人工智能技术在公共安全领域的应用前景

2019-12-01李姝朱琳李贵强王姿魏博

电子技术与软件工程 2019年4期

文/李姝朱琳李贵强王姿魏博

1 人工智能概述

人工智能（Artif icial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术。人工智能的概念最早由英国著名数学家阿兰·图灵在1950年提出。早在上世纪末，人工智能算法就已经在金融、保险等领域小规模应用。这一时期的人工智能主要是通过早期的机器学习算法实现，机器学习算法主要是通过概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等理论，通过归纳，综合等方法实现一定程度上的智能计算。但是受限于当时的计算机硬件计算能力及软件算法，预测能力仅仅是通过对过去数据的拟合，是一种监督式学习算法，因此，使用场景及智能程度都相当受限。

近年来，随着计算机硬件方面的技术突破，特别是是GPU、FPGA为代表的浮点型、整形加速计算协处理器方面的突破，基于深度神经网络和卷积神经网络算法的深度学习算法在人工智能领域里异军突起，以其非监督学习的特点，和对非结构化数据处理的高性能及高可信度，使其在各个行业中的应用前景都十分广阔。

2 人工智能在公共安全领域的应用

从技术角度看，深度学习算法十分适合用来处理非结构化数据，如计算机视觉（对视频、图片的识别）、智能语音识别和处理，以及对自然语言的识别和处理，上述这些特点非常适合应用于公共安全领域。传统情况下，公共安全领域有大量语音图像数据，交通流量数据等非结构化数据被简单使用后即丢弃，几乎未进行任何深度加工。通过人工智能深度学习及大数据技术可以从这些数据中挖掘更多有用信息，为案件侦破、惠民服务提供数据支撑。

2.1 计算机视觉

计算机视觉是AI在公共安全领域适用场景最为丰富的技术方向。可应用于智能交通、治安管控、行政服务及刑事侦查等多个领域。

在智能交通方面，智能的交通调度调配是未来智慧城市管理的重要组成部分。根据对辖区内交通摄像头大数据的综合智能分析，可以较为准确地掌握辖区内各个路段路网的车辆流量、交通肇事事件及其他拥堵事件。并根据这些信息预测出未来一段时间内的路网的运行情况，并根据这些预测自动地调节交通路口的通过时间，从而达到最大化利用路网能力的作用。这一能力不仅能在平时最大限度减少城市交通拥堵。在出现重大公共事件时，还可以达到最大限度地指挥疏散的作用，最大限度地保护人民群众的生命财产安全。

在治安管控方面，人工智能系统可以根据全市治安摄像头的大数据实时分析辖区内的治安状况，一旦发现某处出现人员长时间聚集或打架斗殴事件，系统可以第一时间预警，并自动调配警力前往事发地点。

在大型活动管理方面，人工智能也可以发挥重大作用。人工智能系统可以根据活动现场的摄像头大数据智能地监控人流拥挤程度及突发事件，第一时间调配警力维持秩序，防止出现踩踏事件的群体性事件。保护人民群众的生命财产安全。

在海关稽查方面，人工智能系统可以帮助识别重点人及重点物品，提高打击走私及违禁物品的效率。

在政府服务方面，人工智能系统也可以发挥重要作用，例如在身份证、居住证办理、出入境签注等场景，可以通过对人的智能识别，提高办事效率，减少排队时间。

2.2 智能语音识别处理

人工智能的另一个重要方向是智能语音的识别处理。这一技术可以帮助提高指挥和警力调度的效率。在接处警过程中，人工智能系统可以根据报警人员的电话语音实时理解报警人所表达的重要信息，并在系统中实时调出警力分布情况，警员繁忙程度以及报警地点等相应的数据给接警人员参考，以提高指挥调度效率。

2.3 自然语言识别处理

自然语言识别在公共安全领域同样拥有众多应用场景。例如可以通过人工智能自然语言识别处理功能实现人工智能接警机器人及人工智能政务服务咨询机器人，提供居民在办理户口，身份证，护照，驾照，违章信息查询处理过程中的多种咨询服务

3 人工智能在公共安全领域尚需要解决的问题

人工智能在公共安全领域拥有众多适用场景。但是在实际应用过程中仍然存在着许多不足，需要在今后的工作中逐渐加强：

3.1 基础架构无法适应实际要求

人工智能在实际应用中需要大量数据用于训练，更需要分析大量实时非结构化数据。如何将这些分散到各地的数据实时汇聚到数据中心并加以分析是一个巨大的挑战，以目前公共安全信息化基础设施架构很难实现，为进一步升级基础架构设施以满足实际应用要求，需要巨额资金投入。这里既包括网络方面的升级改造，也需要存储能力、计算能力的巨大升级改造。