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    人工智能在創(chuàng)新安檢模式中的應(yīng)用

    2022-07-05 14:22:34王虎王國威
    計算機與網(wǎng)絡(luò) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:人工智能

    王虎 王國威

    摘要:介紹了公安檢查站人車安檢查控的現(xiàn)狀與存在的問題,針對安檢過程中人工指導(dǎo)停車、人工指導(dǎo)受檢人員按指示接受安檢、人臉誤采和重復(fù)采等問題,設(shè)計了一種基于人工智能的智能檢測算法,實現(xiàn)了車窗是否降落、人臉是否朝向攝像頭和司乘人員計數(shù)等,并根據(jù)檢測結(jié)果給予民警和受檢人車提醒,在提升安檢效率的基礎(chǔ)上減輕了執(zhí)勤民警在任務(wù)中的工作強度,進(jìn)一步提升了車輛安檢的智慧化水平。

    關(guān)鍵詞:人工智能;安檢查控;智慧安檢

    中圖分類號:TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1008-1739(2022)08-64-4

    公安檢查站作為社會治安防控圈層的關(guān)鍵節(jié)點,是公安機關(guān)依法打擊、防范、控制違法犯罪和查緝違法違禁物品的堡壘,發(fā)揮著社會維穩(wěn)防控“過濾網(wǎng)”和“防護網(wǎng)”的作用[1],同時也是響應(yīng)國家打擊各類犯罪的重要渠道,提升打防管控能力的要塞,提升人車安檢核查體系的實戰(zhàn)效能,是各級公安機關(guān)追求的目標(biāo)。在智慧安檢發(fā)展過程中,依靠人臉抓拍識別比對技術(shù),一定程度上提升了安檢的智慧化水平。近年來,以深度學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的人工智能(AI)技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn),依賴AI技術(shù)更大地提升安檢智慧化水平,降低一線執(zhí)勤民警的工作強度和工作壓力,將是更高的追求。

    2019年7月,公安部印發(fā)《全國公安機關(guān)社會治安防控體系建設(shè)指南(試行)》提出“構(gòu)建立體化、智能化的環(huán)國邊境、環(huán)區(qū)域、環(huán)省市‘治安防控圈’,推進(jìn)智慧公安檢查站建設(shè)項目,實現(xiàn)‘智能感知、精準(zhǔn)識別、觸圈預(yù)警、實時響應(yīng)’”。

    公安檢查站主要建設(shè)在高速、國道、省道、關(guān)鍵入口等區(qū)域,一般配備了車輛安檢通道、人員安檢大廳、辦公用房等設(shè)置,并加裝信息化安檢設(shè)備。車道安檢作為公安檢查站人車安檢核查的主要陣地,對檢查站通行的各類車輛(客車、小轎車、貨車等)進(jìn)行分流安檢發(fā)揮極其重要的作用。傳統(tǒng)車道安檢主要采用人員密集型工作模式,從信息核錄、人車物檢查、應(yīng)急處置到最后的數(shù)據(jù)統(tǒng)計等每個環(huán)節(jié)都需要人工操作,查控成效較大程度上取決于執(zhí)勤人員的經(jīng)驗和責(zé)任心,查控模式也存在隨機性與主觀性。從受檢對象體驗看,由于傳統(tǒng)方式檢查速度慢、等待時間長,易引起檢查站附近交通堵塞引起受檢群眾的不滿情緒,引發(fā)警民糾紛及不必要的投訴。

    隨著人臉識別、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展,打造了“無感知、非接觸、有尊嚴(yán)”的智慧安檢模式,推動了更高水平、更高層次的安保工作建設(shè),為維護社會安全穩(wěn)定做出了卓越貢獻(xiàn)。

    隨著非接觸、無感知智慧安檢模式[2]的推廣與應(yīng)用,結(jié)合車輛分類安檢機制的應(yīng)用,智慧安檢優(yōu)勢不斷顯現(xiàn),部分設(shè)備可實現(xiàn)8~10 s完成單車安檢[3]。然而,當(dāng)安保任務(wù)與節(jié)假日、上下班高峰期重合時,依然暴露出諸多問題,主要如下:

    ①當(dāng)受檢車輛未準(zhǔn)確位于安檢位時,由于人臉抓拍攝像頭位置及角度固定,會造成智慧安檢漏拍受檢人臉。

    ②安檢過程中執(zhí)勤民警在車旁的運動會造成誤拍,進(jìn)一步對后臺人臉比對造成壓力。

    ③執(zhí)勤民警指導(dǎo)受檢車輛進(jìn)入安檢位的過程中,需要不斷地提醒車輛降下車窗、車內(nèi)人員朝向攝像頭,安檢過程中的多個環(huán)節(jié)都需要人工操作,查控成效較大程度上取決于執(zhí)勤人員的經(jīng)驗和責(zé)任心,查控模式也存在一定的隨機性與主觀性。

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識別技術(shù)和車輛識別技術(shù)進(jìn)入了快速發(fā)展期。人車識別技術(shù)廣泛應(yīng)用于安防、金融、交通、教育、醫(yī)療和電子商務(wù)等場景。對于安防場景,人臉識別最主要的應(yīng)用在于核實人員真實身份、對重點人員進(jìn)行布控預(yù)警、滿足公安實戰(zhàn)業(yè)務(wù)需求等。人臉識別技術(shù)憑借無感非接觸式采集等獨特優(yōu)勢,使得其在社會治安防控體系建設(shè)方面的應(yīng)用前景越發(fā)廣闊[4]。由于人工智能的助力,公安檢查站車輛分類安檢正呈現(xiàn)更加智能化、智慧化的發(fā)展趨勢[5]。

    為進(jìn)一步提升公安檢查站人車安檢的智慧化水平,降低執(zhí)勤民警在執(zhí)法過程中的人工干預(yù),基于深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)車內(nèi)人數(shù)統(tǒng)計、車窗玻璃是否落窗檢測,助力無人值守,提高自動化運行手段。人工智能算法在安檢核查體系中的作用如下:

    (1)車窗定位識別

    實時接入無人值守多維核查一體機拍攝的視頻流,利用智能算法檢測受檢車輛車窗的位置信息,并在圖片、視頻上用矩形框標(biāo)出,返回車窗位置信息。對已檢測到車窗信息的圖片、視頻幀中的車窗,進(jìn)行前窗和后窗標(biāo)記。

    (2)車窗開閉狀態(tài)判定

    通過分析固定位置、固定角度攝像頭采集到的圖像,判斷被檢查車輛在指定位置停穩(wěn)后每個車窗是否降落,配合檢查。支持通過已有車窗定位信息的圖片、視頻幀進(jìn)行檢測,判別車窗當(dāng)前開關(guān)狀態(tài),并在圖片、視頻幀中標(biāo)出,當(dāng)車窗未降落時,支持產(chǎn)生告警信息。

    在車窗和人臉矩形框大于50 pixel×50 pixel的條件下,車窗定位和人臉檢測的平均精度均值(mAP)90%以上,車窗開閉狀態(tài)分類準(zhǔn)確率90%以上,并且支持同時檢測多張圖片,單張圖片檢測響應(yīng)時間不超過0.5 s。

    (3)人臉檢測

    實時接入無人值守多維核查一體機拍攝的視頻流,并在視頻流中進(jìn)行人臉檢測,支持矩形框在圖片、視頻幀中標(biāo)記出人臉,返回人臉區(qū)域位置及人員數(shù)量。

    (4)車內(nèi)人員位置檢測

    對于包含車窗在內(nèi)的圖片、視頻幀進(jìn)行人員位置定位,并在圖片、視頻幀中標(biāo)出,返回該人員位置,實現(xiàn)返回車內(nèi)每位乘客位置,包括不限于主駕、副駕、主駕后排、副駕后排及后排中間等位置,乘客位置判斷分類準(zhǔn)確率90%以上,可以實現(xiàn)多張圖像同時檢測,單張圖片的響應(yīng)時間不超過0.2 s。

    (5)人臉去重

    對于檢測到的車內(nèi)同一人員的多張人臉圖像,在保證圖像質(zhì)量與提取速度的平衡下,實現(xiàn)對檢測到的人臉圖像進(jìn)行質(zhì)量判斷及去重,并保留唯一一張正臉,即面部特征(五官)清晰且無其他人像干擾的人臉圖像,以滿足后臺圖像比對要求。

    以視頻、圖像智能分析為基礎(chǔ),以基于深度學(xué)習(xí)[6]的模型和算法為核心,面向視頻流實時需求,靈活使用圖像分割、分類和識別技術(shù),設(shè)計一整套基于AI的智慧安檢方法,進(jìn)一步提升公安檢查站安檢的智慧化水平,減少執(zhí)勤民警在安檢查控中的人為干預(yù),降低民警的工作強度與工作壓力。本文提供方法主要分為3個模塊:車窗升降判別模塊、車內(nèi)人員識別模塊及人臉捕捉模塊。AI安檢應(yīng)用工作流程如圖1所示。

    具體流程如下:

    ①由車牌作為觸發(fā)信號,當(dāng)檢測到新車牌時自動觸發(fā)智能檢測流程,其中智慧檢測包含車窗升降判別、車內(nèi)人員識別及人臉捕捉;

    ②通過分析固定位置、固定角度攝像頭采集到的視頻數(shù)據(jù),判斷被檢查車輛在指定位置停穩(wěn)后每個車窗是否降落;

    ③如果車窗未降落或降落不滿足要求時,產(chǎn)生告警信息,提醒車內(nèi)司乘人員落窗接受檢查;

    ④如果車窗降落滿足要求,進(jìn)入車內(nèi)人員識別模塊,即基于對應(yīng)4個車窗的攝像頭視頻數(shù)據(jù),檢測在車窗區(qū)域內(nèi)人體的頭、頸、肩等特征,檢測到特征時人員計數(shù)+1;

    ⑤車內(nèi)人員計數(shù)完成后,再次基于對應(yīng)4個車窗的攝像頭視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行人臉檢測,分別檢測各個車窗區(qū)域內(nèi)人臉的左眼、右眼、左耳、右耳和鼻等特征點,并分別設(shè)定特征點形成區(qū)域的面積及各個特征點對應(yīng)角度,當(dāng)面積及角度均滿足要求時,輸出該區(qū)域面部裁剪圖像。

    3.1車窗升降檢測

    (1)車窗區(qū)域分割

    車窗升降分類模型以車窗區(qū)域分割模型的輸出圖像為輸入,采用基于深度學(xué)習(xí)的U-Net分類模型、曲線結(jié)構(gòu)(車窗玻璃邊緣)、反光材質(zhì)過濾模型和人員識別模型混合的方式,使用標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,實現(xiàn)對車窗開閉的自動檢測。

    (2)車窗升降判別

    車窗升降分類模型以車窗區(qū)域分割模型的輸出圖像為輸入,車窗已降落區(qū)域超過3/4時,判定車窗開啟。采用基于深度學(xué)習(xí)的U-Net分類模型、曲線結(jié)構(gòu)(車窗玻璃邊緣)、反光材質(zhì)過濾模型和人員識別模型混合的方式,訓(xùn)練模型實現(xiàn)對車窗開閉的自動檢測。

    3.2人員識別

    采用基于深度學(xué)習(xí)的VGG19模型,首先對出現(xiàn)在車窗區(qū)域內(nèi)人體的頭、頸、肩等特征點進(jìn)行捕捉,進(jìn)而通過計算各個特征點之間的幾何距離,結(jié)合人體結(jié)構(gòu)和攝像頭成像的透視關(guān)系,排除無關(guān)人員干擾,從而準(zhǔn)確地識別車窗對應(yīng)的位置上是否有人員乘坐。

    根據(jù)智慧車道安檢區(qū)域人臉視頻采集設(shè)備安裝的位置,位于駕駛員左(右)側(cè)設(shè)備采集的視頻流中,在目標(biāo)車窗的中右(左)側(cè)呈現(xiàn),且面積較大的人體模型視為目標(biāo)人員。結(jié)合4個視頻采集設(shè)備相對位置,計算出車內(nèi)實際乘坐人員數(shù)量。

    單視頻流人員計數(shù)具體流程如下:

    ①通過視頻流數(shù)據(jù),檢測在車窗區(qū)域內(nèi)人體模型,即出現(xiàn)的人體的頭、頸、肩等特征;

    ②檢測模型是否位于正確位置,即人體模型相對車窗的位置是否正確;

    ③如果人體模型位置不正確,則該攝像頭所對車窗沒有人員乘坐;

    ④如果人體模型位置正確,則檢測模型比例是否正常,即模型的總體面積是否滿足設(shè)定的人體面積閾值;

    ⑤如人體面積閾值滿足設(shè)定值,則人員計數(shù)+1;

    ⑥如人體面積閾值不滿足設(shè)定值,則該攝像頭所對車窗沒有人員乘坐。

    針對車輛后排乘坐3人情況,需要結(jié)合左后及右后2個攝像頭視頻流進(jìn)行協(xié)同檢測,具體流程如下:

    ①分別計算左后視頻流及右后視頻流檢測在車窗區(qū)域內(nèi)人體模型數(shù)量,分別為1,2;

    ②計算1+ 2數(shù)量合計為;

    ③若>4,則車內(nèi)乘坐人數(shù)+1;

    ④判斷為車內(nèi)后排乘坐3人,提示后排中間位置乘客看向車外側(cè)攝像頭進(jìn)行人臉檢測。

    3.3人臉捕獲

    人臉正面圖像識別在人員識別功能確定該位置有人乘坐后啟動。采用基于深度學(xué)習(xí)的Yolo_v4模型,首先對出現(xiàn)在車窗區(qū)域內(nèi)人臉的左眼、右眼、左耳、右耳和鼻特征點進(jìn)行捕捉;進(jìn)而通過計算各個特征點之間的幾何距離,結(jié)合人體面部結(jié)構(gòu)和攝像頭成像的透視關(guān)系,識別出多張關(guān)鍵幀圖像中人臉姿態(tài)面向攝像頭、面部區(qū)域清晰的圖像,并輸出該圖像的面部特寫裁剪結(jié)果。

    3.4人員位置匹配

    基于視頻流中用于檢測車窗的圖片、視頻幀,配合以攝像頭安裝位置(左前、左后、右前、右后)進(jìn)行人員位置定位,實現(xiàn)返回車內(nèi)每位乘客位置,包括不限于主駕、副駕、主駕后排、副駕后排和后排中間等位置。

    3.5人臉優(yōu)選

    對于檢測到的車內(nèi)同一人員的多張人臉圖像,保留其中用于后臺人臉識別比對的人臉圖像,將該圖像以base64碼的格式返回。為實現(xiàn)快速檢測要求,本文中根據(jù)圖像質(zhì)量判斷方法對檢測到的人臉圖像進(jìn)行評分,當(dāng)評分滿足固定閾值時即輸出人臉圖像,并依次進(jìn)行后續(xù)3路視頻流中的人臉檢測與判斷。

    通過分析固定位置、固定角度攝像頭采集到的圖像,判斷被檢查車輛在指定位置停穩(wěn)后每個車窗是否降落,配合檢查。其中,采集系統(tǒng)設(shè)置4個400萬像素廣角人臉抓拍攝像頭,其固定位置對應(yīng)被檢車輛的4個車窗。

    考慮人員識別、人臉捕捉均可以在車窗區(qū)域的子集內(nèi)實現(xiàn),同時考慮到實時處理的要求,驗證時先對車窗區(qū)域進(jìn)行分割,在提取的車窗區(qū)域內(nèi)進(jìn)行后續(xù)的檢測和識別任務(wù),以排除其他區(qū)域的干擾,車窗區(qū)域分割測試結(jié)果如圖2所示。

    車窗區(qū)域檢測完畢后,基于U-Net模型進(jìn)行車窗升降判定,車窗升降分類測試結(jié)果如圖3所示。

    以車窗區(qū)域分割輸出結(jié)果圖像為人員檢測流程的輸入,通過模型算法判定車內(nèi)各位置是否有人員乘坐,基于通行車輛獲得人員檢測結(jié)果,人員檢測測試結(jié)果如圖4所示。

    人員檢測完畢后,開始人臉捕獲流程,并結(jié)合人臉識別平臺相關(guān)要求,將最終人臉圖像輸出,人臉捕獲模型測試結(jié)果如圖5所示。

    運用基于深度學(xué)習(xí)的AI算法,設(shè)計了一套智慧安檢提升方法,并通過實際數(shù)據(jù)實現(xiàn)了算法模型的訓(xùn)練,結(jié)合應(yīng)用場景對算法進(jìn)行了驗證。目前該方法已經(jīng)在示范公安站進(jìn)行了實地驗證,實現(xiàn)了車窗是否降落、人臉是否朝向攝像頭、司乘人員計數(shù)等的檢測,并根據(jù)檢測結(jié)果通過可視化交互軟件給予民警和受檢人車友好提醒,在提升安檢效率的基礎(chǔ)上減輕了執(zhí)勤民警在任務(wù)中的工作強度,進(jìn)一步提升了車輛安檢的智慧化水平,助力公安檢查站智慧安檢查控水平的提升。

    未來將了公安檢查站車道查控中的痛點,結(jié)合5G、邊緣計算等先進(jìn)技術(shù)的優(yōu)勢,實現(xiàn)安檢模式的創(chuàng)新,結(jié)合執(zhí)勤民警的實戰(zhàn)經(jīng)驗,實現(xiàn)更高水平的安檢模式創(chuàng)新。

    參考文獻(xiàn)

    [1]張光雨,劉彥飛,龍洪川,等.移動式智能檢查站設(shè)計與應(yīng)用[J].警察技術(shù),2021(2):83-85.

    [2]焦立彬,祝勝強,齊幸輝.檢查站智慧安檢新模式探索[J].警察技術(shù),2019(4):61-64.

    [3]祝勝強,周冰.一種新型智慧車道安檢系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機與網(wǎng)絡(luò),2020,46(15):66-69.

    [4]李夏風(fēng).人臉識別技術(shù)在治安防控體系建設(shè)中的應(yīng)用探討.[J].中國安防,2020(6):89-92.

    [5]崔時泓.公安檢查站車輛安檢系統(tǒng)創(chuàng)新發(fā)展及應(yīng)用探析[J].中國公共安全,2020(5):159-162.

    [6]徐政超.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)研究[J].信息系統(tǒng)工程,2019(10):25-26.

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