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一、项目概述
近年来各地智慧社区的建设成果斐然，通过在社区关键区域布置相当数量的监控摄像机，极大程度的震慑了犯罪分子，但是在实战工作中仍有许多难以进行高速、精准管控的现象。需要依托新型的科学技术手段，打通公安部门与社区之间的信息路径，实现社区情况遥感知与社区事件高速处理。以社区管理人员与公安警力结合的模式，开启社区警务新篇章。
本项目旨在满足社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需要，而单一的人工智能技术手段已无法满足多维分析的实际需求，进而需要借助多重技术手段，充分运用多类型人工智能耦合，大数据、物联网等新技术，开展以大数据智能应用为核心的社区智能安防技术体系研究与新警务模式探索，构建社区智慧警务平台。
社区智慧警务平台是一个深层级多功能全方位的管理平台，需要接入前端检测到的图像、视频、声音、手机地址、IP地址等各类异构数据，对所有异构数据进行结构化处理与统一数据治理、入库。在整体项目的研发过程中，拟开发并使用多种新型智能安防与警用产品，实现多源数据的同步采集和分析。
二、需求分析
1、项目确定的目标与任务的需求分析
对于社区安全防控的智能管理，公安部门目前在社会情况对接、社区公安合作、社区情况掌握、突发事件处理、”一标三实”信息汇总等方面因为不同原因经常会捉襟见肘。在警务模式的发展中，急需将现在的”被动警务”的模式转变为”主动警务”的模式。目前，在社区安防管理中公安部门的主要需求可被分为以下几类：
（1）公安部门应用需求
调取小区视频监控资源的需求–派出所和分局可随时调阅社区视频监控资源，包括实时预览和点播录像，发生警情时快速掌握现场情况。
远程非接触式感知需求–对小区的出入人员、车辆、单元门禁、烟火传感、社会民生等多类数据进行远程非接触式采集和泛感知。
多维数据查询和展示需求–将下辖小区采集的多维度信息汇聚到分局，结合公安其它业务信息形成数据资源仓库，对实时和历史信息进行快速的检索、查询和综合分析、展示。
对人、车等目标的轨迹分析和布控需求–可对社区范围内的人员、车辆轨迹进行分析，对目标人员和车辆进行布控，发现其行踪时报警。
分析、研判、预警等应用需求–可对海量多维度数据资源进行碰撞分析和研判预警，提供服务于实战的应用工具，对辖区案事件进行预警和处置。
智慧警务信息发布、互动需求–可将社区警情、通告等以APP或微信公众号等渠道对群众进行发布，可征集案事件线索，进行警民互动。
（2）小区管理应用需求
门禁管理需求–对小区的住户、租户、访客分别采用通过不同的门禁管理方式，记录人员出入信息。
出入口人员管控需求–对进入和离开小区的人员进行自动识别和记录，发现外来人员时通知门卫进行登记，对外来人员的活动进行管控。
出入口车辆管理需求–对进出小区的车辆进行自动识别和记录。
公共区域综合管理需求–对危险物品堆放、乱停车、人员打架、翻墙入侵等多种事件进行自动监控感知，及时发现和排除安全隐患。
居民楼烟火感知和报警需求–对居民楼发生的火灾、烟雾、燃气泄漏等危险进行实时感知报警，突发危险时及早通知居民疏散，及时处置。
其它数据采集和管理需求–对接相关系统或设备，采集小区房屋的水、电、煤等多种数据，实现远程抄表，并将数据与公安部门共享。
（3）智慧社区应用需求
综合管理需求–对人、车、物等要素进行有效感知和采集，进行网格化、规范化的管理，提升社区总体安全水平。
（4）社区居民安防需求
智能门禁需求–单元楼门禁系统可支持刷脸、刷卡、输密码、手机远程解锁等多种门禁方式，可支持语音对讲和可视对讲两种方式，对于老、弱、病、残等特殊人群也能提供良好的操作体验。
小区安全需求–小区能够对外来人员、车辆进行严格、规范的管理，降低案件发生率，提升安全水平。
社区警务功能需求–社区APP可接收警方发布的消息通告、警情；群众可将相关事件和线索通过文字描述、拍摄图片和视频随手上传报警；紧急情况下可通过APP一键报警求助，并对出警效果进行反馈和评分。
本项目研发的社区智慧警务平台通过建立多人工智能模型的多维数据分析基础能力库，开展以大数据智能应用为核心的社区智能安防技术体系研究，构建社区智慧警务平台，可大幅提高实时共享数据的有效性，满足社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需要。针对社区日常安全管理中比较难以解决的问题，例如：高危人员管控、人员昼伏夜出、家庭水电气用量异常、老人长时间未出现、物体违规占道等，实现自动化监测与预警。
2、项目解决的主要技术难点和问题分析
本项目旨在满足社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需要，而单一的人工智能技术手段已无法满足多维分析的实际需求，进而需要借助多重技术手段，充分运用大数据、人工智能、物联网等新技术，开展以大数据智能应用为核心的社区智能安防技术体系研究，结合实用新型多维信息前端感知设备，构建社区智慧警务平台。本项目能够解决的主要技术难点与问题可分为以下三类：
（1）异构数据统一治理
通过大数据手段，实现在数据种类增多的情况下的接入、治理与合理归档的难题。同时，提升在数据资源庞大的情况下系统运算的整体速度。
（2）人工智能技术优化
在现有的人工智能技术的基础上，通过算法调优或其他增强方式，提升平台涵盖的5类人工智能技术的整体性能。并建立多类型数据之间的逻辑关系，实现数据间的耦合及交互。
（3）多重算法融合分析
对各类经过调优后的人工智能算法进行融合，形成基于多模态数据的新型分析、预警、管理模型，实际应用于社区场景，突破现有的依托单一人工智能技术的数据模型能力上限，构建新型社区智慧警务平台。
三、项目目标
本项目采用基于深度学习的人工智能、大数据、物联网、云计算、视频分析、泛感知等先进技术，建设社会智慧警务平台，实现社区多元数据的自动化采集与更新，推动警务工作信息化和智能化，提升公安安全管理和服务民生的能力。
社会智慧警务平台通过汇聚小区视频、出入口人脸抓拍、车辆抓拍、门禁通行记录、访客信息、电子围栏数据、消防数据、地图数据、小区实有人口数据等，提供了人像比对、轨迹刻画、碰撞分析、异常发现等多种研判分析手段，为公安各部门的信息检索、案件侦查、数据分析处理及关联应用提供有利的信息和技术支撑。
具体完成目标如下：
研发一套融合前沿技术的社区智慧警务平台，并安装部署：
多模态数据接入清洗系统；
多种人工智能技术算法；
大数据碰撞分析系统下的多个预警预测模型；
社区智慧警务平台。
研发多种实用新型多维信息前端感知设备：
智能人脸抓拍摄像机；
视频结构化服务器；
智能人脸闸机；
人脸识别门禁机；
访客机；
电子围栏。
针对社区安全防范，编制一系列标准规范以及一套切实可行的管理机制。
四、技术关键
1、人脸识别
复杂环境和较大偏转角度下的人脸识别准确率提升；
压缩模型大小、提高识别速度；
在不降低识别精度的情况下，尽量降低特征的存储空间。
2、人像识别
提高复杂场景下人像识别的准确性；
在视频图像数据中未出现人脸时实现人员再识别；
支持对更多、更详细的人像信息属性的识别。
3、车辆识别
提高车辆在非慢速行驶情况下的识别准确率；
增加车辆识别技术可以识别的车辆属性；
提高车辆识别的整体速度。
4、语音识别
提高在复杂场景下语音识别的准确程度；
增强对各类方言、语言的识别能力；
加快语音识别的整体速度。
5、文字识别
通过增加标注量和替换识别模型，进一步提升识别准确率；
增加可支持识别的语言种类；
增加处理速度，改进目前基于循环神经网络的文字识别技术耗时极长、不可作为实时监控使用的现状。
6、大数据系统
提升大数据系统支持的前端数据种类；
减少数据清洗时间；
优化大数据存储的方式；
减少大数据系统资源消耗；
增加大数据系统的可靠性与可管理性。
7、预警预测模型
对多种人工智能技术所识别出的不同类型的信息，进行合理的碰撞分析；
优化预警模型计算策略，调优各类加权项比重。
8、数据处理及预警
系统从数据采集到预警报警需要经过以下的几个步骤，现拟采取不同的手段完成科研目标：数据采集、接入；异构数据存档；大数据挖掘分析；智能资源调度；多算法融合、预警分析；创新预警预测模型规划。
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