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无人警察局 智慧新警务 AI+公共安全提上日程
2018/11/2 10:06:00   e井智能安防      关键字:无人,警察局,智慧新警务,AI+      浏览量:
以今天人脸识别的完成度,近距离认出逃犯数据已经毫不困难。难点是要在城市摄像头拍摄到的人山人海中精准识别出某个人脸数据。比如欧洲一个叫做Indect的摄像头+人脸定位项目,就号称能在足球场定位观众席里的嫌犯。用摄像头+人脸识别抓捕逃犯的技术在中国也得到了飞速发展,很多机器视觉公司提供类似的算法解决方案。

像众多AI应用领域一样,在AI+公共安全的旅程上,争议和焦虑感也是必不可少的话题。用AI来加持公共安全,提升警方的工作效率,似乎是个不错的主意?

今天让我们来盘点一下警用AI的发展方向、层次和背后引起的争论。如果AI能够为我们做一些人类警察做不到的事情,那么它们当然也就顺势上位了。

比如说,同时看完城市中无数个摄像头的拍摄数据。在城市摄像头网络与公众安全这幕大戏中,AI已经准备作为一名“超级警察”粉墨登场。那么,人工智能究竟能在多大程度上用于犯罪调查和警务工作呢?

城市摄像头背后的AI,第一个任务当然是从人海中找出逃犯。记得当年抓周克华的时候,警方出动了大量警员日夜不停的看监控,假如AI能够快速完成这项工作,那当然一大善举。

说实话,如果这项具有开创性的研究能够得到进一步验证,那么未来将可以在很多领域提供帮助,比如神经营销、认知研究以及解决犯罪等。

以今天人脸识别的完成度,近距离认出逃犯数据已经毫不困难。难点是要在城市摄像头拍摄到的人山人海中精准识别出某个人脸数据。比如欧洲一个叫做Indect的摄像头+人脸定位项目,就号称能在足球场定位观众席里的嫌犯。用摄像头+人脸识别抓捕逃犯的技术在中国也得到了飞速发展,很多机器视觉公司提供类似的算法解决方案。

AUT研究员开发新AI,可提前预测人类决定

据外媒报道,来自新西兰奥克兰科技大学(AUT)的研究人员已经开发出了一种人工智能模型,可以在人们做出一项决定之前,预测出他们的选择。据悉,这项研究是由来自该校知识工程与发现研究机构(KEDRI)的团队进行的,其基础是一个叫做脉冲神经网络(SNN:spiking neural network)的新人工智能模型。

这个脉冲神经网络可以被用于开发NeuCube,一个机器学习系统,可以模仿人类大脑的学习与识别模式。详细来说,脉冲神经网络使用脉冲进行进行操作(这些脉冲是在某个时间点发生的离散事件,不是连续值);而NeuCube是一个开发环境和计算构架,用于创建类脑人工智能(Brain-like AI),其中包括跨领域的应用程序。

在该实验中,20名参与者在观看不同饮料标识视频的同时,会佩戴脑电图头盔(EEG headset)记录其大脑数据。这些数据会与NeuCube算法进行同步,后者从参与者的大脑中学习和分类模式。至于实验结果,该算法可以在参与者有意识地感知饮料之前的0.2秒做出选择预测。同时,它还显示了参与者对这些标识的熟悉程度。

日本2019年开始全面实验,AI刑警或将实现

据《日本经济新闻》报道,日本警察厅将在2019年开始全面进行人工智能在调查犯罪中的应用。实验中将摸索能否通过监控摄像头图像锁定汽车车型、或在人群中发现可疑人员。如果能顺利实现,未来或将诞生能解决任何疑难案件的“AI刑警”。

其实除了日本和新西兰,中国、美国等均将智能技术应用到警务领域。

近年来,政府一直大力投资公安信息化领域,全国过半的监控摄像机已经完成高清化改造,警务电子化和信息化已逐步完成,为人工智能向智慧警务领域渗透提供了先天的有利条件。

现阶段,公安部门在公安信息化智能应用的规划与设计、智慧型平安城市建设、视频人像检验鉴定标准创新与探索、人工智能技术落地应用、无线智能警务建设等多个领域,进行人工智能技术应用的探索与实践。

例如现在常见的AI安全应用,是预判人流密集度,从而实时示警引导人群疏散。我们这样的人口大国,在人群密集时发生踩踏事故是重要的社会安全隐患。用AI识别人流拥挤程度是有效的解决方案。在今天中国很多一二线城市里,城市摄像头背后的AI预警装置已经开始上岗工作。

与人流控制相似,车流控制也是城市安全AI的一个主攻方向。比如通过摄像头判断车祸发生从而第一时间报警,甚至通过车辆行驶轨迹异常来判断酒驾和疲劳驾驶。

这些都已经在今天部分中国城市中得到了应用,而这条AI安全之路也将得到更多的关注,取得更加优异的成绩。

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