虽然近几年公安部门正在上线基于人脸识别技术的各类卡口平台，用于抓捕在逃嫌疑人，但是对刑事案件侦察和视频案件分析仍以干警人力排查分析为主，缺乏卓有成效的辅助科技手段。随着人工智能技术的飞速发展，行人重识别技术正在公共安防领域大量应用，正在成为公安部门视频案件分析的又一重要武器。
安防需求升级 人脸识别技术需要补充
在安防需求升级的当下，基于监控视频设备进行的精准定位、目标识别和比对等智能侦查技术，已经成为了新形势下维护国家安全和社会稳定的重要侦查手段。公安部门已对人流量较大的机场、车站、地铁等公共场所加大了防护力度，基于高清摄像头及人脸抓拍机等硬件设备的人脸卡口比对平台已经成为了公安追逃的重要手段。
这些卡口平台的比对原理是基于人工智能技术中的人脸检测及比对技术，这一技术通过将充分利用边缘及角点的特征来进行人脸关键特征点的定位，并通过算法模型实现机器对人脸的自动识别。随着深度学习技术的兴起，机器对人脸的识别率已经超越了人眼，这也为公安部门应用该技术提供了条件。
目前，公安部门通过使用人脸卡口平台已取得了亮眼的成绩，使得很多逃犯落网，大大提升了抓捕效率及准确率。不仅提升了城市的整体防范等级，让城区内案件量下降，同时也带动了各区域的警情量的下降。
但是，人脸识别的应用对实际使用场景有较高要求，如设备像素度、卡口角度位置、距离、光线等客观条件对人脸图片的获取均存在较大影响，复杂的实际环境也会造成识别率的大幅下降。而在很多蓄意作案的犯罪案件中，案犯也会高频次使用伪装手段如戴眼镜、帽子、口罩等措施来躲避监控，这就极大降低了现有的人脸识别比对系统的实际效果。
同时，摄像头所取得的大量视频资源，也形成了庞大的数据库。由于人脸识别对像素、角度都有着严格的技术限制，因此这些重要视频资料所组成的庞大数据库目前基本都处于闲置状态，而到真正需要用的时候，往往就会面临“找不到”、“看不清”等各大问题，特别是一些人流量密度大的复杂场景中，如地铁、车站、商场，监视成千上万个个体时，准确地识别、跟踪、检测则是一项非常艰巨的任务。那么，这些问题都迫切需要有能够对数据库资料进行整理分析的更智能、精准的技术来解决。
行人重识别技术加持 眼控科技刷新行业技术“新起点”
随着人工智能技术的快速发展，上述单纯人脸平台的弊端已经有好的解决办法。上海眼控科技股份有限公司在人脸识别基础上，对行人重识别技术与公安安防的结合进行了深入研究并取得了重大进展，已经从传统的人工排查、现有的人脸识别向人形识别和人脸识别相结合的方向发展，打造人工智能的安防2.0。
行人重识别技术是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术, 将目标行人图片，对海量视频中的实时信息或历史记录进行特征检索，发现特征匹配目标第一时间预警，并可通过检索跨设备/跨场景下的该行人图像，弥补现有人脸识别系统中的不足之处，可以从人的背面、侧面或在人脸模糊不清的条件下，实现对目标人物的识别、检索和追踪，成为了公安系统案件侦破技术能力的重大突破。
据了解，此技术在智能视频图像侦查技术方向刚刚崭露头角，公开的训练数据集相对还缺乏，眼控科技不仅在算法理论上不断创新，而且进行了大量的人形身体数据采集和标注，成为国内外为数不多的技术已经投入实战应用的公司之一，而且在实际应用场景的效果在行业内处于领先水平。另外行人重识别系统只需要基于现有的标清视频监控硬件平台，就可以实现更多维度的智能侦查手段，极大地提高了原有已建基础设施的再利用价值。
截至目前，该技术已经在多地省市公安系统的刑侦、图侦支队落地测试，并且得到了公安办案人员的高度认可。未来，眼控科技还将持续以创新的思维和战略，助力新技术的研发与应用，为我国的公共安全防范工作提供强有力的技术保障。
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