田大川
(102600 中國人民公安大學 北京)
攝像頭智能識別報警系統(tǒng)的構想與設計
田大川
(102600 中國人民公安大學 北京)
設計攝像頭智能識別報警系統(tǒng)。通過對面部識別、智能犯罪行為分析、自動報警這三個主要方面的研究來設計攝像頭智能識別報警系統(tǒng)。通過智能攝像頭對犯罪分子人像或正在進行的犯罪行為進行智能識別,并可以自動報警,形成從發(fā)現罪犯,信息定位,發(fā)出警報,全部自動化,智能化,一體化。通過智能攝像頭可以大大節(jié)省人力成本,提高工作效率,對犯罪行為和犯罪分子很好的智能識別、及時定位并自動報警,對公安工作有著重要意義。
面部識別;智能犯罪行為分析;自動報警
前人對此有過研究,其構想是把視覺傳感網絡人像識別技術與移動終端有機結合,但代碼檢測率受到不同程度的影響導致識別率不高。這些可以通過嵌套檢測嘴角、眼睛或者通過圖像差分來提高人臉檢測率;通過面目識別來確定嫌疑犯的特征,通過大數據分析來確定嫌疑人,以此提高識別率。而幸運的是目前有很多部門已經切實的掌握了大部分社交活動的業(yè)務信息數據庫,其中數據挖掘技術領域取得的進展尤為突出,借此契機我們公安情報部門可以借助全國各地實時共享信息的電腦網絡從而獲取自己需要的信息,但還要在此基礎上合理的分析各類數據。通過計算機技術的數據倉庫和數據挖掘技術并運用擬定的算法我們可以對各類的犯罪行為進行智能化分析并記錄,并將分析結果導入到攝像頭數據庫中,使攝像頭可以自主的分析犯罪行為,并可以對犯罪行為進行識別。
面部識別通常使用鏡頭作為信息捕捉、獲取裝置。其原理主要是通過攝像機在非接觸的狀態(tài)下完成對對象面部特征的捕捉,計算機在采集面部特征之后與數據庫的數據圖像進行比較分析并作出相應記錄。面部識別具有人臉捕獲與跟蹤、人臉識別比對、人臉的建模與檢索、真人鑒別、圖像質量檢測等功能,而區(qū)域特征分析算法則是人臉識別技術中運用最廣泛的,通俗來講它是倆大部分組成,一個是計算機圖像處理技術另一個是生物統(tǒng)計學,工作機制是首先利用計算機提取人像信息和特征之后利用生物統(tǒng)計學分析并建立數學模型,最終形成了人臉特征模板。在此基礎上我們把采集到的面像與人臉特征模板進行細致比對從而得到一個相似值,值的分數越高同一人概率越大。
總之人像識別技術已經站在了巨人的肩膀上,它擁有別的技術無法媲美的國內應用系統(tǒng)的各類圖像視頻資源并且還有著微人臉重建技術的先進智能的總體架構,我們能非常高效便捷的從視頻終端獲取現場人臉圖像,經過模糊人臉還原、人臉重建、人臉組合部件比對等一系列先進新穎的特色應用的處理,最后運用人臉識別技術來實現對監(jiān)控中犯罪嫌疑人的認定,甚至在一些重點區(qū)域我們還能合理安排警力布控,提高了偵查的效率。人像識別技術近些年來還沒有得到更大的應用發(fā)展,但它在公安工作中的價值不言而喻,其容易受到姿態(tài)、表情、光照、裝飾以及攝像頭角度等因素影響,人像識別準確率較低,影響了實戰(zhàn)應用,但新興的3D人像矯正、污損人像修復、模糊人像清晰化等相關技術可予以矯正進而提高了識別的準確率
主要是攝像頭對異常行為的特征提取,特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息,決定每個圖像的點是否屬于一個圖像特征。特征提取的結果是把圖像上的點分為不同的子集,這些子集往往屬于孤立的點、連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)域。提出了基于改進Hu矩的異常行為識別算法,主要對跳、加速跑、摔倒、下蹲、揮手和手拿異物六種異常行為進行識別。對視頻流首先要提取運動人體輪廓,然后對所得到的輪廓進行特征提取,這里主要提取人體運動的形狀特征,最后,通過模板匹配的方法,采用Hausdorff距離計算所需識別的當前行為特征向量與模板行為(正常行走的行為)特征向量之間的相似性,并通過相應的閾值判定該行為是否為異常行為。當攝像頭提取到犯罪行為時會將犯罪行為轉換為數據流在數據庫中進行比對并實現自動報警。
隨著信息技術的發(fā)展,云端操控和人工智能已經逐漸普及,與當前的報警方式比較,設計采用更加穩(wěn)定、更加成熟的云端操控來實現遠程報警,將傳感器、云端模板、軟件設計融為一體,實現智能化、一體化自動報警系統(tǒng),并可以完成攝像頭發(fā)現犯罪分子或識別犯罪行為——自動報警將圖像傳輸至指揮大廳——人工判斷是否需要出警的一體化流程。通過結合犯罪行為識別與人像識別系統(tǒng)提出構想,當攝像頭判斷為異常行為或發(fā)現嫌疑人時會將圖像、視頻同步到指揮大廳并發(fā)出警報,由人工判斷是否為犯罪行為,以及是否出警,這樣大大節(jié)省了報警時間與人力的損耗,達到從識別犯罪-發(fā)現犯罪-舉報犯罪的構想,響應大數據時代信息化、智能化打擊犯罪的主題。
在目前大數據云計算的大背景下,智能化打擊犯罪,是一種趨勢,也是一種必然,隨著時代的進步,智能化犯罪有著上升的趨勢。但是現在大多數的攝像頭還只停留在記錄,保存階段,而且有著儲存覆蓋,畫面模糊不清等缺點,對人像不能很好的智能識別,導致貽誤很多抓捕罪犯的最佳時機。在犯罪行為發(fā)生后動用大量的人力物力去觀看、查找視頻錄像,導致?lián)p失人力物力成本,不能很好的及時對犯罪分子進行打擊。智能攝像頭可以大大節(jié)省人力成本,提高工作效率,它的出現對公安工作的意義將是無與倫比的,它可以革命性的提升出警成功率,加大對犯罪分子的打擊。
[1]趙顥.基于DSP/FPGA的嵌入式人像識別系統(tǒng)設計及實現[D].吉林:吉林大學,2008.04.01.
[2]王煒,田野.人像識別系統(tǒng)在視頻監(jiān)控領域的應用[J].警察技術,2014.09.07.
[3]徐德志,楊斌,文祥輝.人像識別技術的公安行業(yè)信息整合系統(tǒng)[J].貴州警官職業(yè)學院學報,2011.03.15.
[4]鄧靈評.基于數據挖掘的犯罪行為分析及系統(tǒng)實現[D].四川:西南交通大學,2014.05.01.
[5]謝寒光.基于數據挖掘技術的犯罪行為分析[D].廣州:中山大學,2014.06.30.
[6]茍輝,董威,何雯.基于FPGA的基坑實時自動報警裝置的設計[J].國外電子測量技術,2016.04.15.