解析公安監(jiān)管行業(yè)智能監(jiān)控系統(tǒng)分析應用
公安監(jiān)管場所作為羈押各類犯罪嫌疑人的特殊關押場所，其安全管理工作一直是社會關注的焦點，作為監(jiān)所的基層干警雖然工作在室內(nèi)，但堅守的則是“高墻內(nèi)的一線”，工作強度和壓力均較大。隨著社會科技的進步，監(jiān)所的信息化程度得到了顯著的加強，在一定程度上提升了監(jiān)所安全管理水平，但是要達到“向科技要警力”這句話還尚有距離。以視頻監(jiān)控為例，它是整個監(jiān)所安防系統(tǒng)的基礎，它既保證了在押人員的所有活動都在監(jiān)所值班民警的視線范圍之內(nèi)，同時又保證了出現(xiàn)事故后有視頻錄像文件可供事后查證。
目前，國內(nèi)監(jiān)所單位基本均已建設了模擬或數(shù)字網(wǎng)絡等不同類型的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，但在大多時候只能用于事后取證，在預防、預警方面無法發(fā)揮作用，更多的還是依靠警力盯防。這也是目前很多公安監(jiān)所單位普遍遇到的問題，就是信息化技術手段只解決了初始問題，但智能化程度不足，不能充分解放警力。
智能視頻分析技術正是在這種背景下產(chǎn)生的，它以數(shù)字化、網(wǎng)絡化視頻監(jiān)控為基礎，但又有別于一般的網(wǎng)絡化視頻監(jiān)控，是一種全新靈活的視頻監(jiān)控應用。智能視頻分析系統(tǒng)能夠識別不同的物體及行為，發(fā)現(xiàn)監(jiān)控畫面中的異常情況，并能夠以最快和最佳的方式發(fā)出警報和提供有用信息，從而能夠更加有效的協(xié)助安全人員處理危機，這就是最簡捷的對于智能監(jiān)控的普遍理解。當然智能監(jiān)控的技術及發(fā)展遠不止視頻智能分析這一塊，與系統(tǒng)集成技術、物聯(lián)網(wǎng)技術的結合都會商是發(fā)展的重要方向。
本文以公安監(jiān)所單位的視頻監(jiān)控系統(tǒng)為例，結合蘇州科達科技股份有限公司在監(jiān)所智能化領域的豐富實踐，介紹目前公安監(jiān)所單位視頻監(jiān)控、視頻智能分析系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀、遇到的問題、發(fā)展的趨勢以及如何將信息技術與監(jiān)所管理深度融合，從而進一步提升監(jiān)所智能化管理水平。
視頻智能分析系統(tǒng)介紹
什么是視頻智能分析？
視頻智能分析技術，起源于計算機視覺技術。計算機視覺，是人工智能研究的分支之一，它在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內(nèi)容。它使計算機得以從紛繁的視頻圖像中分辯、識別出關鍵目標。應用于安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)后，其可借助計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力過濾掉圖像中無用的或干擾信息，并自動分析、抽取視頻源中關鍵的有用信息，使監(jiān)控系統(tǒng)不但有眼睛(攝像機)，更由于智能視頻分析計算機或?qū)Ｓ肈SP處理器，使監(jiān)控系統(tǒng)具有智慧的大腦功能，使監(jiān)控變得“聰明”，能自動學習和思考，從而替代人力或者協(xié)助人力進行監(jiān)控。
視頻分析要建立在背景分析、目標跟蹤、特征提取、分析反饋等過程之上，主要利用以上過程的結果，根據(jù)目標出現(xiàn)的時間、位置、速度、大小等因素，并結合之前設置好的行為規(guī)則，實現(xiàn)分析判斷，如入侵、起身、越界、逗留等。
監(jiān)所視頻智能分析現(xiàn)狀分析
目前經(jīng)過多年的建設，各地很多看守所已經(jīng)建設了相當一部分的視頻智能分析系統(tǒng)，我們通過一些單位的歷史數(shù)據(jù)抽取調(diào)查分析，對監(jiān)室視頻智能分析應用描述匯總?cè)缦?各地情況可能略有差異，供參考)：
監(jiān)室視頻智能分析應用描述匯總
對于上述統(tǒng)計從字面上看，整體看還是不錯的，6個算法里有3個反饋都是效果較優(yōu)的，2個算法效果良好，只有劇烈運動一般。但目前整個監(jiān)管行業(yè)對視頻智能分析在監(jiān)所的應用普遍反應是效果尚待提高，這是一個值得分析和探討的現(xiàn)象，主要一方面是以劇烈運動算法為主的一些算法準確率有待提升，另一方面則是視頻智能分析還未能充分發(fā)揮作用，對監(jiān)所日常管理工作實質(zhì)改變有限。
在算法應用上面我們將現(xiàn)有算法分類來說明，一類是直接風險類，另一類是間接風險類。直接風險類的包括限高警戒線和劇烈運動檢測，一旦在押人員出現(xiàn)爬高或者打架肯定容易直接出現(xiàn)安全風險，看守所值班民警對于此類算法關注度肯定最高。實際情況中限高警戒線相對成熟且實際爬高的情況極少，給人印象不深，而劇烈運動算法準確度一般，且監(jiān)室人員眾多所以報警量就偏高，很難發(fā)揮視頻智能分析的作用。
間接風險類的主要是像視頻診斷、起身檢測、區(qū)域看防、值崗檢測，這幾個算法都是以管理約束或輔助監(jiān)控為主，比如某個在押人員起身了或在廁所待的時間超過一定的時間，這些并不會直接帶來危險因素，只能輔助日常監(jiān)控，這一類算法的應用更需要制度與人員的配合。
其次我們可以再進一步分析一下，為什么只有劇烈運動算法準確度處于明顯略低的水平？因為無論是限高、起身、逗留、值崗這些都是有相對固定的行為模型，而打架則明顯不同，人的大腦對于打架的理解都千差萬別，如相互推搡、拳打腳踢、大聲爭執(zhí)、追逐打鬧等太多場景可以定義為打架，而看守所人員相對密集，在人員密集的場景中去檢測一個行為模型都很難固定的動作，很難有滿意的答案，這也是劇烈運動面臨的尷尬境地，期望很高但僅能輔助監(jiān)控，并不能精確預報每一次的打架類行為。
最后，對于諸如值崗檢測、起身檢測、區(qū)域看防等這類間接風險或者叫偏管理算法的應用則受到使用單位實際管理程度的影響，有些省市監(jiān)所單位認為通過值崗檢測管理好夜晚監(jiān)室值班的兩個在押人員，基本上就不會出太多的問題，有些省市則對在押人員的夜值班管理稍顯松散，在實施時也就出現(xiàn)了對值崗檢測這個算法重視程度不一樣，其他幾個算法也是類似的情景，導致這類算法雖然準確率尚可，給人的印象卻不深，這也是目前的普遍現(xiàn)象。
如何應對目前智能應用的困境
監(jiān)所視頻智能分析的應用給監(jiān)所管理帶來了一種全新的手段，但是上面也提到了，在推廣應用的這幾年也遇到了不少水土不服的問題，常見的包括：
1)實用的智能算法不多
目前市面上的監(jiān)所智能分析算法已經(jīng)有多年未有更新，而現(xiàn)有這些算法的源頭也僅是一兩家企業(yè)的產(chǎn)品有了這幾個功能，后續(xù)企業(yè)跟進做一樣的產(chǎn)品，有多少是用戶需求最真實的表達不得而知，這樣的算法也難得到使用單位更多的響應。所以作為企業(yè)要積極調(diào)研市場，深入用戶單位溝通，作為監(jiān)所的管理者也應整理自己對于視頻智能化管理的需求，結合企業(yè)技術積累來碰撞出合適的應用算法及場景，如同智能交通行業(yè)中的電警管理、車牌識別等也是經(jīng)過多年磨合，包括算法研究、路面標示、車牌制作、法規(guī)制定等多方因素共同促進下才取得今天智能交通應用的成績。
