美国大使馆外发生燃爆事件，公共区域下的智能视频监控系统发人深省

据北京市公安局官方微博消息，7月26日13时许，一男子在朝阳区美国大使馆外天泽路和安家楼路十字路口，点燃一疑似爆竹装置后，发生爆燃，导致其手部受伤，无生命危险。附近巡逻民警迅速开展处置，将该男子控制并送医治疗，现场无其他人员受伤。

随后美国大使馆发言人证实，“今日下午1点左右在大使馆建筑物东南角外的街道上发生一起爆炸。大使馆的区域安全官表示，一名人士引爆炸弹。除了该炸弹客并无其他人受伤，大使馆的建筑及场地所有物无受损。当地警方已作出了反应。”目前，警方正在进一步调查工作中。

智能监控下的提前预警，将危险扼杀在摇篮里

该事件的发生，从侧面反映了在公共区域的安全识别技术有待完善，同时也强调了智能视频监控设备装置的必要性。 目前，在公共区域的安全设备主要是以视频监控为主，大量的前端智能摄像头分布在交通要道，人流量较多的公共区域。不同于过去摄像监控图像画面粗糙、画质不清晰，且只起到简单的记录便于事发后取证的作用。当前的摄像头智能化科技感强、系统化产业链不断完善且全面布局安防领域。

随着人们对安全问题的重视，为满足警力部门对安全监管力度的强需，视频监控系统呈现越发明显的4P（Platform平台+Product产品+Provision服务+People大众）融合趋势。 即基于大数据中心平台，为大众提供智能化产品与系统解决方案。其中，依据公安、企业对视频监控的远程监管客观需求，智能网络视频监控系统应运而生。系统主要由网络视频前端监控设备（Vide Forward Supervisedevice，VFSD）、视频服务器（Vide server，VS）和网络客户终端（NetworkGuest Unit，NGT）三部分组成。

智能网络视频监控系统不仅能实现监控功能，还能实现监控范围网络化、存储容量扩容化、监控智能化等功能。 一旦选定目标，系统即可进行目标实时自主跟踪，通过摄像头和云台监控目标行为，存储可靠信息。例如由于均值偏移算法（Mean Shift）是一种基于Bayes滤波的动态系统状态估计方法，具有很好的抗遮挡性。故采用均值偏移算法，可实现智能网络视频监控系统的实时监控和目标实时跟踪功能。以及语音报警、抓图录像、轮巡监控、目标人物跟踪等。

此外，视频监控系统可被部署应用在周界警戒及入侵检测、物品被盗或移动检测、遗留、遗弃物品检测、以及自动跟踪、高级视频移动侦测、非法滞留等场景下。可全面掌握安防场景下的各种安全信息监测与追踪问题，让公共区域下的智慧社区、智慧城管落到实处。

行为识别与物体识别的重要性愈加清晰

在智能视频监控体系下，其核心内容之一是对特定目标的自动跟踪。 而目标跟踪可分为5个步骤，包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为分析和行为识别。如对人体的跟踪：首先从实时图像序列（即视频）中检测出运动物体，再判定运动物体中的人体，然后跟踪人体的运动轨迹，并分析和选定有异常行为的人，最后对行为异常的人进行持续跟踪。

虽然人脸识别在一对一比对上识别率越发精准，但是在人流量密集的公共活动区域，千人千面核实比对信息库局限性较大。 相较于公共区域的人脸识别，行为识别及物体识别的优越性更大，智能化视频监控融合行为识别与物体识别技术后，能在简短的时间内依据人体的行为和携带的物体类别进行迅速识别，并能有选择性的对异常行为与危险物体进行推理计算，可及时报警锁定追踪，以便相关警力部门提前采取措施并作出进一步反应。如此一来，不仅能及时维护公共区域的安全问题，还能对未知危险进行预防和遏制。

当前生物特征识别是安防行业下的解锁应用新模式，在公共区域场景下，除了行为识别和物体识别，与其一宗同源的步态识别也应引起大家的关注。步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，可通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在公共智能视频监控领域，比图像识别更具优势，对公安部门来说，步态识别对于安全问题的预见与侦破更为高效。

原理上来看，步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。因此，步态识别待开发市场广阔，而挑战系数也高达五颗星。

公共区域下的智慧化建设必不可少

近年来，对于公共区域下的智慧安全管理问题，全国各省市皆采取大力措施予以支持。国家智慧化趋势发展已是必然，单纯依靠技术部署已难以实现与支撑城市智能化进步发展，尤其是公共区域的安全管理问题，技术只能作为城市智慧发展的辅助支持。政府部门应依据城市发展制定相应的智慧建设政策方针，有选择性的与优秀科技安防企业合作，共同为城市智慧化建设出谋划策。

为推进城市智慧化建设，公共区域下的智慧安防建设必不可少。而目前安防市场出现的一个普遍现象是：对于识别技术，实验室学术研究相关课题上看，理论可识别率、精准度可达96%以上。但是落地实际使用公共场景，应用效果并没有想象中好，甚至识别率与精准度大大降低。即使可在现实生活中进行识别，大多也受到是个人正面记录的形式，极为有限的活动区域范围内，受客观环境因素波动较大等限制。

因此，大部分企业在公共区域的安防工程系统铺设上，并不完善，依旧是半研发半落地的形式存在。 与公安部门合作，也大多采取建立实地实验基地，长期考察收集数据，定制化服务居多，由此而衍生出的时间成本问题也是不容忽视。智慧安防建设之路任重道远，但其中仍有大批优秀企业聚焦安防产业，垂直深耕探索之道，且将智能视频监控系统落地城市，推进智慧城市进一步发展。

例如智慧安防杭州开发区，从2012年开始就成立视频监控工作领导小组，统筹规划建设开发区视频监控系统。相关数据显示，截至去年九月，全区共有“全球眼”视频监控点位2013个。其中，高清视频监控点位1890个、车载视频监控点位19个、移动视频监控点位10个、公话亭监控点位89个、4G无线单兵10个，视频运维完好率全市排名第一，对城市智慧化管理提供了高效快速的帮助。

由此可见，助力智慧安防，公共区域下的智慧化建设必不可少，智能视频监控系统的铺设为当下城市安防应用下的重中之重。

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