攝像頭智能識別報(bào)警系統(tǒng)的構(gòu)想與設(shè)計(jì)

田大川

摘 要：設(shè)計(jì)攝像頭智能識別報(bào)警系統(tǒng)。通過對面部識別、智能犯罪行為分析、自動報(bào)警這三個(gè)主要方面的研究來設(shè)計(jì)攝像頭智能識別報(bào)警系統(tǒng)。通過智能攝像頭對犯罪分子人像或正在進(jìn)行的犯罪行為進(jìn)行智能識別，并可以自動報(bào)警，形成從發(fā)現(xiàn)罪犯，信息定位，發(fā)出警報(bào)，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(shí)定位并自動報(bào)警，對公安工作有著重要意義。

關(guān)鍵詞：面部識別；智能犯罪行為分析；自動報(bào)警

前人對此有過研究，其構(gòu)想是把視覺傳感網(wǎng)絡(luò)人像識別技術(shù)與移動終端有機(jī)結(jié)合，但代碼檢測率受到不同程度的影響導(dǎo)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(shù)據(jù)分析來確定嫌疑人，以此提高識別率。而幸運(yùn)的是目前有很多部門已經(jīng)切實(shí)的掌握了大部分社交活動的業(yè)務(wù)信息數(shù)據(jù)庫，其中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域取得的進(jìn)展尤為突出，借此契機(jī)我們公安情報(bào)部門可以借助全國各地實(shí)時(shí)共享信息的電腦網(wǎng)絡(luò)從而獲取自己需要的信息，但還要在此基礎(chǔ)上合理的分析各類數(shù)據(jù)。通過計(jì)算機(jī)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并運(yùn)用擬定的算法我們可以對各類的犯罪行為進(jìn)行智能化分析并記錄，并將分析結(jié)果導(dǎo)入到攝像頭數(shù)據(jù)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(jìn)行識別。

1面部識識別技術(shù)

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(jī)在非接觸的狀態(tài)下完成對對象面部特征的捕捉，計(jì)算機(jī)在采集面部特征之后與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行比較分析并作出相應(yīng)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(zhì)量檢測等功能，而區(qū)域特征分析算法則是人臉識別技術(shù)中運(yùn)用最廣泛的，通俗來講它是倆大部分組成，一個(gè)是計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)另一個(gè)是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)，工作機(jī)制是首先利用計(jì)算機(jī)提取人像信息和特征之后利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)分析并建立數(shù)學(xué)模型，最終形成了人臉特征模板。在此基礎(chǔ)上我們把采集到的面像與人臉特征模板進(jìn)行細(xì)致比對從而得到一個(gè)相似值，值的分?jǐn)?shù)越高同一人概率越大。

總之人像識別技術(shù)已經(jīng)站在了巨人的肩膀上，它擁有別的技術(shù)無法媲美的國內(nèi)應(yīng)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(shù)的先進(jìn)智能的總體架構(gòu)，我們能非常高效便捷的從視頻終端獲取現(xiàn)場人臉圖像，經(jīng)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(jìn)新穎的特色應(yīng)用的處理，最后運(yùn)用人臉識別技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控中犯罪嫌疑人的認(rèn)定，甚至在一些重點(diǎn)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(shù)近些年來還沒有得到更大的應(yīng)用發(fā)展，但它在公安工作中的價(jià)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(zhǔn)確率較低，影響了實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，但新興的3D人像矯正、污損人像修復(fù)、模糊人像清晰化等相關(guān)技術(shù)可予以矯正進(jìn)而提高了識別的準(zhǔn)確率

2智能犯罪行為分析

主要是攝像頭對異常行為的特征提取，特征提取是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理中的一個(gè)概念。它指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征。特征提取的結(jié)果是把圖像上的點(diǎn)分為不同的子集，這些子集往往屬于孤立的點(diǎn)、連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)域。提出了基于改進(jìn)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(jìn)行識別。對視頻流首先要提取運(yùn)動人體輪廓，然后對所得到的輪廓進(jìn)行特征提取，這里主要提取人體運(yùn)動的形狀特征，最后，通過模板匹配的方法，采用Hausdorff距離計(jì)算所需識別的當(dāng)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(yīng)的閾值判定該行為是否為異常行為。當(dāng)攝像頭提取到犯罪行為時(shí)會將犯罪行為轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)流在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行比對并實(shí)現(xiàn)自動報(bào)警。

3攝像頭自動報(bào)警裝置

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，云端操控和人工智能已經(jīng)逐漸普及，與當(dāng)前的報(bào)警方式比較，設(shè)計(jì)采用更加穩(wěn)定、更加成熟的云端操控來實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程報(bào)警，將傳感器、云端模板、軟件設(shè)計(jì)融為一體，實(shí)現(xiàn)智能化、一體化自動報(bào)警系統(tǒng)，并可以完成攝像頭發(fā)現(xiàn)犯罪分子或識別犯罪行為——自動報(bào)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(jié)合犯罪行為識別與人像識別系統(tǒng)提出構(gòu)想，當(dāng)攝像頭判斷為異常行為或發(fā)現(xiàn)嫌疑人時(shí)會將圖像、視頻同步到指揮大廳并發(fā)出警報(bào)，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(bào)警時(shí)間與人力的損耗，達(dá)到從識別犯罪-發(fā)現(xiàn)犯罪-舉報(bào)犯罪的構(gòu)想，響應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代信息化、智能化打擊犯罪的主題。

4結(jié)論

在目前大數(shù)據(jù)云計(jì)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(shí)代的進(jìn)步，智能化犯罪有著上升的趨勢。但是現(xiàn)在大多數(shù)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(diǎn)，對人像不能很好的智能識別，導(dǎo)致貽誤很多抓捕罪犯的最佳時(shí)機(jī)。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(dǎo)致?lián)p失人力物力成本，不能很好的及時(shí)對犯罪分子進(jìn)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(xiàn)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。

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