人脸识别标准制定呼声高 航天科工

——— 一周要闻点评 ———

　　我国有关部门正推进领域标准制定

　　据经济参考报消息显示，目前，有关部门正在推进人脸识别领域相关金融标准的制定，以明确在这部分信息采集、传输、存储、利用等环节的安全管理要求。与此同时，业内人士也呼吁，应该加快制定和出台适应生物特征识别技术应用的法律法规。

　　微评：人脸识别标准的制定呼声一直很高，早在2015年全国信息安全标准化技术委员会就提出了《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》国家强制标准的申报，这几年来，人脸识别技术的应用范围之广，已渗透到大众生活的多个方面，相关标准的制定迫在眉睫。

　　航天科工发布自主研发的步态识别行人检索系统

　　日前，航天科工发展有限公司发布其自主研发的行人检索系统，通过监控摄像机拍摄到行人的体貌体态等特征，不“看脸”就能“识人”，并能实现跨摄像机、跨场景的快速搜索。据介绍，系统采用了二维步态识别算法，在满足识别性能需要的同时，拥有相对较低的计算代价。单台服务器支持8路1080P全帧率实时视频流行人搜索，处理历史录像流时可提升8倍工作效率。

　　微评：支持远距离识别、无需配合、360全角度识别等诸多应用优势让步态识别逐渐崭露出头角，在公安刑侦、户外油田等领域迎来应用机会。得益于银河水滴、航天科工这一类企业的积极探索，国内步态识别技术正加速从概念朝实用性技术转变，为诸多行业领域带来创新的基于生物识别技术的身份认证应用。

　　安讯士推出一款可用于隐私保护的屏蔽视频流软件应用

　　Axis Communications推出AXIS Live Privacy Shield，这是一款用于摄像头的边缘分析软件，能够以高达全帧速率的方式实时屏蔽人们的视频流。AXIS Live Privacy Shield将实时摄像机视图与设置的背景场景进行比较，并将详细动态的透明遮罩应用于变化区域。换句话说，移动人物和物体在背景上显示为透明度。整个过程比眨眼间发生得更快，并有效地消除了个人数据的收集。

　　微评：这款分析软件对于隐私至上的用户而言可谓一大“神器”，不妨碍视频监控正常采集，同时又能有效避免个人信息被收集。不过对于那些试图通过监控数据采集用户“画像”展开精准营销的商铺用户而言，这款屏蔽软件无疑又是多此一举。很明显，这款分析软件价值的好坏完全取决于用户对隐私保护的态度。

　　澳大利亚试点新型车牌防盗技术

　　据澳大利亚维多利亚州警方透露，司法和社区安全部门正和墨尔本拉筹伯大学进行合作测试能够提高车辆识别技术、打击车牌盗窃与滥用的两项技术，一项是基于RFID技术车辆前挡风玻璃上的贴纸，将充当第三号牌，第二项技术是专用短程通信(DSRC)系统，这是一种全新的数字技术，可以与路边基础设施进行通信，也可用于识别未来自动驾驶车辆。另外，车牌的其他安全功能，如驾驶执照和护照上的全息图案也将进行测试。

　　微评：打击套牌车看来是每个国家和地区都必须面对的问题。据了解，随着实战经验的不断丰富，交警部门打击假套牌的作战技法也在不断的优化丰富。国内以深圳交警为例，目前，仅针对假套牌，情报中心就拥有16种技战术。打击车辆套牌还真是一场拉锯战。

　　大华推出噪音管控解决方案

　　大华创新推出噪音管控解决方案，方案以智能感知、视频物联技术为支撑，实时采集公园噪声数据，当感知到的数据超过预设阈值，数值变为红色，同时自动喊话警示，提醒人群注意。系统智能预警，可联动警务治理平台，让公园值班民警及时制止非正常活动引起的噪音扰民现象。

　　微评：有现实痛点的地方都是“黑科技”的机会点。在智慧物联解决方案提供商的企业角色引导之下，大华近几年来推出的“黑科技”不下少数，从秸秆焚烧监测到消防机器人，不分场景大小，以能够解决现实问题为准。科技助力生活，大概就是这样了。

—— 前瞻观点 ——

　　的发展仍然存在技术和社会潜在影响的双重‘不确定性’，因此我们要对更高级的人工智能潜在风险持续地开展研究和预判，确保人工智能健康稳健发展。

　　——国家新一代人工智能治理专业委员会委员曾毅

　　当前，公安机关在车辆识别、人脸识别等领域的应用已逐步成熟，追逃追赃成果显著，有力打击震慑了违法犯罪行为。然而在实际办案过程中，尤其面对复杂的新型犯罪，依靠单维度管控手段、单维度数据分析，仍存在诸多局限。多维数据合成作战、跨系统智能融合应用，成为提高应对新型犯罪能力的必然趋势和重要抓手。

　　——以萨技术

　　前些年，CMOS图像传感器市场主要受和改进型相机的需求推动。然而，近两年智能手机市场疲软，IC Insights的统计显示，随着智能手机市场的成熟，2016年CMOS图像传感器的销售增长放缓至6%。CMOS图像传感器在自动驾驶汽车、工业和机器视觉领域的应用将迎来快速发展，具有光明的未来。

　　——台湾Yuanta Research

　　当前业界存在一个很大的误区，往往会把峰值算力当作衡量AI芯片的主要指标。但其实真正需要的是有效算力及其输出的算法性能。这需要从四个维度来衡量：每瓦的峰值算力和每美元的峰值算力(由芯片架构、前后端设计和芯片工艺共同决定)，峰值算力的有效利用率(由算法和芯片架构决定)，以及有效算力转化为AI性能的比率(主要是速度和精度两个方面，由算法决定)。

　　——地平线联合创始人&副总裁黄畅

——本周热点原创文章一览——

　　未来需要突破的瓶颈有哪些？

　　人工智能与传统行业的结合已经初见成效，但目前AI处于弱人工智能阶段，未来具有无限被人们挖掘的潜力。随着技术的深入，AI+安防会有哪些新的突破?

　　如何利用AI技术力量监测社区高空抛物行为?

　　小区高空坠物现象屡见不鲜，被称为“悬在城市上空的痛”，如何利用AI技术力量避免这种行为的发生?

　　从61秒地震预警看事前预警系统的发展

　　地震预警系统的出现将地震预警技术提升到了一个新的高度，同时也真正意义上实现了安防的实际价值——“防患于未然”。

　　如何为建筑工地选择视频监控系统?

　　在选择视频监控系统时，没有一个适合所有需求的解决方案，因为项目因地而异。但是，确实有一些大方向的需要考虑的因素，总结如下：

end!