近年來，經濟快速發展帶來的不同地域間的人員頻繁流動，成為了各地方維護公共安全的重要隱患。面對每年大量的刑事案件和治安案件，公安干警都需要將大量時間用于基礎視頻數據的檢索和搜集，更由于時效性等原因增加了案件的破獲難度。雖然近幾年*門正在上線基于人臉識別技術的各類卡口平臺，用于抓捕在逃嫌疑人，但是對刑事案件偵察和視頻案件分析仍以干警人力排查分析為主，缺乏卓有成效的輔助科技手段。隨著人工智能技術的飛速發展，行人重識別技術正在公共安防領域大量應用，正在成為*門視頻案件分析的又一重要武器。安防需求升級 人臉識別技術需要補充在安防需求升級的當下，基于監控視頻設備進行的定位、目標識別和比對等智能偵查技術，已經成為了新形勢下維護安全和社會穩定的重要偵查手段。*門已對人流量較大的機場、車站、地鐵等公共場所加大了防護力度，基于高清攝像頭及人臉抓拍機等硬件設備的人臉卡口比對平臺已經成為了公安追逃的重要手段。這些卡口平臺的比對原理是基于人工智能技術中的人臉檢測及比對技術，這一技術通過將充分利用邊緣及角點的特征來進行人臉關鍵特征點的定位，并通過算法模型實現機器對人臉的自動識別。隨著深度學習技術的興起，機器對人臉的識別率已經超越了人眼，這也為*門應用該技術提供了條件。目前，*門通過使用人臉卡口平臺已取得了亮眼的成績，使得很多逃犯落網，大大提升了抓捕效率及準確率。不僅提升了城市的整體防范等級，讓城區內案件量下降，同時也帶動了各區域的警情量的下降。但是，人臉識別的應用對實際使用場景有較高要求，如設備像素度、卡口角度位置、距離、光線等客觀條件對人臉圖片的獲取均存在較大影響，復雜的實際環境也會造成識別率的大幅下降。而在很多蓄意作案的犯罪案件中，案犯也會高頻次使用偽裝手段如戴眼鏡、帽子、口罩等措施來躲避監控，這就*降低了現有的人臉識別比對系統的實際效果。同時，攝像頭所取得的大量視頻資源，也形成了龐大的數據庫。由于人臉識別對像素、角度都有著嚴格的技術限制，因此這些重要視頻資料所組成的龐大數據庫目前基本都處于閑置狀態，而到真正需要用的時候，往往就會面臨“找不到”、“看不清”等各大問題，特別是一些人流量密度大的復雜場景中，如地鐵、車站、商場，監視成千上萬個個體時，準確地識別、跟蹤、檢測則是一項非常艱巨的任務。那么，這些問題都迫切需要有能夠對數據庫資料進行整理分析的更智能、的技術來解決。行人重識別技術加持 眼控科技刷新行業技術“新起點”隨著人工智能技術的快速發展，上述單純人臉平臺的弊端已經有好的解決辦法。上海眼控科技股份有限公司在人臉識別基礎上，對行人重識別技術與公安安防的結合進行了深入研究并取得了重大進展，已經從傳統的人工排查、現有的人臉識別向人形識別和人臉識別相結合的方向發展，打造人工智能的安防2.0。行人重識別技術是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術, 將目標行人圖片，對海量視頻中的實時信息或歷史記錄進行特征檢索，發現特征匹配目標時間預警，并可通過檢索跨設備/跨場景下的該行人圖像，彌補現有人臉識別系統中的不足之處，可以從人的背面、側面或在人臉模糊不清的條件下，實現對目標人物的識別、檢索和追蹤，成為了公安系統案件偵破技術能力的重大突破。據了解，此技術在智能視頻圖像偵查技術方向剛剛嶄露頭角，公開的訓練數據集相對還缺乏，眼控科技不僅在算法理論上不斷創新，而且進行了大量的人形身體數據采集和標注，成為國內外為數不多的技術已經投入實戰應用的公司之一，而且在實際應用場景的效果在行業內處于水平。另外行人重識別系統只需要基于現有的標清視頻監控硬件平臺，就可以實現更多維度的智能偵查手段，*地提高了原有已建基礎設施的再利用價值。截至目前，該技術已經在多地省市公安系統的刑偵、圖偵支隊落地測試，并且得到了公安辦案人員的高度認可。未來，眼控科技還將持續以創新的思維和戰略，助力新技術的研發與應用，為我國的公共安全防范工作提供強有力的技術保障。

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