基于大数据与人工智能分析的现代人口管控技术与应用研究 - 第3页 - 安防知识网

(四)典型应用

　　泉州市公安局临江派出所辖区面积1.7平方公里，共有临江属于老城区，辖区内有着大量的古民居、老式自建小区、开放式无物业小区以及背街小巷，同时辖区内的宗教场所、医院、学校等重点场所、部位集中，治安管理复杂。同时，现在的案件侦破很多依赖于视频监控的延伸，单纯依靠肉眼去这海量视频监控资源中去发现有价值的信息，耗费了大量的人力和精力。

　　在市局、分局各级领导的指导下，市局、鲤城分局、临江所以及云从公司深入临江所辖区各类实际的警务实战需求和治安防控需求基础上进行创新，以视频监控人脸识别为核心，联合研发了人脸大数据平台，通过覆盖辖区重点部位的视频及智能化人脸识别分析，结合各类日常警务实战应用，形成了一整套以人脸为核心“打、防、管、控”的智能化主动立体防控体系。

　　泉州人脸大数据平台是基于人脸识别及大数据分析技术，在深入理解公安业务实战需求基础上，结合ArcGIS等各类离线地图技术，通过接入监控摄像机、各类人证核验设备等，以精准检索、全城追踪、一键布控、区域巡查、重点人员管理，小区流动人员管控等各类人脸公安战法为核心的公安智能化人脸识别业务实战系统。

　　泉州系统从今年1月份开始建设以来稳定运行，各项系统功能和性能不断完善。现已形成以双网双平台为基础的，具有各类丰富业务实战战法的，深受一线基层民警好评的，对接警务通APP实时报警推送的高效成熟人脸识别实战系统。

　　泉州系统已成功为分局预警2名全国在逃人员，协助分局、临江所快速破获“3.3易建福偷车案”、“黄永程盗窃电动车案”、“谢少华盗窃电动车”案等多起系列盗窃案件。系统的识别率、功能也在不断提高。临江派出所也将重点上访人员通过警务通APP日常出现报警、小区人员陌生人员频次统计分析等功能融入了日常工作中。基于泉州系统的新风小区“智能门卫”系统，极大的提升了居民的安全感，深受群众好评。

　　(五)结语

　　本文提出了一种基于大数据与人工智能分析的现代人口管控技术，其研究技术成果成功应用于基层公安实战系统，通过共享人像库信息，加强跨警种、跨部门的人员信息资源的整合和综合利用，有效的提升公共安全领域中特殊人群监控、恐怖分子布防、涉案人员追逃等人员的追踪能力，对社会治安管理、刑侦分析、反恐维稳起到积极的作用。

　　参考文献：

　　1. Luoqi Liu, Junliang Xing, Si Liu, Hui Xu, Xi Zhou, Shuicheng Yan, Wow! You Are So Beautiful Today. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 11, 2014, (SCI, EI)

　　2.Yanfei Liu, Xi Zhou, Yuanqian Li, Yihao Wang, Shuicheng Yan, Visibility-aware Part Model for Robust Facial Point Detection, Neurocomputing, 2014(SCI)

　　3.Jinjun Kuang, Xi Zhou, Anthony Gamst. Robust Visual Cooperative Tracking Using Constrained Adaptive Sparse Representations and Sparse Classifier Grids. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 24(9), 1509-1521, 2014. (SCI)

　　4.Jian Dong, Bin Cheng, Xiangyu Chen, Tat-Seng Chua, Shuicheng Yan and Xi Zhou. Robust Image Annotation via Simultaneous Feature and Sample Outlier Pursuit. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMCCAP), 9(4),24, 2013 (SCI)

　　5.Luoqi Liu, Hui Xu, Junliang Xing, Si Liu, Xi Zhou. Shuicheng Yan, Wow! You Are So Beautiful Today!. ACM Multimedia, 2013:3-12 (EI)

　　6. Zhen Li, Xi Zhou and Thomas Huang, "Hierarchical Density Estimation for Image Classification," International Conference on Image Processing, 2010 (EI)

　　※【本论文受到公安部技术研究计划项目（2017JSYJB01)的支持】