更離不開“看臉”背後的大數據應用

 與“人”相關的數據話題扯遠了,至少在智慧城市中,我依然相信眼見為實。因為智慧城市,尤其在城市治理領域,離不開“看臉”,更離不開“看臉”背後的大數據應用。舉例說明,此前公安局IT部門都在修電腦,現在則成為核心破案部門。城市治理正在向科技要警力,通過大數據與人工智能的結合,已實現對犯罪行為的事前、事中、事後監控。 
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進入主題,視頻雲模式很是說明問題。人臉識別,以及人像大數據正在城市治理中,發揮著越來越重要的作用。就技術而論,城市治理與人像識別結合,涉及數據、計算力、人工智能等三方麵要素。計算能力是基礎,現在華為7臺GPU服務器,就相當於此前200臺服務器的性能;而人工智能是應用展現,不同的算法可支撐公安刑偵、交通疏導、違章糾察等不同領域的應用。當然,向上承接人工智能,向下對接計算力的就是數據。這裏的數據,既指大數據分析平臺,更特指與“人”相關的數據。智慧城市中的諸多領域,每天都在產生海量數據,通常以PB級統計,且不說物聯網傳感器采集的各類數據,單與“人”相關的數據,就包括人口數據、法人數據、互聯網社交數據,以及數以萬計的攝像頭所采集的非結構化數據。而隻有將眾多“庫”中,與“人”相關的數據相互融合協同,才可能在城市治理中產生價值。 
在此領域,就不得不提一家公司。2017年,美國國家標準研究院組織的國際權威人臉識別供應商測試FRVT(Face Recognition Vendor Test),依圖科技在千萬分之一誤報下(采樣百億對樣本)的準確率為 95.5%,定義了全球工業界在這項指標下的最好成績,名副其實的人工智能獨角獸。而對於人像大數據在城市治理領域中的應用,依圖科技高級解決方案架構師李牧青表示,以“人”為數據主體是城市治理應用的基礎,而在基礎形成的人像識別大數據解決方案,則包括:看、識、分析、決策四個部分。 
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望聞問切的人像識別此原理頗與中醫中的望、聞、問、切理論相通。看什麽?視頻、圖片,人像和車牌等都屬於被“看”的感性數據範圍。而“看”目的,就是如何識別?人像識別,關鍵就在於識別,包括:靜態人像比對和動態人像比對。在此方麵既涉及人工智能算法,又涉及前端采集數據,與後臺數據庫的對比。 
當然,“看”和“識”隻是基礎能力,而與智慧城市緊密結合,則必須依靠“分析和決策”進行前端展現,這也正是舊、新安防時代的歷史分水嶺。舊安防時代,缺乏“分析和決策”能力,視頻監控係統隻是單純的圖像采集工具,隻能“看”,也止於“看”。而步入數據智能化的新安防時代,對安防基礎設施的定義不再隻是“看”,更要“懂”,會分析、能決策。正是基於此變化,2018年初,華為公司與依圖科技合作,並提出“新安防、真智能”的概念。 
具體而言,人像大數據解決方案中的分析模塊主要包括:個體畫像、人與人關聯和群體分析。在個體畫像方麵,通過人臉識可分析出個人一年來的行為軌跡、每天的出現和消失地點、居住地、活動點、異常點。舉例說明,如果你每天早晨8點從通州出發,10點鐘出現在西二旗,晚上10點回家。你多半是科技或互聯網公司的上班族。其中,程序員的可能性為60%、產品經理可能性為30%、銷售經理的可能性為10%。


這就是個體畫像,當然個體畫像不可能單純依靠攝像頭采集到的信息,信息來源還必須包括:線上和線下的關聯數據,例如公安部門所存檔的戶籍、教育、交通、住宿、實名製數據,以及微信、微博、淘寶、QQ等互聯網社交數據。綜合上述數據,才可完成完整個體畫像。而通過個體畫像,又可進一步完成人與人的關聯分析,以及群體分析。在此過程中,可通過大數據分析找出個體與群體的共同點:例如同車出行、伴隨、同事、同行為模式、同小區、同前科。舉例說明,如果係統中所監控的吸毒人員同時出現在某一區域,就別猶豫,趕快出動警力,一舉斷掉這個製毒販毒窩點。 
人像大數據的底層上述內容,就是人像識別在城市治理領域的應用。回到文章來頭,城市治理與人像識別結合,取決於數據、計算、人工智能三大要素。類似海量圖片和視頻的比對,是一項極其消耗計算資源,一項CPU密集型的工作,也天然地需要計算基礎設施的支撐。 
在此方麵,依圖科技則選擇了華為合作,雙方以“平臺+生態”為基本合作模式,並聯合研發推出人像大數據解決方案。聯合解決方案的底層是由華為基礎設施提供的計算能力;在此之上是華為FusionSphere雲計算平臺,以及FusionInsight大數據平臺。而在雲計算平臺和大數據平臺之上則為視頻監控雲,此部分也是最為體現雙方聯合研發的價值。華為為視頻監控雲提供了視頻分析服務和視頻大數據服務,依圖科技則提供了依圖人臉識別算法和依圖視圖。 
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