解決方案

針對客戶的不同行業屬性及規模量身定制專業的解決方案

智慧安防

一、智慧社區

當前,隨著國內城市化進程的加快,城市人口急劇增加,外來人口比例不斷攀升,以社區為單元的城市管理體系面臨著新的挑戰,傳統的社區治理模式已經難以滿足當前的實際需求。針對目前社區治理的現狀,智慧社區系統以人工智能和大數據等新技術為支撐,智慧社區人員管控系統結合人臉識別智能算法與各類硬件智能設備,通過在居民社區出入口構建數據防線,實現針對居民社區出入人員、車輛、手機等各類數據的全方位采集,通過大數據模型技術,對重點人員、流動人口、幫扶人員進行實時分析。系統作為智慧城市、治安防控、雪亮工程等建設的重要組成部分,既可有效提高社區的安全防控能力,又有效加強綜治、公安機關針對重點人員的管控手段。 

系統功能:

1)人像深度識別,能識別出人的年齡、性別、衣著、眼鏡、背包等外部特征;

2)人員行為的高效識別,能識別人員的奔跑、臥倒、翻越、騎行、駕駛等行為;

3)人的全息特征檢索,針對人的外在特征和行為特征進行全維度的信息檢索;

4)人臉照片的高效比對,高效比對海量人臉庫;

5)高效的以圖搜圖,基于圖片自身特征進行圖片檢索;

6)數據的全方位統計分析,從海量數據中找到數據的內在規律和價值;

7)動態布控,對重點人員進行多應用場景的實時布控。                

平臺特點:

1)支持對抓拍識別信息的同步動態滾播,實時掌控社區人員活動情況;

2)自動構建社區人員的知識圖譜,以人為核心做信息關聯;

3)一人一檔,構建對社區人員的專一化檔案管理模式;

4)智能預警,針對社區內的特殊情況能夠主動識別,快速響應

5)全息檢索,支持以人的基本信息和特征信息的全覆蓋檢索;

6)支持基于GIS的視圖定位,實現對社區虛實結合的可視化管理;

7)提供多種實用技戰法,例如徘徊異常、逗留異常、晝伏夜出、托管藏匿、伴隨異常等,通過把具體應用場景與算法技術相結合,為社區管控賦能;

8)高性能算法,采用最新一代視圖分析算法,針對海量數據仍能做到瞬間響應。

發展前景:

隨著當前城市化進程的加快,國家對智慧城市、平安城市的發展力度不斷加大,對實現城市管理智慧化,提高城市管理水平的需求也更加迫切。而智慧城市的建設,離不開智慧社區的發展。社區作為城市的細胞,是推進智慧城市的重要落腳點,是其中關鍵的內容之一。近幾年來,無論是物業單位、管理部門、公安機關,還是智能硬件廠商、互聯網企業等,對打造智慧社區的勁頭絲毫不減。盡管智慧社區方興未艾,但落地不易,一直在摸索中前行,未來的發展空間巨大。

二、公安圖偵大數據

公安圖偵大數據分析系統是針對當前公安機關打擊違法犯罪和維護社會安定的具體需求,以現有大量高清監控前端所生成的海量數據為基礎,通過對圖像及視頻的結構化處理,提取人員和車輛的靜態外部特征和動態活動特征,依托人工智能的視圖識別技術和智能行為分析技術,對人車的特征進行識別和分析,再結合具體的應用場景,打造多維度的實戰功能與相關技戰法,為公安機關偵查辦案賦能。

系統功能:

1)人車的全信息識別,實現對人車的整體識別以及局部特征的識別;

2)能實現對人車特征的檢索及局部的比對,支持以圖搜圖、一車多牌、一牌多車自動比對;

3)支持對車輛號牌假與套牌的自動分析比對;

4)能實現積分預警模型研判,積分預警模型比對,對重點信息主動推送;

5)支持大數據綜合展示及運維可視化檢測,整體數據綜合展示,數據狀態實施監控;

6)支持人車圖譜關聯,通過對人員和車輛視圖數據的整理、加工、分析,構建人與車基本特征信息圖譜、人車關系圖譜、活動軌跡圖譜等多種信息圖譜,形成人車的全信息網絡;

7)支持多種實戰應用工具,例如位置布控、特征布控、軌跡研判、異常告警、串并碰撞等。

平臺特點:

1)車輛全信息二次識別,一張圖片,多種結構化信息提取;

2)人員特征信息識別,支持對人的外貌特征、衣著特征、行為特征等信息的機構化提出;

3)大數據分布式計算、檢索及存儲架構設計,有效保證海量數據實時分析;

4)大數據犯罪預測模型,積分預警模型研判,針對不同違法犯罪的關注度,智能推送嫌疑數據;

5)支持多維數據的融合,通過視頻、圖像與手機電子圍欄、WiFi探針數據相結合,從車到人,從人到車一網打盡,圖技網偵等多偵合一、立體分析;

6)綠色效能,系統可選擇CPU或者GPU算法,根據不同的業務場景需求,做到低成本高效率的精準識別。

發展前景:

近年來,隨著天網工程、雪亮工程的大規模落地,以及社會面監控的大力建設,城市監控硬件資源發展日趨成熟,視圖數據資源增長井噴,對大規模數據的治理與運用仍舊還有很大的發展空間。目前,在視圖資源的運用上,全國各地都在不斷探索中,特別是在車輛和人員的視圖數據的分析與運用方面,還有進一步的提升空間。在整體架構方便,從省市縣的縱向架構布局到不同部門間的橫向架構布局,對視圖大數據的系統建設還有很多的要求。在功能應用方面,隨著違法犯罪的新手段不斷涌現,治安形勢的不斷變化,現有系統的覆蓋面還不足,應用還不夠智能。總之,在視圖大數據方面,未來發展空間巨大。

三、視頻事件智能識別

隨著“平安城市”、“雪亮工程”和“智慧城市”的不斷推進,以及AI人工智能技術的快速發展,聚焦視頻資源深度利用和管理方式智能化的視頻智能識別需求日益旺盛。視頻事件智能分析系統是一款深度契合視頻場景業務需求,基于深度學習的人工智能算法,挖掘海量視頻監控資源中的關鍵信息,實現感興趣事件自動識別的產品。能提供多種類型場景事件的自動識別,為安全預警、遠程巡查、城市管理等提供決策支持。

系統功能:

1)實時信息:展示設備運行狀態(設備總數、設備在線數、設備離線數),最新事件,AI識別統計,確認違規統計,事件上報業務平臺統計,審核率分析,事件發生地點排行,識別有效數/事件發生數,事件發生時段排行,事件類型占比等模塊;

2)數據檢索:根據點位信息、違規事件自動識別的時間、類型和審核狀態進行精確檢索,檢索結果包含違規事件的審核狀態、違規類型、違規時間和地點等信息;

3)審核處理:算法自動識別的違規事件需要進行人工復核,以確保事件違規分析結果的可靠性。首先,根據點位信息、違規事件自動識別的時間(今天、近三天、近七天)和事件自動識別類型對所有的違規事件進行檢索,篩選出需要人工審核的所有事件。然后,人工核查自動識別類型是否與實際情況相符,更改為未違規或者確認違規狀態,當人工審核為未違規時,需要修改事件備注信息;

4)系統管理:系統管理模塊是整個視頻事件智能分析系統正常運行的基礎,主要包括視頻點位管理、工作模板管理、日志管理、用戶管理、任務管理和單位管理六個部分,主要供給系統管理人員根據各自管理區域的實際情況進行配置。

平臺特點:

1)部署方便,平臺搭載于一體機,軟硬件集成,部署方式簡單;

2)形式多樣,既能獨立運行平臺,也可作為子系統兼容接入至其他平臺;

3)接口獨立,支持上級業務平臺對接;

4)適應性強,支持第三方視頻管理平臺、RTSP視頻流、GB/T-28181協議等多種方式接入;

5)輪循高效,輪循后,每臺一體機分析量可由30路提高至100路;

6)算法靈活,基于深度學習和海量視頻資源,算法不斷優化,檢測準確率逐步提高;檢測內容可隨客戶需求定制。

四、高速公路信息化建設

隨著近年來的高速公路的信息化建設加快,車輛監管抓拍設備(包括收費車道高清車牌識別儀、高速卡口路徑高清抓拍設備和服務區高清卡口設備)投入運行的數量迅速增加,高速公路管理部門接收的數據越來越多,隨之而來對車輛數據的動態管理要求日益凸顯,原來的數據和圖片沒有得到充分利用,如何充分利用這些數據,煥發數據的生命力,并提高異常車輛和事件的發現率、追查率,進而利用這些數據挖掘出各種類型的逃費行為也具有重要意義。本方案專門面向高速公路行業,定位于高速公路管理領域,針對高速公路管控的痛點與難點,充分運用人工智能與大數據技術,為高速公路信息化建設賦能。

系統功能:

1)設備數據集成展示:卡口、視頻監控、氣象、道路、警員警車等多類型數據展示;

2)交通流量監測及預警:通過流量監測系統,結合卡口抓拍設備的流量數據,實時監測道路車流量,通過直觀的圖文并茂的方式,在地圖上展示高速公路上的流量警情和統計分析數據,及時發現交通隱患,并進行預警發布;

3)車輛二次識別:車輛品牌、顏色、車型、子品牌、年款和車型等信息識別;

4)車輛檢索:支持全文檢索和高級檢索,輸入相應的關鍵詞(如車牌號、品牌、型號、顏色等),返回對應條件的結果;

5)車輛軌跡回放與跟蹤:結合GIS地圖,針對指定車輛(拋灑物車輛、超高超寬車輛、危化品車輛等)的行駛路徑實時跟蹤與軌跡回放功能;

6)出入口分析:根據輸入的車牌號,按時間先后順序列出車輛的軌跡情況,對應出和入沒有對應的情況(只有入沒有出、只有出沒有入、出和入相差時間超出限定閾值的)進行分色警示;同時可以按天展現該車每天的出入口軌跡情況,便于人工研判是否存在逃費問題;

7)報警稽查:實時報警、黑名單管理、報警數據管理;

8)統計分析:過車流量統計、報警統計;

9)整體數據監控:包括過車總量、今日數據量、各類報警量、異常數據量、外省車遷入、設備狀態及識別率統計等。

平臺特點:

1)基于車輛圖片的特征提取和二次識別技術,采用深度學習技術,克服多尺度、多光照、多姿態的影響,對車輛進行精準定位和多維特征識別。對于指定車輛可基于GIS地圖進行實時跟蹤和軌跡預測;

2)基于大數據挖掘技術、三維建模和深度學習技術,對大量數據進行實時抽取、集中管理和智能對比分析,建立一個集監測、預判、布控、報警等功能為一體的高速公路車輛行為分析平臺;

3)基于危化品車輛的專項識別技術,從車型分類、車牌分類以及車輛面部特征分類三個維度對危化品車輛進行篩選,能夠有效的保障檢出完整性和準確性;

4)利用雷達成像以及對高速車輛邊緣的精確提取進行車輛寬高尺寸測量,實現高速公路主干道上高速行駛的超高超寬車輛的實時檢測(傳統檢測方法多針對低速車輛或靜態車輛進行檢測)。

發展前景:

交通運輸部《交通運輸信息化“十三五”發展規劃》對我國公路信息化發展現狀進行了全面總結。與美、日、歐等發達國家和地區相比,我國高速公路基礎設施發展后來居上,取得了令人矚目的成績,但公路信息化、智能化發展卻相對比較滯后,與世界先進水平差距較大。高速公路信息化建設正在從分散轉向集約、從孤立封閉轉向共享開放轉型,即將邁入全面聯網、業務協同、智能應用的新階段。多種類型數據整合、匯聚展示,重點車輛、特種車輛監控,車輛流量實時監控和指揮調度成為了高速公路信息化不可缺少的環節。

目前,物聯網、大數據技術、人工智能算法已經在許多行業得到了廣泛應用,有效結合現有的高速公路運行模式與新興技術必然是大勢所趨。推進云計算、大數據、物聯網和人工智能等新一代技術在高速公路建設中的快速應用,以技術促進高速管理模式升級,打造新型高速公路交通管理平臺具有重要的意義。


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