傳統(tǒng)公安實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)中,車輛的識(shí)別主要依賴車牌圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)。伴隨著城市經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和機(jī)動(dòng)車規(guī)模急劇增長,與車輛相關(guān)的違法犯罪活動(dòng)也日益猖獗,給公安車輛視圖實(shí)戰(zhàn)工作帶來極大的挑戰(zhàn)。
首先,在大部分案件中嫌疑車輛的車牌大多以套牌、假牌等手段進(jìn)行偽裝,單獨(dú)采用車牌識(shí)別的方法并不能準(zhǔn)確、快速確認(rèn)車輛身份。其次,受光線、安裝條件的影響,現(xiàn)有前端系統(tǒng)車牌識(shí)別率不高,導(dǎo)致以車牌為線索的布控精度降低。再次,以車牌為核心的圖像識(shí)別系統(tǒng)獲得的信息量太少,無法充分有效地挖掘圖像監(jiān)控信息潛在的價(jià)值。
當(dāng)前大數(shù)據(jù)、人工智能等高新技術(shù)蓬勃發(fā)展,面對人、車日益增長的復(fù)雜社會(huì)局面和治安態(tài)勢,充分利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),破除傳統(tǒng)的以車牌為核心的查詢分析桎梏,變“事后查詢處置”為“事前主動(dòng)研判、預(yù)警”,將是未來以車輛視圖分析為核心的警務(wù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的主流發(fā)展趨勢。