云从科技安防行业部总经理李夏风:人机协同助力建设治安防控

2019-12-03来源: 中安网 责任编辑: 中安网 作者:中安网

摘要: 在人工智能技术的推动下,人机协同将成为主流生产和服务方式,改进传统行业流程,实现智能化升级。

人工智能技术的推动下,人机协同将成为主流生产和服务方式,改进传统行业流程,实现智能化升级。


人机协同的核心是什么?又将如何助力安防行业建设?在第十五届安防论坛上,云从科技安防行业部总经理李夏风在《打造人机协同平台助力社会治安防控体系建设》主题演讲中分享了自己的看法。

“云从科技理解的‘人机协同’就是通过以AI武装的软硬件体系帮助专家侧和用户侧的过程。


李夏风解释道:一方面,可以将专家的知识赋能机器,让机器具备某些能力然后服务用户;另一方面,机器也可以辅助专家,提升专家的服务能力。人机协同的目标是实现人机自然交互、共融、共创。


在这个过程中,“人机交互”指通过视觉感知、听觉感知、对文字的感知等各种感知技术,以及认知和决策技术等能力,实现人机交互的过程;“人机融合”主要指专家与AI“机”一起为消费者用户服务的过程;“人机共创”指专家与AI“机”一起创造出新的产品和服务内容,并随时调整。


那么人机协同又是如何助力安防行业变革的呢?


李夏风首先指出,安防行业现阶段的重点是建设治安防控体系,其核心在于三点:治安防控圈建设、市域单元防控建设以及治安要素管控建设。而这些建设内容的核心是对人、车、物、事件的感知、认知和决策。


通过人机协同平台,治安防控体系将在应用、能力以及智慧三个层面达到应用升级。


▏人机交互实现应用升级:从“查阅式”到“指向式”


通过人机协同中的感知技术加持对数据进行智能解析,包括人脸检测、人体检测、行为识别、车辆识别等,极大提升工作效率。


李夏风以嫌疑人落脚点搜索方式为例,传统方法主要是视频接力追踪,需要从各个镜头长时间查看大量视频,才能了解到嫌疑人的行走轨迹以及最后消失地点。而人机交互方式则只需要拿到嫌疑人的人脸人体图片,解析人像进行比对,就能够在地图上直观地展示其轨迹及最终消失地点。


“多则十几分钟,少则几分钟便能快速找到嫌疑人行动轨迹,进而找到他的落脚点。这就是人机协同的第一个层面,人与视频之间的交互将拥有巨大的提升。”


▏人机融合实现能力升级:行业专家经验模式化应用


将专家的经验模式化,让机器具备专家经验之后进行相关的应用。李夏风释义:通过前端感知数据结合警务数据,在专家的指导下,基于大数据分析的引擎,集结成各种各样的模型,解决相关问题,而这些模型就代表了专家的知识和经验。


以连续多起砸车盗窃案为例,传统方式是通过视频调取查找,但没有在案发时抓拍到人脸,这就意味着嫌疑对象数量众多,如果仅仅是通过逐一调阅轨迹视频来研判几乎难以完成搜索。


而通过背景数据、时空观念对信息进行结构化、数据化的建模和比对,将嫌疑犯的数量大大减少,再进行一一排查的时候,就能够极大提高效率。


“这个例子的核心就是通过专家的经验模型,让平台基于感知数据和历史积累的警务数据所实现的综合研判。”


▏人机共创实现智慧升级:计算机非监督学习与人的知识交互碰撞


人机融合需要专家经验的监督学习,而人机共创阶段需要的是非监督的学习,通过各种各样的描述和标签化建立知识图谱,进行推理、预测和决策,将相关技术进行总结的过程,实现的是认知到决策的延伸。


那么如何实现非监督学习呢?


简而言之就是异常行为的识别。通过针对一个具体事件进行大量数据的采集,然后让人机协同平台从数据当中找出异常数据,而这部分数据是专家也无法预知的情况,由此专家对这些数据进行分析确认,进行模型建立并调整,共同创造新的服务内容。


李夏风以医院异常行为识别为例:频繁出现在同一地区的不同医院,且都是没有进行正常办事记录的相关人员,通过大量前端设备采集相关数据,并通过人工确认和结合人的认知,建立数据模型,对医院惯偷人员进行数据模型预警研判,为打击医院偷盗建立新的人机共创新模式。


演讲的最后,李夏风表示,人机协同不仅可以在治安防控体系建设中发挥作用,在行业专家的指导、核心数据的引擎驱动、大数据的支撑下还能够实现安防、金融、商业、交通等各个领域的泛在智能。


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