随着视频监控的智能化，全新的安防格局也正在形成。总体来看，可以将安防监控布防格局分为四类，分别是“点”布防、“线”布防、“面”布防及后台分析。在新的布防格局下，公安部门在维护社会治安、打击违法犯罪行为、降低治安隐患方面的能力将得到巨大的提升。

一、“点”布防

“点”布防，是指卡口、出入口的身份认证，目前主要应用于车站、机场、酒店等相对封闭的室内空间和人流量较大的关键节点。单点布防通常采用静态人脸识别技术，将人脸图像、身份证和公安部门存储的数据进行比对，从而进行身份验证。典型的案例是商汤科技开发的身份证一体机、格灵深瞳开发的威目人脸识别系统等。

二、“线”布防

“线”布防，是指在道路监控中运用ITS系统（Intelligent Traffic System，智能交通系统）进行车辆识别和人脸识别，将每个监控单点连成“线”，形成“线”布防。“线”布防的监控方式，主要是在道路两侧或中间隔离带位置安装摄像头，进行视频图像采集与实时分析，分析内容包括车流量、行驶速度、交通密度、车型分类、排队长度、转弯信息等。车辆识别技术目前已被应用于车牌、车辆颜色、车辆品牌、车辆型号等信息的识别，以及驾驶员是否系了安全带、有无接听手机等行为的识别。典型的案例是格灵深瞳开发的威目车辆大数据系统，该系统是基于深度学习的新一代车辆识别系统，产品形态包括在线云服务、离线SDK和软硬一体化解决方案。

三、“面”布防

“面”布防，主要应用于人员密集且人流量大、存在安全隐患的重点区域，尤其是特定时间的特定活动场所。例如，2014年跨年夜，上海黄浦区外滩陈毅广场发生群众拥挤踩踏事故，致30余人死亡，40余人受伤。对于类似区域的安防布控，公安部门通常会安排大量的警力，但应急难度仍然较大。“面”布防能够通过对监控视频的实时分析，迅速得出可视范围内的人群密度，并捕捉个体的行为动作，进而形成重点场所及区域的面状布防。“面”布防主要包括人数统计分析、个体跟踪、禁区监控、异常行为分析四个应用场景。

人数统计分析，是指通过统计视野范围内人群的规模，跟踪个体行为轨迹，防止人群密度超负荷。个体跟踪，是指通过人脸识别技术，跟踪特定人员的运动轨迹与行为举止，实现提前预警。

禁区管控，是指通过计算机视觉技术，实时采集和分析交通流量动态数据，以实现对禁区的实时监控，并对违规行为进行实时报警。异常行为分析，则能够在人与车辆的监控中实现多种功能，例如套牌车分析、交通违章监控、人物行为分类及异常行为预警等。典型案例是旷视科技开发的智慧安防解决方案，该方案适用于“面”布防的应用场景。在对重点区域的智能监控中，该系统能够自动判别危险分子进入前后的异常情况（例如人员异常聚集）并及时预警。此外，该系统还能够实现人员滞留的可视化分析、人群行为分析和群体轨迹分析，这些功能在公安部门快速、精准、移动化指挥过程中，能够发挥重要的辅助性作用。

四、后台分析

公安部门拥有庞大的数据库和海量的文字卷宗档案。当需要对卷宗进行查阅和分析时，公安部门往往需要安排大量人员进行人工文档筛查。而后台分析系统能够结合数据进行智能案情分析、统筹资源调配，从而能够节约大量的人力物力，实现工作效率的显著提升。后台分析系统，通常是基于人脸识别进行案件管理和串并案分析，通过人机配合，提供自定义标签及关键词检索功能，缩小研判范围，提升检索效率及准确度，迅速获得检索结果。后台系统可实现单机将近200万幅/秒的入库速度，能在亿幅级人脸图像大库中检索出低质量人脸图像，低质量包括模糊、残缺、有噪点、暗光、大角度等情况。后台分析系统如同一个对特定案件有着独特理解的警官，它能够根据实战经验，对案件要素进行分类，如作案时间、作案手段、受害对象等。根据这些分类，警方往往可以进行串并案的分析，以更加精准和全面地描述犯罪嫌疑人的行为特征，加快破案速度。图4-6展示的就是公安部门案情分析结构图。典型案例是商汤科技开发的视图情报研判系统，该系统基于深度学习算法，通过以图搜图、模糊人脸搜索，帮助公安部门快速确认相关人员身份，特别适用于刑侦破案场景。

人工智能技术的应用，使得公安部门构建了“点”“线”“面”布防及后台分析的安防新格局。通过智能化的视频监控系统，真正实现了实时监控、分析与预警，大大提升了安防工作效率，是安防领域的一大变革。