從可知、可用到可控、可靠，以“AI+”為標(biāo)志的普惠型智能社會(huì)正朝我們闊步走來(lái)。

譬如智慧警務(wù)，作為“平安中國(guó)”的重要組成部分，智慧警務(wù)的首要目的是打造高質(zhì)量的社會(huì)治安防控體系。

過(guò)去兩年，相關(guān)部門(mén)先后發(fā)布了包括《關(guān)于加強(qiáng)社會(huì)治安防控體系建設(shè)的意見(jiàn)》等諸多文件，對(duì)于社會(huì)治安防控體系的建設(shè)提出了更加詳細(xì)的規(guī)劃要求。

眼下，相關(guān)行業(yè)解決方案正在全國(guó)快速落地。某行業(yè)專(zhuān)家介紹，社會(huì)治安防控體系助力智慧警務(wù)建設(shè)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

立體化社會(huì)治安防控體系建設(shè)四道防線(xiàn)

立體化社會(huì)治安防控體系建設(shè)從外到內(nèi)可分為四道防線(xiàn)：智慧公安檢查站、智慧街面巡防、治安要素管控以及智慧安防小區(qū)。

第一道防線(xiàn)：智慧公安檢查站。

智慧公安檢查站部署在城市邊界，通過(guò)配備人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、安檢設(shè)備、人證核驗(yàn)、移動(dòng)終端特征采集等智能感知設(shè)備，全面采集人、車(chē)、物、證、碼等數(shù)據(jù)。

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的綜合研判，提升對(duì)跨區(qū)域人員、車(chē)輛、物品的動(dòng)態(tài)管控能力，最大限度的將重點(diǎn)人員、重點(diǎn)車(chē)輛以及危險(xiǎn)物品隔離在管轄范圍之外。

第二道防線(xiàn)：智慧街面巡防。

智慧街面巡防部署在城市街面區(qū)域，依托街面警務(wù)站，整合各警力資源，確保遇到警情和突發(fā)案（事）件能夠第一時(shí)間反應(yīng)、第一時(shí)間到達(dá)、第一時(shí)間有效處置。

同時(shí)，還需要整合PGIS、110 接警平臺(tái)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、人臉識(shí)別系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)反制系統(tǒng)、巡邏機(jī)器人、移動(dòng)單兵、4G/5G 回傳等相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打通數(shù)據(jù)壁壘，提高系統(tǒng)利用率，最大限度提高見(jiàn)警率、盤(pán)查率、管事率，提升震懾力和控制力。

第三道防線(xiàn)：治安要素管控。

治安要素管控包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、重點(diǎn)人員管控、重大活動(dòng)安保、智慧內(nèi)保、槍支彈藥管控、娛樂(lè)場(chǎng)所管控以及新興業(yè)態(tài)管控等多個(gè)方面。

這些應(yīng)用場(chǎng)景采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可為智慧公安的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，比如以前采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是靠社區(qū)民警挨家挨戶(hù)上門(mén)采集，這種采集方式不僅耗時(shí)耗力，而且保證不了數(shù)據(jù)的真實(shí)性和時(shí)效性。

眼下，通過(guò)科技化的手段可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)采集相關(guān)數(shù)據(jù)，不僅保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性，也保證數(shù)據(jù)的可靠性，讓真實(shí)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生實(shí)戰(zhàn)價(jià)值。

第四道防線(xiàn)：智慧安防小區(qū)。

智慧安防小區(qū)的建設(shè)是社會(huì)治安防控體系的最后一公里，也是如今智慧社區(qū)建設(shè)如火如荼的重要原因。

社區(qū)里的人員結(jié)構(gòu)復(fù)雜、人員密度較大、車(chē)輛出入頻繁等特點(diǎn)決定了小區(qū)的管控是智慧公安業(yè)務(wù)應(yīng)用的必要延伸。

智慧安防小區(qū)的建設(shè)可以圍繞社區(qū)警務(wù)室開(kāi)展，在小區(qū)出入口、小區(qū)內(nèi)部公共區(qū)域、單元樓入口部署部署三道防線(xiàn)，采集人臉信息、人體信息、車(chē)輛信息以及移動(dòng)終端MAC 數(shù)據(jù)等多維數(shù)據(jù)， 精確掌握重點(diǎn)人員行動(dòng)軌跡，有效防范各種入室盜竊案件發(fā)生。

從汗水警務(wù)到智慧警務(wù)

一直以來(lái)，包括數(shù)據(jù)孤島、聯(lián)動(dòng)機(jī)制不暢等問(wèn)題均是政府職能部門(mén)的痼疾所在。包括公安系統(tǒng)，各警種都有自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，但是各系統(tǒng)之間都是相對(duì)獨(dú)立的，很難進(jìn)行數(shù)據(jù)融合共享。

該專(zhuān)家認(rèn)為，社會(huì)治安防控體系的構(gòu)建有利于打破部門(mén)數(shù)據(jù)壁壘，加快數(shù)據(jù)融合共享。

如街面巡防聯(lián)動(dòng)機(jī)制，整合了多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及多個(gè)業(yè)務(wù)警種力量。社會(huì)治安防控體系主要由各地公安機(jī)關(guān)的治安管理部門(mén)主導(dǎo)建設(shè)，而治安部門(mén)的業(yè)務(wù)種類(lèi)繁多、治安體系人數(shù)眾多等原因保證了治安管理部門(mén)可以采集多維數(shù)據(jù)以及鮮活的數(shù)據(jù)。

這些具有治安屬性的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)脫敏之后也可以共享給公安系統(tǒng)的其他業(yè)務(wù)部門(mén)，達(dá)到數(shù)據(jù)一次采集、多次利用。

目前全國(guó)大概有5萬(wàn)個(gè)派出所，60萬(wàn)基層民警，占到全國(guó)警力資源的三分之一。

即便如此，基層民警的警力資源依然匱乏，工作強(qiáng)度依然很大，用“汗水警務(wù)”來(lái)形容現(xiàn)在基層民警的工作現(xiàn)狀一點(diǎn)也不為過(guò)。

以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集為例，以往民警采集相關(guān)數(shù)據(jù)都是拿著紙質(zhì)的表格采用登門(mén)拜訪(fǎng)的方式采集，但是這種采集方式效率低、數(shù)據(jù)真實(shí)性差，基層民警在定期考核的機(jī)制面前顯得心有余而力不足，在這種現(xiàn)狀面前必須要轉(zhuǎn)變工作方法，向科技要警力。

智慧公安主要技術(shù)應(yīng)用

視頻攝像頭與AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的結(jié)合能夠打開(kāi)智慧公安新世界的大門(mén)。

據(jù)中國(guó)電子科學(xué)院創(chuàng)新中心公安業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人林暉此前介紹，在AI實(shí)戰(zhàn)中，目前公安視頻大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已有諸多前沿應(yīng)用，包括：

一、視頻點(diǎn)位人流量分析

基于深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可以實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)監(jiān)控視頻中的經(jīng)過(guò)人數(shù)及擁擠情況。也可以針對(duì)人員密集場(chǎng)所的監(jiān)管需求，構(gòu)建群體聚集分析模型，智能判斷出某區(qū)域是否有擁擠堵塞、異常聚集等行為。

二、禁入?yún)^(qū)域異常入侵預(yù)警

識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)人體特征和動(dòng)作，能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、標(biāo)記出人員的位置，當(dāng)有人員異常入侵重點(diǎn)禁入?yún)^(qū)域時(shí)，以及異常行為時(shí)，系統(tǒng)可以發(fā)出自動(dòng)預(yù)警。

三、人員異常行為智能預(yù)警

通過(guò)構(gòu)建行為運(yùn)動(dòng)分析模型和行人姿態(tài)分析模型，智能分析判斷出行人是否有快速運(yùn)動(dòng)、打架斗毆等異常個(gè)體和群體行為，及時(shí)向后臺(tái)發(fā)出預(yù)警信息。

四、劇烈揮手求救識(shí)別

利用深度學(xué)習(xí)人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別人員向攝像頭的劇烈揮手動(dòng)作，當(dāng)人員遇到不法侵害向攝像頭劇烈揮手時(shí)，可以實(shí)時(shí)預(yù)警提醒后臺(tái)人員。

五、外觀線(xiàn)索識(shí)別技術(shù)

通過(guò)攝像頭聯(lián)網(wǎng)，利用某一監(jiān)控下的行人圖像，可以在其它不同場(chǎng)景、不同光線(xiàn)、不同視角下的視頻中準(zhǔn)確搜索出該行人，并勾勒出其行動(dòng)軌跡，搜索準(zhǔn)確率可以達(dá)到90%，在茫茫人海中搜索一個(gè)人可以像百度查找一篇新聞那樣容易。

六、攜帶物體識(shí)別技術(shù)

主要針對(duì)某些特定場(chǎng)所的安全監(jiān)管需求，打造深度學(xué)習(xí)攜帶物體識(shí)別系統(tǒng)，當(dāng)有人攜帶敏感物體時(shí)，系統(tǒng)會(huì)及時(shí)預(yù)警。

七、網(wǎng)絡(luò)直播敏感信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

基于深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別技術(shù)，可以智能識(shí)別直播中的疑似敏感信息，節(jié)省超過(guò)90%的審核人力。

八、審訊場(chǎng)景的無(wú)感知情緒監(jiān)測(cè)分析

它主要面向?qū)徲崍?chǎng)景，結(jié)合視頻圖像處理、并行計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，采用非接觸的生理信號(hào)采集、微表情識(shí)別方法，保證了無(wú)感知的實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而建立量化情緒模型，實(shí)現(xiàn)情緒監(jiān)控和分析。

智慧警務(wù)建設(shè)無(wú)止境

AI融合下的安防市場(chǎng)，拉動(dòng)的不僅僅是前端設(shè)備的更新?lián)Q代，更是拉動(dòng)了背后物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的萬(wàn)億級(jí)大市場(chǎng)。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)安防行業(yè)總產(chǎn)值將達(dá)8300億，而公安部門(mén)無(wú)疑是推動(dòng)這一需求背后最大力量。

從頂層設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō)，公安部門(mén)的遠(yuǎn)景是：在全國(guó)各地建設(shè)一張立體化的社會(huì)治安防控體系網(wǎng)。而這張網(wǎng)的要求是：聯(lián)網(wǎng)共享、擁抱大數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、預(yù)警、預(yù)防，以此驅(qū)動(dòng)公安業(yè)務(wù)升級(jí)。

對(duì)于公安部門(mén)來(lái)說(shuō)，如今他們正經(jīng)歷著一場(chǎng)前所未有的“智慧化變革”，而這場(chǎng)變革的目標(biāo)是：

一、從事后被動(dòng)處置向事前主動(dòng)預(yù)防轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)犯罪預(yù)見(jiàn)性、主動(dòng)出擊；

二、讓警力下沉，形成最強(qiáng)作戰(zhàn)反應(yīng)機(jī)制；

三、更快破大案、更多破小案、更好控發(fā)案。

但該專(zhuān)家也同時(shí)提到，冰凍三尺非一日之寒，智慧公安的建設(shè)也非一日之功，社會(huì)治安防控體系也只是從治安的角度給智慧公安增彩。

智慧警務(wù)沒(méi)有止境，只有更智慧。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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