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，bob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，bob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，bob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。