平安城市建设中的机遇和挑战

丁立新

近年来，平安城市建设如火如荼。在全国范围来看，平安城市建设基本上就是视频监控的建设，即“天网”建设。如此大规模的视频监控建设，大大提升了社会安全，提升了公安机关的办案效率。同时，我们可以看到，在监控点位越来越多、监控录像越存越久的背景下，线索的查询效率提升并不明显。各级公安部门也提出了向视频要数据的要求，希望利用智能分析和大数据的应用，将沉睡中的海量视频资源唤醒，给使用者提供更多更直接的有益数据。

核心是人的管控

在这一需求下，我们首先从平安城市的管控思路出发进行分析。在与各地各级的公安广泛交流后，我们得到的结论趋于一致，对于管控要求的矛头都指向了人：公安所关注的案件需要人，公安所关注的车和物，是为了找到人。因此，在视频监控的建设同时，建设了大量的卡口电警和电子围栏建设。

卡口电警负责针对车辆的车牌识别、特征识别，甚至提取驾驶员人脸特征。随着识别技术的提高，海量的车辆数据用于车辆的追踪、车辆行为的研判技术也日趋成熟，并广泛应用。

广义的电子围栏指一切能够定位手机等移动设备的电子技术，从早期傻瓜机时代的GSM定位，到现在4G 时代的定位，再到MAC、NFC、蓝牙、RFID 等技术的位置定位，可以适应不同场合下的人员精细定位和跟踪。

基于人脸的人员管控

对于人员的直接追踪和管控，始终是技术探索的方向，也一直是一个难题。究其原因，不完全是技术上的问题，因为基于深度学习的算法，从技术上已经能够提供比人眼更高的人脸分辨能力。从各地已经开始的应用可以看到，利用户籍库中的老旧身份证照片建立百万级、千万级的人脸库，在此基础上能够进行人脸搜索和人员追踪。但是，由于身份证上的户籍照片很多是10年，甚至20年的照片，面容的变化可能十分巨大，所以基于这样的一些“不健全”的基础数据去做分析，是无法得到理想结果的。此外，数据量越大，带来误差会越大，因此系统无法投入实战应用。

如何获取鲜活的人脸数据，完善现有的人脸库？根据系统化的分析，需要从采集和联网两个方向努力。

图一 人员关系模型

图二 人脸应用模式

第一，关于采集

在被动采集的同时，需加强主动采集设备的建设。

◆ 什么是被动采集和主动采集？
被动采集，是通过建设监控相机或专业的人脸抓拍相机，在一个特定场景下，只要通过的人员就进行人脸的记录，人员并未感知，无需配合。因此，人脸受到角度、光线等的影响，可能出现低头、侧脸、阴阳脸等多种情况，记录的有效性较差，难以用于精准的人脸识别。

主动采集，是通过权限控制或权限验证进行的配合式人脸采集，比如人脸门禁、人脸闸机、金融人脸核验等，此类采集一方面能够配合式获取到高有效性人脸，同时可以精准匹配到个人，即获取到远优于户籍照片的鲜活的人脸图片。

主动采集需要注重数据的完整性，通过下面的人员活动关系模型，可以更系统的梳理鲜活数据的采集方向。

当前，应用较多的是金融APP 的权限核验，一般通过金融客户主体与算法公司合作，提供APP 核验方式，使用户完成配合式刷脸检测。这方面数据量极大，可以作为一个海量的鲜活人脸数据来源。但是，金融类相关数据的保密性极高，对于平安城市的建设主体公安机关，想获取其全部数据也需要进行行政上的沟通，存在难度。

另一个广泛来源就是人脸门禁。人脸门禁是门禁领域的新生事物，相比传统的IC 卡和指纹方式，人脸识别有很高的方便性和适应性。虽然在识别准确率上仍有待提高，但是，在一些非高安全场合，已经完全可以取代传统门禁。同时，通过人脸与卡片、身份证的组合验证，在提高了安全性的同时，也更精准的获取到了鲜活人脸。

从现有的一些实践来看，已经在部分方向有所应用。

在铁路交通方面，今年3月，铁总发文要求建设人证票核验闸机的通知，发文中详细规定了设备的采集要求和设备建设、系统接入的标准，这就是一个最佳的鲜活人脸采集渠道。将现有的人工低效核验方式，更换为一体化的闸机核验通行方式，在提高了管理效率的同时，还能够有效的收集鲜活人脸数据，为平安城市建设所用。

在政府办事部门，博亚体育主导建设的福建某法院率先试点，在各个分法庭的出入口建立人脸速通门系统，每一个听审或办事人员通过都需要先进行人脸和身份证的核验，核验通过才准许进入访客登记和安检，大幅度降低了接待人员的工作量。同时，可以精准保存到访人员的人脸记录，并能够与后台综合安防系统融合，实现危险人员的黑名单布控，为进一步的人脸应用打下基础。

在企业单位和写字楼，采用大厅人脸速通门配合内部人脸门禁的方式。一方面起到了闲杂人员的进入控制，提升了安全性；另一方面，也提供了IC 卡与鲜活人脸的匹配数据，便于日后的平安城市应用。

第二，关于联网

上述系统都要破除部门墙，真正拿到数据，才能够真正的应用起来。所以，联网存在技术和政策的两重考验。

首先，在技术上，要想实现人脸数据的对接其实并不难。由公安部牵头，博亚体育参与起草的公安视频图像信息库标准已经包含了这部分内容，对接可以参考该标准进行，或基于该标准做进一步的细化和扩展。

第二，在政策上的支持，由于数据的安全、对接的开发难度、多系统的兼容等问题，都是需要协调的工作。

在这方面，杭州市某区在G20安保中所开展的智慧安防建设，就涉及到了多重数据的接入和对接，作为视图库的试点，进行了部分业务功能的跨平台、跨厂家的整合。

在这场智慧安防的建设中，博亚体育参与其中，与公安部门共同商讨方案和策略，围绕人的关系网，从学校、酒店、停车场、社区、医院等多个部门获取多维数据。

比如，通过在医院出入口建设车辆抓拍和人脸抓拍相机，并且关联医院的挂号记录和外伤就诊记录，对于就医人员和车辆关联人员的信息能够清晰掌握。对于酒店、停车场，通过接入车辆抓拍相机的抓拍记录，可以掌握进入酒店的临时人员和相关联人员的信息。对于社区出入口的车辆记录和速通门的人员记录，也进行了对接，对于访客车辆落点和人员出入情况，能够精准掌握。

但是，在智慧安防的建设中，始终还未进行人脸鲜活数据的直接采集，都是通过车辆关联或门禁关联方式被动获取人员轨迹，在部分设置人脸相机的地方也都是通过被动式采集，无法做人员的精准关联。但是，在跨部门的联动和标准化接入方案的推动方面，我们走出了建设性的一步，为后续的工作做好了铺垫。

未来，充满机遇和挑战

可以预见，在围绕“人”的平安城市建设中，广泛的鲜活人脸的采集，在不久的将来会大范围应用。这一趋势不可阻挡。在这一建设中，人民群众将享受到更加安全的生活，各级公安机关将感受到更大的工作便利。在未来建设中，必然会遇到很多问题。比如跨部门的数据共享问题，重复建设和数据资源的归属问题，各类数据标准化的接入标准的缺失，人性化与安全的管控方式的矛盾，数据的联网和分析不足，数据关系挖掘不够，缺少综合性人才，对于数据和社会业务的理解，海量数据接入后的真实性甄别问题等等。但我们坚信，这些问题随着技术的发展都会迎刃而解。