人脸识别技术之应用问题谈

公共安全的迫切需求、人脸识别技术的高速发展,极大的推动了人脸识别技术的应用.     

人脸识别市场的发展现状与变化

正最近几年,人工智能在国内市场得到了快速发展,众多科技巨头也开始纷纷布局,越来越多的资本注入到人工智能领域,其中相当一部分资金流向了泛人脸识别领域。经过几年的技术沉淀和发展,泛人脸识别技术逐步在公共安全、交通(道路交通、轨道交通等)、零售等行业开花结果。特别是从2015年开始,我国相继出台了人脸识别相关标准和技术要求,推动了人脸识别在安防领域的进一步发展,为安防领域人脸识别应用奠定了坚实的基础。本文将对2019年人脸识别的发展做些分析回顾。     

人脸识别技术在智能视频监控系统中的应用

首先对监控技术的发展过程做了简单的总结,然后介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势,并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨,特别对矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述,最后得出结论,人脸识别技术可以应用于监控系统中.而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景.     

大规模人脸聚类技术应用初探

正一、引言近年来,深度卷积神经网络的出现极大地提升了人脸识别算法的精度,促使人脸识别技术在公共安全行业广泛落地应用,各地公安部门陆续兴建大量人脸抓拍系统,每天产生海量人脸抓拍数据。以国内某一线城市为例,单日人脸抓拍数据规模可达到千万级别。这些人脸抓拍数据目前主要被用于人脸布控、轨迹还原等业务应用,满足案件发生后的人员追逃、     

人脸识别技术在安防领域的应用

作为一种典型的生物特征,人脸识别多年来一直是模式识别领域的热门研究课题。文章首先介绍了人脸识别技术的基本原理和流程以及人脸识别的关键过程——特征提取的关键技术。除此之外,文章简要介绍了当前人脸识别技术领域的最新特征提取算法和技术并以Easy 7人脸识别系统为例简单介绍其在安防领域的应用。     

人工智能开启安防新篇章 人脸识别奏响新科技号角

正近年来,随着人工智能、深度学习等技术的快速发展,人脸识别也迎来了爆发期。人脸识别技术是计算机视觉研究领域一个已经存在了很长时间的重要课题,早期主要应用于公共安全领域,随着近年来人脸考勤、人脸通过等应用的普及,人脸识别在智能交通、智慧医疗、楼宇对讲、金融教育、平安城市建设等领域被广泛应用;还可以靠人脸解锁手机、登录支付账户等。可见人脸识别已经在我们的生活中应用非常深入。     

人脸识别技术的研究现状与展望

本文主要介绍了人脸识别技术(FRT)的常用方法,讨论和分析了人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别方法等方面的研究成果,总结了人脸识别的未来发展方向和应用前景,提出了人脸识别技术存在的问题和未来发展的要求。     

基于GIS的城市公共安全技术平台

城市公共安全系统由管理体制、运行机制和技术平台3个不同的层次所构成,技术平台在整个系统中具有基础和支撑作用。笔者分析了城市公共安全保障中预防、预警预报、应急反应和善后处置等环节的技术需求;在平台要素和结构两方面讨论了基于GIS的城市公共安全技术平台的基本形态;系统介绍了基于地理信息系统(GIS)的城市公共安全技术平台的功能、要素和结构;初步给出了基于GIS的城市公共安全技术平台的基本架构,对该平台在应急救援、城市防灾、重大危险源管理等方面的应用进行了探讨。为城市公共安全技术平台的进一步优化奠定了基础。     

浅谈人脸识别技术在智能视频监控中的应用与发展趋势

首先总结了智能视频监控技术的发展现状,然后介绍了人脸识别技术的范畴,以及应用难点,并针对人脸识别技术在智能视频监控系统中的架构和流程做了探讨,最后分析了人脸识别技术未来的应用前景,以及在智能视频监控中的发展趋势。     

深圳市城市公共安全技术研究院张少标副院长一行来中国安科院调研座谈

<正>2019年5月10日,深圳市城市公共安全技术研究院张少标副院长一行莅临中国安科院,调研交流安全发展示范城市创建研究工作,并就推动双方在城市安全发展方面的合作研究进行座谈交流。会议由中国安科院科技发展部负责人主持,首先对张少标同志一行的来访表示热烈欢迎,介绍了中国安科院在城市安全发展等方面的科研成果和应用情况,以及国家安全发展示范城市创建方面的相关政策和进展。安全生产理论与法规标准研究所负责人介绍了应急管理部成立后关于城市安全发展的理论、法规、标准研究等工作。     

人脸识别技术在安防系统中的应用

正人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物特征识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型。人脸识别系统具有广泛的应用,比如人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、     

基于GIS的公共安全危险源监测技术研究

在定义公共安全危险源的基础上,分析城市公共安全危险源类别与危险分级,介绍GIS技术在区域危险源监测方面的发展概况,并结合某化工厂中危险源管理的实例介绍了GIS系统的应用。GIS是现代城市危险源信息管理以及应急救援的首要关键技术,运用此技术可以提高城市危险源的监测与管理水平,进而为城市公共安全的应急工作提供有效的辅助手段。     

多分析引擎集成应用关键技术研究

人脸识别技术已经广泛应用,为了取得更好的分析效果,实际应用中开始探索由单一厂商算法分析向多厂商算法综合分析过渡的方法.本文重点研究算法引擎集成模式下人脸识别比对算法的集成应用、为应用系统提供标准化的人脸应用服务,以及基于多种算法优势互补实现综合解析结果优化等问题.对人脸识别比对多引擎集成应用的关键技术研究,主要围绕多引...     

高清推动智能视频分析技术快速发展

引言近年来在视频监控市场中,智能视频分析技术成为行业热点,在城市管理、公共安全、银行、交通等行业得到了较广泛的应用,取得了很好的社会效益和经济效益,成为安防企业一个新的技术制高点和发展方向。大华公司经过多年的技术积累,拥有自主开发的全系列智能分析算法,提供了从前端到后端的丰富多样的产品形态,集中体现在以下几个方面：（1）已经在市场上得到广泛应用的成熟技术,包括行为分析、视频质量诊断、人数统计、人脸识别、自动跟踪等。     

物联网感知安全应用的研究与展望

为拓展物联网行业应用、加快发展中国物联网产业,基于提前感知,超前防范对安全科学与工程的重要性,介绍物联网感知安全应用的研究现状,深入分析物联网感知安全行业应用所需要的关键技术和研究方向;在分析国内外物联网发展路径的差异、现有标准及新标准制定的基础上,研究顶层设计、资源部署、应用标准建设等感知安全应用系统建设亟待解决的问题;提出物联网应用示范研究的内容、目标;提出在公共安全和安全生产领域应用物联网技术,对防范重特大事故、安全监管、事故应急救援的重要现实意义。     

SVAC2.0视频关键技术分析

<正>今年,GB/T 25724-2017《公共安全视频监控数字视音频编解码技术要求》(简称:SVAC 2.0)已正式发布并实施。SVAC 2.0充分考虑了公共安全视频监控联网与应用建设的要求,标准内容适用于公共安全各行业领域。SVAC 2.0标准比SVAC 1.0性能提升约1倍,与H.265编码算法的性能相当,并且全面解决了视频图像信息联网应用的安全性、信息结构化描述等技术问题。本文从视频编码压缩、     

人工智能大模型在公共安全领域的应用探讨

<正>随着人工智能技术的不断发展,大模型作为一种新型的机器学习技术,已经在各个领域中得到了广泛的应用。公共安全领域作为社会管理的重要方面,也需要不断引入新技术来提高其管理效率和保障能力。本文探讨了人工智能大模型在公共安全领域的应用以及面临的风险和挑战。首先讨论了人工智能大模型的基本概念以及推理流程。然后,详细介绍了人工智能大模型在公共安全领域的具体应用方向,包括：人机“慧”话、警务“智”搜、风险预测、案件分析、视频理解、舆情监测等。接着,讨论了人工智能大模型在公共安全领域应用中面临的风险和挑战。最后,展望了人工智能大模型在公共安全领域的未来发展前景。     

物联网在公共安全领域中的应用研究

公共安全是物联网的重要应用领域,以公共安全发展及创新的科技需求为出发点,提出公共安全物联网的概念,并设计出公共安全物联网的结构示意图;以物联网的四大关键技术——RFID技术、传感网络技术、智能技术和纳米技术为基础,结合具体的应用案例,详细分析这些关键技术在监测监控、人员定位、信息采集、智能探测和消防装备等方面的应用。结果表明,将物联网技术与公共安全相结合具有重要意义,下一步的工作重点是研发并应用基于物联网技术的新型公共安全设备和系统。     

人脸识别技术在小区安防中的应用

传统的监控技术已经满足不了现时安防系统设计的需求,随着电子技术、人工智能技术的发展,人脸识别技术作为一种新兴的生物技术已经被应用于小区安防系统中.笔者从人脸识别技术介绍入手,分析了人脸识别系统的构建、设计原则,并以某小区人脸识别系统为例,讨论了人脸识别系统的设计及实施中存在的不足问题.……     

一种基于改进肤色分割算法的人脸检测

一、引言 近几年随着安全防范,电子商务等领域的应用发展,人脸识别成为最有潜力的生物身份确认手段,这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般环境图像具有一定的适应能力,由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视.今天,人脸检测的应用背景己经远远超出了人脸识别系统的范畴,在数字视频处理、视觉监控等方面有着重要的应用价值.在实际应用中,由于客观因素的影响,人脸检测问题的难易程度以及处理方法有很大差异.