安全设备/系统
一、方案概述
(1)方案背景
随着信息化的不断推进,传统的监所管理模式面临着改革的挑战。一方面安全保卫形式的日趋严峻;另一方面是管理机构压缩、人员编制等新的形势向安全保卫工作提出了新的需求。目前的监所人员管理现状,多数还留在以狱警巡查加摄像机监视报警的阶段,人工作业仍占绝大比重,信息化程度比较低,无法做到对有暴力、自杀等异常行为的人员进行事先预警,传统的管理方式不仅不能保障巡查人员的人身安全,更不能事先获知犯罪人员的异常动态并及时采取相应措施。
动态情绪识别作为当前人工智能领域新一代的生物识别技术,在中国的广泛应用正在快速的增长之中,为监所提供的技术解决方案,对精神异常人员能够实现事先预防和筛查,从而达到防患于未然。动态情绪识别系统的可疑人员预警分系统ASBDEFE能够根据视频快速锁定可疑人员,分析人员的当前精神状态,自动排查出情绪异常犯罪可能性高的人员,精神辅助判定系统Mental-Checker可以通过定期检测特定人群的精神状态,筛查异常情绪人员进行重点防范,从而预防监所中恶性事件比如暴力、自杀等行为的发生。
(2)监所常见问题
1、暴力、自杀、逃跑等恶性事件的应对,往往在事发之后
目前的主要技术手段,除了常规监控之外,还有异常行为分析等,这些往往是在事发或之后,而动态情绪识别,通过情绪识别,在发生异常行为之前,事先进行预测预警预防。
2、管理效率不高
监所内在押人员,难以分辨哪些为重点防范人员,很多时候不得不对所有人员进行平均用力,造成需要增加大量警力、物力来确保各种极端事件的发生。情绪识别提供了一个有效的手段,可以通过筛查异常情绪,重点防范异常情绪人员,使有限的资源得到最大化的发挥。
二、动态情绪识别技术概述
(1)技术背景
自从美国遭遇911恐怖袭击后,情绪识别技术引起全世界广泛关注,企业对其也加大研究和投入,现如今情绪识别技术已成为当今国内外平安城市建设的最受关注的重要的手段之一。武汉IWILDT艾威研发团队联合国内外情绪识别领域的专家学者,在中国安防领域率先提出了【动态情绪识别】的应用。
(2)技术原理
动态情绪识别智能分析技术基于运动的心理生理学,依据身体振动及庞大的基本特征数据库,通过专用摄像机采集的视频,分析头颈及身体的振动频率和振幅,计算出攻击性、压力和紧张等参数,分析人员的精神状态(情绪),用颜色条进行数字化可视化,得出可疑度,事先筛选出可疑人员并报警。
(3)应用概述
1、在高新技术迅速发展的今天,监所异常情绪预警分析系统全方位的数字化和智能化既是监所对监控系统的新需求,也是实现“向科技要警力”的重要途径。监所异常情绪预警分析系统能对所有人员当前的精神状态进行智能视频分析,发现可疑情况及时触发报警并通知监控中心。
2、情绪分类管理:对于情绪进行分类管理,分为正常情绪和异常情绪人员,重点关注异常情绪人员,可以节省管理时间,提升监所管理效率。
3、IWILDT艾威动态情绪识别系统将异常情绪的可疑人员信息,通过管理平台实时推送到现场管理人员手持设备或现场显示屏。
三、方案设计图
(1)方案拓扑图
(2)综合管理平台
(3)应用场景图
四、精神辅助判定系统Mental-Checker介绍
(1)系统示意图
(2)系统特点:
1、只需一分钟的测试就能对精神状态进行自动判定(不需要问诊及填表格);
2、为非接触型的测试系统;
3、定期测试,可以对精神状态的变化进行比较分析;
4、和医疗机构一起可以对病情预测,比如抑郁症、阿尔茨海默症、帕金森症、恐慌症等。
五、精神辅助判定系统Mental-Checker功能模块
(1)攻击性:正常范围为20~50
(2)压力:正常范围为20~40
(3)紧张:正常范围为15~40
(4)可疑:正常范围为20~50
(5)身心平衡:正常范围为50~100
(6)情感分布图:情绪分为积极、消极、生理。
六、可疑人员预警分析系统ASBDEFE介绍
(1)系统架构图
(2)系统拓扑图
七、可疑人员预警分析系统ASBDEFE功能模块
(1)事先预警
本系统属于智慧安防应用领域,通过情绪识别,事先筛选出情绪异常的可疑人员,抓拍图片并进行报警。系统能够对人体前庭系统支配下的头、颈部肌肉群行为中的微小震动进行分析,匹配人体生理心理特征,准确分辨处于精神高度紧张状态的人员,并报警提示。
(2)图像显示
可显示接入的网络摄像机采集的实时视频流。
(3)情绪自动判断
超过设置的阈值,自动抓拍图片,用红框显示,并有语音提示功能。
(4)图片抓拍区域显示
可显示手动抓拍和超过设定阈值后抓拍的图片,显示图片数量根据事先设定的抓拍数量设定。
(5)系统运行控制
可对视频分析任务进行停止、继续分析操作。
(6)人脸检测
正常人群检测人脸时是绿色方框显示,如果超出阈值会用红框显示人脸并且抓拍图片、语音提示并且存储抓拍照片。
(7)动态识别
2到5秒内,筛选出有一定危险系数的人员。
责任编辑:gt
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