公安监管行业智能分析应用

　　目前经过多年的建设，各地很多看守所已经建设了相当一部分的视频智能分析系统，我们通过一些单位的历史数据抽取调查分析，对监室视频智能分析应用描述汇总如下(各地情况可能略有差异，供参考)：

　　对于上述统计从字面上看，整体看还是不错的，6个算法里有3个反馈都是效果较优的，2个算法效果良好，只有剧烈运动一般。但目前整个监管行业对视频智能分析在监所的应用普遍反应是效果尚待提高，这是一个值得分析和探讨的现象，主要一方面是以剧烈运动算法为主的一些算法准确率有待提升，另一方面则是视频智能分析还未能充分发挥作用，对监所日常管理工作实质改变有限。

　　在算法应用上面我们将现有算法分类来说明，一类是直接风险类，另一类是间接风险类。直接风险类的包括限高警戒线和剧烈运动检测，一旦在押人员出现爬高或者打架肯定容易直接出现安全风险，看守所值班民警对于此类算法关注度肯定最高。实际情况中限高警戒线相对成熟且实际爬高的情况极少，给人印象不深，而剧烈运动算法准确度一般，且监室人员众多所以报警量就偏高，很难发挥视频智能分析的作用。间接风险类的主要是像视频诊断、起身检测、区域看防、值岗检测，这几个算法都是以管理约束或辅助监控为主，比如某个在押人员起身了或在厕所待的时间超过一定的时间，这些并不会直接带来危险因素，只能辅助日常监控，这一类算法的应用更需要制度与人员的配合。

　　其次我们可以再进一步分析一下，为什么只有剧烈运动算法准确度处于明显略低的水平?因为无论是限高、起身、逗留、值岗这些都是有相对固定的行为模型，而打架则明显不同，人的大脑对于打架的理解都千差万别，如相互推搡、拳打脚踢、大声争执、追逐打闹等太多场景可以定义为打架，而看守所人员相对密集，在人员密集的场景中去检测一个行为模型都很难固定的动作，很难有满意的答案，这也是剧烈运动面临的尴尬境地，期望很高但仅能辅助监控，并不能精确预报每一次的打架类行为。

　　最后，对于诸如值岗检测、起身检测、区域看防等这类间接风险或者叫偏管理算法的应用则受到使用单位实际管理程度的影响，有些省市监所单位认为通过值岗检测管理好夜晚监室值班的两个在押人员，基本上就不会出太多的问题，有些省市则对在押人员的夜值班管理稍显松散，在实施时也就出现了对值岗检测这个算法重视程度不一样，其他几个算法也是类似的情景，导致这类算法虽然准确率尚可，给人的印象却不深，这也是目前的普遍现象。

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