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从应用的场景来看，部署场景将人工智能分为4种类型：

1）“点”布防，以卡口、出入口的身份认证为主，应用于车站、机场、酒店等关键节点；

以人脸图像识别为代表的生物特征识别功能在当今社会中扮演着越来越重要的角色。小到刷脸打卡，通过门禁，车站机场安检，大到犯罪嫌疑人追踪与金融交易，生物特征识别均存在着广泛的应用空间。生物识别技术中指纹识别、虹膜识别、手势识别等技术虽然在部分领域存在着一定优势，但他们一个共同的缺陷在于这些技术均仅限于“主动识别”功能场景，即识别对象必须“主动配合”识别过程，例如伸出手指、双眼或者做出特定行为。而人脸识别则是一种既可以实现“主动识别”又可以应用于“被动识别”场景的生物识别方案，因此具有更广阔的应用空间与市场。从识别技术上而言，单点布防的场景主要以静态识别为核心技术，系统通常可以完成“人脸图像＋身份证＋局端数据”三者比对并完成身份验证，众多安防企业已经完成技术迭代，实现高于99％的识别率，接近虹膜识别准确率，可以实现金融安防级别的应用。

2）“线”布防，以道路监控为主要部署场景，结合车辆识别和人脸识别；

ITS系统是人工智能实现把各个点连成“线”的重要应用场景。在这个领域负责采集有关道路交通流量的各种参数，例如车流量，车速，车型，排队时间和长度等。随着人工智能技术的不断进步，基于车辆识别的识别类算法可大幅降低道路信息监控系统的技术门槛，提高道路执法效率。相对于其它交通流量检测技术而言，人工智能技术所具备的优势包括：

1．识别范围广：视频检测可以检测较大的交通场景面积，并通过通讯技术实现网状监控体系；

2．部署容易：相对于其它检测方法，投资少，费用低；视频传感器等设备，例如摄像头，易于安装和调试，且对路面设施不会产生破坏；

3．采集数据多：使用AI技术可以采集到更多的交通流量参数，实现动态数据分析；

4．便于执法：实现了更多执法功能，例如套牌车分析、交通违章监控等。

目前运用人工智能的图像识别技术，通过安装在道路旁边或者中间隔离带的支架上的摄像机和图像采集设备将实时的视频信息采入，经过对视频图像的实时处理分析得到各种交通信息，如车辆的流量、速度、交通密度、车型分类、车辆排队长度、转弯信息等。图像识别目前已经能够胜任识别车牌，车辆颜色，车辆品牌，车辆类型（SUV，普通轿车，皮卡等），车辆型号（类似于9代雅阁，8代雅阁等），以及驾驶员是否使用安全带及接听手机等行为。

人工智能有望为道路交通执法带来一场科技革命。交警部门也将从传统的现场执法逐步过渡到远程、非值守的智能执法，迅速降低交警执法难度，改善执法环境，并将为越来越多的驾驶员及乘客保驾护航。3）“面”布防，以热点区域、重点场所为主要部署场景，应用人群与行为特征分析技术，按需部署人脸识别产品；

图像识别技术不仅可以实现静态识别，也可以完成动态识别和轨迹识别。通过对视频的迅速分析，信息分析平台可以监测出可视范围内的人群数量，并且捕捉每个个体的行为动作，形成重点场所及区域的面状布防。重点区域布防对于公安部门而言有着重要的意义，但却消耗大量警力资源。重点区域与重点社会活动已经成为公安部门安防布控的重点与难题。人群与行为识别技术是图像识别的一个延伸，通过更为优化的AI算法与模型实时分析可视范围内的人物、车辆及其行为。其主要功能包括，人数统计分析：统计视野范围内人群的数量，跟踪个体行为轨迹，防止人群密度超负荷；个体跟踪：结合人脸识别技术，跟踪特定人员的运动轨迹与行为举止，实现提前预警；禁区管控：对禁区范围实现实时监控，对违规行为实时报警；异常行为分析：对人物行为进行分类，并及时预警异常动作行为。AI技术将对区域布防业务提供强大附加功能，减少安保人员投入，减少应急响应时间，保障人民社会及经济活动的顺利进行。

4）“后台”分析，以视频结构化语义理解为基础的断文识字、智能案情分析、统筹资源调配。

有别于前三种依赖于图像识别技术的安防领域，智能案情分析系统是一种基于人工智能自然语言处理（NLP）技术的语义理解分析系统。NLP技术通常可以将一段对事实陈述的文字进行结构化分析，拆解并分离出其中的时间、地点、人物、事件要素等一系列结构化数据，并进行模糊比对形成专业的语义理解数据库。公安机关坐拥庞大的文字卷宗档案及数据库，警方需要对卷宗进行查阅和分析时，往往需要动用大量警力，进行人工文档筛查。而警务语义理解技术，可以有效的对已有的电子卷宗进行智能检索，寻找案件中的蛛丝马迹，协助警方破案。例如，有经验的警官通常对特定案件，如盗窃案件，有着独特的理解。根据实战的经验，警官可以对案件的要素，如作案时间、作案手段、受害对象等，进行分类。根据这些分类，警方往往可以进行串并案操作，丰富犯罪嫌疑人的行为特征，实现快速破案。

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