基于社区安全的人群甄别视频预警研究摘要：视频监控系统已在社区、火车站、机场、地铁等公共场所安装应用，但主要依靠人工观察监控视频，发现人群甄别，工作强度大，刑侦能力要求高，容易误报和漏报。采用大数据和人工智能技术来实现监控视频中的人群甄别身份及其微表情识别，进而对可疑人群发出安全预警，其意义在于提高社区的安全程度，促进视频监控产业的发展，提升了系统的实用性，不会引起可疑人群的警觉。关键词：社区安全；人群甄别；微表情识别；视频监控：X924文献标志码：A：1009-055X（2016）04-0079-06doi：10.19366/jki.1009-055X.2016.04.011一、引言随着我国经济和城镇化的高速发展，使得城市人口的密集程度和流动性都大为增加，公共安全面临更严峻的挑战[1]，例如2014年在昆明火车站和广州火车站都发生了严重的暴力安全事件。特别是随着高科技的快速发展，采用高科技实现犯罪的现象层出不穷，犯罪行为的突发性、不可预测性增强，这些给犯罪行为的防范和侦破工作带来极大的困难。公安人员在人工排查犯罪嫌疑人时如大海捞针，成功率很低，效果不明显。社区在应急准备、预测预警、应急处置、恢复重建的过程中发挥着组织、指挥、协调等重要作用。[2]目前大多数社区应对公共安全事件的反应能力普遍较弱，不具备应对突发性事件的基础设施，社区工作人员缺乏必要的公共安全知识，特别是这些问题的解决目前还未提上社区的日常工作安排[3]，因而急需建立面向公共安全的可疑人群的预警与应急处理机制，以预防与控制突发事件的发生，保障公共安全。视频监控是目前最可靠最有效的安防技术，已在火车站、机场、地铁、社区等公共场所安装和应用，但主要是被动式地事后视频查验，很难满足公共安全要求，主要表现在以下方面：首先在大多数情况下，视频监控系统的视频画面并没有被安防人员全部看到。研究表明，人类在连续监视某个画面22分钟以后，会丢失90%以上的画面信息，即使看到了，安防人员也不可能全部完全记得犯罪嫌疑人的相貌。其次是数据分析困难，传统的视频监控系统没有应用先进的人工智能技术，需要保存完整的24小时录像，不仅占用大量的存储空间，而且录像的视频数据无法自动分类，最多只能打上时间标签，这使得这类数据的分析变得非常耗时、困难。同时，安防监控人员通过不断地观察监控视频来发现可疑人群，工作强度很大，部分安防监控人员也缺乏必要的刑侦能力，容易误报和漏报。例如，为侦破2012年南京发生的“1.6”银行抢劫案，公安局组织大约1500名民警，花一个多月时间查阅了南京的10000多台摄像头的视频，只查出20多秒与嫌疑人有关的信息。再次，现有视频监控系统是被动的，仅起到一个录像作用，基本上是等待突发事件发生之后，再进行事后查验，但此时损失和影响已经发生，无法挽回。最后，目前有部分人脸视频监控系统能识别黑名单中的嫌疑人[4-5]，但只应用于特定场合，如2008年北京奥运会、2010年上海世博会、深圳罗湖口岸等，这类系统没有实现人群甄别的微表情识别，不能发现黑名单之外的人群甄别。因此，建立面向社区安全的智能人群甄别视频预警系统有很重要的价值，方法是采用人工智能和大数据技术，通过视频监控中的视频数据来分析过往人群的面部特征，例如身份、性别、情绪等，以更加精准地实现人群甄别的实时追踪和提前预警。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---二、人群甄别视频预警的可行性人群甄别视频预警系统主要通过视频监控系统中的视频对危害社区安全的人群甄别监测预警，采用的主要方法是基于黑名单的人脸识别和过往人群的微表情识别。（一）黑名单与社区安全通常，公安的黑名单包括前科人员、吸毒人员及在逃人员等，这些人员对社区安全有潜在威胁。由于这些人员的人脸照片都保存在黑名单数据库中，通过人脸视频监控系统就可以实现黑名单中人群的自动发现。人脸视频监控系统是视频分析、运动跟踪、人脸检测和人脸识别技术在视频监控领域的综合应用，其在前端社区的指定位置安装网络摄像机，对过往人群进行人脸抓拍，然后将抓拍的人脸图像通过互联网传输到监控中心的数据库保存，并与黑名单数...