三个方面的问题及解决方案。

雷锋网了解到,现在很多国家都在想着如何借助人工智能提升服务效率。每个国家都有自己的唯一“通道”,在这个“通道”中,总是会出现一些问题,不管是人、车还是其他的一些东西。

据相关数据统计,目前深圳湾口岸每天的人流量最高峰在20多万左右,最低也有五六万,口岸流动人口较多、密度大;另外口岸管理部门存在人手不够的问题,面对快速流动、高密度人群中的犯罪分子,无法快速排查与识别等。

在这其中,主要包含三大块问题。

以海关口岸为例,详述AI视频监控系统在公共安全领域的应用

一、对于大数据存储和管理问题。口岸每日采集的数据是否可以储存三个月或者是一年时间?每次采集的数据如何建立大数据库,并对该数据进行分析和分类,并能使该数据与其他政府部门进行对接?

对于人员管理问题。应该选择怎样的算法才能对所有进出口岸人员进行识别、筛选和排查?是否可以对不同人种或者明显特征的人员识别并筛选?是否可以在人员高密集、流动强地区以最少的人力基础及非介入式的方式进行排查工作?

三、对于车辆管理问题。每日口岸车辆的流量达到4万,对车辆合法性、车内危险品和偷渡藏匿人员的排查和检测工作量大。车辆管理包含小车、客车和货车三类。(包含载人和空车)。车辆管理方面也有很多需求。是否有设备对小车进行车牌识别和车内危险品、人员藏匿、一分钟快速、精准排查,确保车辆合法性、安全性?是否有设备对出境车辆在检查期间防冲撞的防范?是否有设备可以远距离并穿透玻璃进行排检?对于空载的货车或客车是否有设备可以进行对危险物品和偷渡人员的无辐射、快速检测?

而以上这些问题,需要建立智能化人脸识别分析系统解决。

人脸识别分析系统能对通行人员进行人脸抓拍,并实时与数据中心的“黑名单库”进行比对,对于进入中国的所有人员,都会全部抓取。偷渡、走私在每个国家、每个口岸都存在着,很多国家都还是采用X光机进行扫描检查,但这里面的辐射都人体有很大伤害,现在通过视频可视化、对数据的智能分析,自动判断并实现与口岸综合管理平台的联动处置,轻松解决这些问题。

同时,通过建立大库检索平台,并进行长时间的自动抓拍、人脸存档,有效保留人员的人脸图像,以备事后的查询。

另外针对车辆,对进出口岸的车辆建立信息档案。考虑到摄像头24小时运作,晚上大灯照在摄像机上面,画面无法显示,因此停车场入口摄像机还要做逆光处理,值得注意的是,这里除了硬件和宽动态处理,更多的是在后台利用算法处理;再者,可以覆盖车流量监控技术,货车查验通道管控设施建设。

口岸车辆检查通道安全管控措施是指除了所涉及的每条车辆检查通道部署的管控措施外,还可结合出入境货车查验特点,针对货车查验通道额外部署关于车体藏人检测的相关管控措施,具体可以结合货车结构,增加车底、车体、整流罩藏人检测等技术手段。

以海关口岸为例,详述AI视频监控系统在公共安全领域的应用

据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,目前基于人工智能的视频解决方案的确帮助政府管理人员解决了不少难题,但在实际应用过程中尚存一些问题。

从集成商和用户那边得到的一些反馈来看,很多解决方案在平台上应用都很不错,但实际操作过程中就有很多问题。前端采集能力不够、视频的动态人脸识别不理想。目前很多解决方案在视频中的动态人脸的采集与识别成功率不到50%,提升空间还很大。比如说在监狱看管问题上,监狱有个明文规定,每隔半小时就要点次名,每到这时候,狱警就很头疼,一个监狱两三千个摄像头,没有哪个监狱值班人员愿意在平台前坐上七八个小时去鉴定视频监控抓取的准确度。

如今很多大型产商的监控摄像头都具备自主学习能力,不管里面的人走到哪里,它都能很好的识别,出现问题会及时报警。所以说,以后的类似方案最少得做到三点:能听、能看、能讲,要不然离智能化还存在一定差距。

另外,现在很多安防厂商都在做基于人的防控系统,但忽略了一个方向——环境安全的综合防控。这其中涉及了很多问题,水资源安全、山体安全、气候安全等等,这些细分领域都带来了一系列的应用问题。现在很多行业部门都需要安防企业,比如水利部门需要对9大库区、16条河流的沿途水质进行监测,高铁的沿途桥梁也需要加装视频监控防护系统等等,但这些目前还很少有企业在做。

雷锋网了解到,国家十三五就提出了针对环境安全的相关解决办法,包括全面关闭电镀厂等。如果现在有智能监控系统能自动地监测、分析土壤、水质等问题,聚焦大安全体系,这无疑是相关企业的又一大发展契机。

我国平安城市的建立自911事件开始到2008年结束,之后由平安城市向智慧城市转变,如今很多城市传统的设备已经老化、损坏,因此相关企业应该努力提供一个统一的360°的整体解决方案,去更好地分析判断提升社会安全性。


本文作者:张栋

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

相关文章
|
6月前
|
人工智能 监控 安全
提效40%?揭秘AI驱动的支付方式“一键接入”系统
本项目构建AI驱动的研发提效系统,通过Qwen Coder与MCP工具链协同,实现跨境支付渠道接入的自动化闭环。采用多智能体协作模式,结合结构化Prompt、任务拆解、流程管控与安全约束,显著提升研发效率与交付质量,探索大模型在复杂业务场景下的高采纳率编码实践。
688 26
提效40%?揭秘AI驱动的支付方式“一键接入”系统
|
6月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
677 30
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
最佳实践2:用通义灵码以自然语言交互实现 AI 高考志愿填报系统
本项目旨在通过自然语言交互,结合通义千问AI模型,构建一个智能高考志愿填报系统。利用Vue3与Python,实现信息采集、AI推荐、专业详情展示及数据存储功能,支持响应式设计与Supabase数据库集成,助力考生精准择校选专业。(239字)
607 12
|
6月前
|
设计模式 人工智能 自然语言处理
3个月圈粉百万,这个AI应用在海外火了
不知道大家还记不记得,我之前推荐过一个叫 Agnes 的 AI 应用,也是当时在 WAIC 了解到的。
685 2
|
6月前
|
人工智能 缓存 运维
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
本文介绍联调造数场景下的AI应用演进:从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题,通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作,结合工程化手段提升准确性与效率,并分享了关键设计思路与实践心得。
980 20
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
|
6月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
本文介绍基于LangGraph构建的双层记忆系统,通过短期与长期记忆协同,实现AI代理的持续学习。短期记忆管理会话内上下文,长期记忆跨会话存储用户偏好与决策,结合人机协作反馈循环,动态更新提示词,使代理具备个性化响应与行为进化能力。
1173 10
LangGraph 记忆系统实战:反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
PHP从0到1实现 AI 智能体系统并且训练知识库资料
本文详解如何用PHP从0到1构建AI智能体,涵盖提示词设计、记忆管理、知识库集成与反馈优化四大核心训练维度,结合实战案例与系统架构,助你打造懂业务、会进化的专属AI助手。
786 6
|
6月前
|
人工智能 JSON 安全
Claude Code插件系统:重塑AI辅助编程的工作流
Anthropic为Claude Code推出插件系统与市场,支持斜杠命令、子代理、MCP服务器等功能模块,实现工作流自动化与团队协作标准化。开发者可封装常用工具或知识为插件,一键共享复用,构建个性化AI编程环境,推动AI助手从工具迈向生态化平台。
1581 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
当安全遇上AI 阿里聚安全算法挑战赛完美收官
StanTheMan战队勇夺冠军,并获得150000元的现金大奖和8月份赴加拿大参加国际顶级数据挖掘会议KDD 2017的学习机会;Waterdrop战队、SmartIDS战队分获亚军和季军;secAI_LYL战队和freelife战队获得第四名。
2832 0
|
6月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
1454 59