【原创】为什么人工智能目前在公安的应用主要集中在视频图像领域?

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随着机器深度学习算法的发展,人工智能在机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,语音识别,语义分析等方面发展迅速,并得到广泛应用。

人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域,比如:智能翻译、智能教育等人机交互,无人车、无人机等自动驾驶,精准推送、精准搜索等智能应用。

上述智能应用都是机器深度学习技术的应用结果,机器深度学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种方式。这些学习的背后往往都离不开对用于训练机器深度学习的相关数据进行标注:多边形标注、点标注、线标注、2D框标注等图像标注,还有语音标注、视频标注、文本标注等。

有人说:有多少人工,才有多少智能

这些训练数据的标注,都有赖于大量的人工对数据进行清洗和标注,然后再用于机器学习和训练。

有需求就有市场,随着机器学习的需求越来越旺盛,相关数据标注也越来越多,催生了不少数据标注公司。

而这些数据标注公司的业务主要集中再语音标注、图像标注、视频标注等方面。因而,相关应用也是在这几个方向发展最快。

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若要在公安情报分析中引入人工智能的应用,也必然涉及相关训练数据的清洗和标注,比如案件分类、人员分类、报警分类等等。这类数据若是交由普通数据公司进行标注,一是涉及保密问题,二是涉及标注准确性的问题,所以较普通数据标注就有较多困难。

因此,各地公安机关的基础工作不仅仅是收集数据,还要加上对数据的标准化处理,为后续机器深度学习打下坚实基础。


要实现人工智能的情报研判,必然离不开标准化的人工情报研判标注。

相信不久的将来,我们警用的人工智能接报警和处警系统就能自动将语音报警转换成文字,提取关键词,自动分类标注报警,并同时将其和同样利用人工智能进行了结构化处理的视频、图像及其他数据进行关联比对,在极短时间内发现可疑人员并产生公告提示。

人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片,可实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车属性信息,并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。


利用强大的计算能力及智能分析能力,人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析,给出最可能的线索建议,将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天,缩短到几分钟,为案件的侦破节约宝贵的时间

其强大的交互能力,还能与办案民警进行自然语言方式的沟通,真正成为办案人员的专家助手。

本文源自微信公众号:丁爸 情报分析师的工具箱

【转载】如何保护个人隐私?

编者按 在您的账户与您的宝贵物品之间还有一层,那就是:您的隐私。本文将从极其中立的角度,介绍一些方法,确保您的隐私免受黑客、间谍、“政府”的侵害。 本文译自:Zero Day。文中所持观点与本号无关。 “我没有什么可隐瞒的”,这句话是公民在面对摄像机

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2019-10-15 15:19:39

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2019-10-15 15:19:59

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