据了解，记录该殴打事件的视频信息来自国内某安防设备制造商的监控摄像机，从而让不法行为得以曝光以及为警务执法提供一定的视频信息。不过遗憾的是，当前仅凭视频信息还无法快速锁定身份以及发布人等细节信息，需要协同其他安防设备和公安警务系统以及发动全民参与力量，提供有效线索，进而追击视频中的人。
业界皆知，近年来，随着“天网工程”项目实施的不断推进，视频监控设备在全国各地的覆盖率大大提升。而在人工智能的加持下，监控摄像机真正成为警务办案人员的“天眼”。一方面可以对不法分子进行精准打击，另一方面实现主动预警，防患于未然。
具体而言，结合实际公共安全防范业务应用， AI+视频大数据分析技术如何助力智慧警务，以及增强警务人员的实战效能?以真正实现“天网恢恢，疏而不漏”，让违法分子无所遁形!
监控摄像机采集的视频大数据是
AI技术赋能的基础。AI技术未在安防领域深度渗透之前，传统监控摄像机的海量视频数据可谓是一潭“死水”，对于警务人员的实战效能的提升微乎其微。虽然警务人员坐拥大量的视频依据，却无法快速关联线索以及搜索有效视频信息，全凭人工耗时又耗力。而AI的到来，盘活了海量的视频数据，且实现深度挖掘数据信息价值，大大提升警务实战能力。
具体来讲，通过 AI技术对视频信息进行结构化信息提取和挖掘，并以此为基础，与公安业务数据进行关联对比，从而实现人、物、车、脸等信息的智能化应用，使视频监控技术在情报研判、应急指挥、治安防控、侦查破案、反恐防暴、维稳处突、社会管理、群众服务等发挥效能。
结合该视频事件来看，AI+视频大数据，通过有效提取视频中的人体、脸部等特征以及场景数据信息，与公安各地人脸大数据库进行全面搜索，快速查询并确定身份相关信息。并通过天网和雪亮工程铺设的监控摄像机硬件设施，进行全民追击，快速搜索、定位及抓捕。
不过，由于当前公安各级业务系统的信息化建设还需要进一步推进，特别县、乡级的基层业务系统的信息化水平还有待提高。另外，当时来看， AI摄像机由于成本过高，占比还较小，短时间内还无法实现AI规模化覆盖。同时，由于当前摄像机的拍摄角度的局限性，以及低照度环境的干扰，有可能导致无能通过视频数据识别有效的脸部特征信息，为视频数据的信息化的深度挖掘带来技术难题。
视频监控不仅是要“打”，更要“防”
在公安实战应用中，视频监控的警务作用不仅要“打”，更要“防”，这已是业界专家和实战人员的共识。无论是边缘计算还是大数据，其本质是对多维数据进行解析与挖掘，并且这种智能化是有自我主动学习能力和逻辑性。借助于边缘计算、人工智能和大数据技术，对视频中的人脸进行分析，与警务黑名单进行比对;通过对人的行为分析，及时发现可疑人，从而创新实现视频监控的主动防御和预警。
在物联网、云计算、大数据等技术和理念浪潮下，AI+视频监控模式，真正让海量的视频数据成为预防预警、精确防控的源头活水，起到了快速提升视频侦查效率、提高破案率、降低发案率，从而达到降低人力成本且提高警务工作效率的目的。毫无疑问，AI+视频监控在治安管控、社会治理、预防安全性事件中扮演越来越重要的角色。
当前来看，国内大部分安防企业推出的视频监控摄像机， AI边缘计算能力已是标配，而且边缘侧正朝着多算法融合的方向发展，针对低照度黑夜环境下彩录摄像机以及一机多用的软件定义摄像机正在逐步应用，这将大大增强摄像机对视频信息的捕捉能力和处理计算能力。同时，视频人工智能系统更在不断的迭代升级，经过对视频大数据的构建和分析，快速找出嫌疑人作案轨迹进行抓捕，并且通过人、车、物特征库等结构化数据分析进行针对性布防。这种主动布防，既能及时快速响应警务需要，又可发挥有限警力的实战效能。
