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体育场馆智能安保新手段

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发表于 2009-10-11 10:49:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
体育场馆是人员高度密集的场所,空间小、人数众多、人群密集是其显著特点,在这样的环境下一旦发生突发安全事件,危害十分巨大,因此对可疑人员的快速身份排查显的尤为重要。      数字奥森海量数据库人脸识别快速排查系统,能将待验证身份人员的照片与数据库中照片逐一比对,根据比对结果按相似度排列,从而对照片中的人进行准确身份识别和鉴定。      该系统由支持对数千万人数据库进行查询。它可以用来追逃,惯犯比对,常住人口管理,特殊人口管理等。并能充分利用现有的二代身份证照片资源,为公安部门的工作提供帮助。      人脸识别与二代身份证的无缝对接,将极大的拓展人脸识别在公安、旅游、航空、交通等各个行业的快速普及应用。   全景电子地图智能视频监控技术      智能视频监控技术改变了传统视频监控的被动接收感受模式,可以主动地对监控现场的视频进行分析。该产品基于数字奥森最先进的智能视频监控技术,能对体育场馆等大范围内的监控摄像头视频情景进行实时、自动的智能监控,准确完成多种监控功能,包括:运动目标检测、跟踪(可以实现实时快球跟踪)、分类识别(如单人、多人、自行车、小车、面包车、卡车,等)、行为分析,异常报警功能,和信息融合解决方案。由奥森提出的智能监控全景电子地图方法,旨在对提供大范围场景多摄像头视野的全局监控和指挥。它将在分布在大范围中不同区域的摄像机智能监控信息融合汇总并及时地显示在全景监控地图上;各摄像机智能监控信息包括:分析得到的运动对象的当前位置、运动轨迹、类型。      该产品能为体育场馆监控控制中心提供全局视频监控管理,为大范围摄像机网络提出了一个对多摄像机信息融合的解决方案。      1、目标检测与跟踪。      视频序列中检测出运动目标,并对其进行跟踪,记录其运动轨迹信息。      2、禁区闯入。      对重点区域进行监护。用户可以指定一个监护区域,该区域可以为三角形、矩形、任意四边形、多边形等。一旦有运动目标进入该区域可实时给出相关反馈信息。      3、人群流量和拥堵分析。      对人群密度进行统计计算,并给出量化等级。目前该系统将量化等级定为10级。当人群密度达到一定等级后,组织报警信息。      4、车辆流量和拥堵分析      针对车辆进行统计,并给出量化等级。当密度达到一定等级则进行报警。      5、行人突然加速检测      检测突然加速、跑动等。      6、运动目标识别      识别单人、群人、小汽车、卡车、面包车、自行车等六类运动目标。      7、物体遗留/丢失检测      对遗留物体如“丢包”进行检测,也可对物品丢失进行检测。      8、车辆并线检测      检测车辆从一个车辆突然窜入到另一个车道。   奥运会人脸识别和智能监控安保应用是中国人脸识别和智能监控市场快速启动的一个信号,说明中国人脸识别和智能监控大规模应用的各项条件已经具备,奥运会人脸识别和智能监控应用的标杆效应和辐射效应在未来3年的市场上将会很快得到体现。体育场馆的安保系统将越来越智能化和人性化,在满足大人群,高密度的快速应用同时,实现高度的人性化和智能化。   专家简介      李子青,获湖南大学学士、国防科大硕士、英国Surrey大学博士学位。现任生物识别与安全技术研究中心(中科院自动化所)主任,民航安全智能监控与识别联合实验室(中科院自动化所-中国民航大学)主任。      李子青是人脸识别和智能视频监控专家,主持相关领域的多个国家科学研究项目和重大应用工程项目,在相关领域获准和申请专利10余项。与Anil,Jain合编发表《人脸识别手册》(Handbook of Face Recognition,Springer,2005)。在微软研发的人脸识别系统Eye-CU,比尔.盖茨接受CNN采访亲自为之讲解。在中科院自动化所研发的“AuthenMetric中科奥森”人脸识别系统和智能视频监控系统,已在国家重大安全部门实施并发挥作用。研究领域包括统计模式识别与机器学习理论,以及生物特征识别、智能视频监控,图像处理与计算机视觉,图像与视频理解。学术研究积极活跃,发表论文200多篇,撰写编写著作5部,其中Markov Random Field Modeling in Image Analysis(Springer 1995,2nd edition in 2001)被誉为“图像分析领域里程碑意义的工作”。有较广泛的国际国内学术联系,在多个国际学术会议任程序主席或委员。
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