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眼见为实 还是数据不会说谎 “看脸”的智慧城市

时间:2018-04-12 19:04来源:网络整理 作者:采集侠 点击:
如果现在我还相信“眼见为实”,肯定会有人跳出来列举一系列反证。目前,基于视频监控云,依图科技可提供行为

  如果现在我还相信“眼见为实”,肯定会有人跳出来列举一系列反证。物理学家会告诉我什么是海市蜃楼;科技学者会讲解什么是虚拟现实(VR),什么是增强现实(AR);心理专家也将阐释,主观臆断所能产生的认识偏差。当然,还有魔术,在硬币穿过杯底的那一刻,我并没有注意到,魔术师手上的婚戒其实具有磁力。

  与“人”相关的数据话题扯远了,至少在智慧城市中,我依然相信眼见为实。因为智慧城市,尤其在城市治理领域,离不开“看脸”,更离不开“看脸”背后的大数据应用。举例说明,此前公安局IT部门都在修电脑,现在则成为核心破案部门。城市治理正在向科技要警力,通过大数据与人工智能的结合,已实现对犯罪行为的事前、事中、事后监控。

  进入主题,视频云模式很是说明问题。人脸识别,以及人像大数据正在城市治理中,发挥着越来越重要的作用。就技术而论,城市治理与人像识别结合,涉及数据、计算力、人工智能等三方面要素。计算能力是基础,现在华为7台GPU服务器,就相当于此前200台服务器的性能;而人工智能是应用展现,不同的算法可支撑公安刑侦、交通疏导、违章纠察等不同领域的应用。当然,向上承接人工智能,向下对接计算力的就是数据。这里的数据,既指大数据分析平台,更特指与“人”相关的数据。智慧城市中的诸多领域,每天都在产生海量数据(行情603138,诊股),通常以PB级统计,且不说物联网传感器采集的各类数据,单与“人”相关的数据,就包括人口数据、法人数据、互联网社交数据,以及数以万计的摄像头所采集的非结构化数据。而只有将众多“库”中,与“人”相关的数据相互融合协同,才可能在城市治理中产生价值。

  在此领域,就不得不提一家公司。2017年,美国国家标准研究院组织的国际权威人脸识别供应商测试FRVT(Face Recognition Vendor Test),依图科技在千万分之一误报下(采样百亿对样本)的准确率为 95.5%,定义了全球工业界在这项指标下的最好成绩,名副其实的人工智能独角兽。而对于人像大数据在城市治理领域中的应用,依图科技高级解决方案架构师李牧青表示,以“人”为数据主体是城市治理应用的基础,而在基础形成的人像识别大数据解决方案,则包括:看、识、分析、决策四个部分。

  望闻问切的人像识别此原理颇与中医中的望、闻、问、切理论相通。看什么?视频、图片,人像和车牌等都属于被“看”的感性数据范围。而“看”目的,就是如何识别?人像识别,关键就在于识别,包括:静态人像比对和动态人像比对。在此方面既涉及人工智能算法,又涉及前端采集数据,与后台数据库的对比。

  当然,“看”和“识”只是基础能力,而与智慧城市紧密结合,则必须依靠“分析和决策”进行前端展现,这也正是旧、新安防时代的历史分水岭。旧安防时代,缺乏“分析和决策”能力,视频监控系统只是单纯的图像采集工具,只能“看”,也止于“看”。而步入数据智能化的新安防时代,对安防基础设施的定义不再只是“看”,更要“懂”,会分析、能决策。正是基于此变化,2018年初,华为公司与依图科技合作,并提出“新安防、真智能”的概念。

  具体而言,人像大数据解决方案中的分析模块主要包括:个体画像、人与人关联和群体分析。在个体画像方面,通过人脸识可分析出个人一年来的行为轨迹、每天的出现和消失地点、居住地、活动点、异常点。举例说明,如果你每天早晨8点从通州出发,10点钟出现在西二旗,晚上10点回家。你多半是科技或互联网公司的上班族。其中,程序员的可能性为60%、产品经理可能性为30%、销售经理的可能性为10%。

  这就是个体画像,当然个体画像不可能单纯依靠摄像头采集到的信息,信息来源还必须包括:线上和线下的关联数据,例如公安部门所存档的户籍、教育、交通、住宿、实名制数据,以及微信、微博、淘宝、QQ等互联网社交数据。综合上述数据,才可完成完整个体画像。而通过个体画像,又可进一步完成人与人的关联分析,以及群体分析。在此过程中,可通过大数据分析找出个体与群体的共同点:例如同车出行、伴随、同事、同行为模式、同小区、同前科。举例说明,如果系统中所监控的吸毒人员同时出现在某一区域,就别犹豫,赶快出动警力,一举断掉这个制毒贩毒窝点。

  人像大数据的底层上述内容,就是人像识别在城市治理领域的应用。回到文章来头,城市治理与人像识别结合,取决于数据、计算、人工智能三大要素。类似海量图片和视频的比对,是一项极其消耗计算资源,一项CPU密集型的工作,也天然地需要计算基础设施的支撑。

(责任编辑:admin)
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