近些年，人工智能在多個場景下落地應用，除了日常當中為人們帶來方便之外，也逐漸在打拐、尋找失蹤人口等公益領域發揮著重要作用。比如，近期深圳市龍崗區公安機關利用“視頻監控+AI”，成功在 24 小時內，尋回一名離家出走的 13 歲女孩。
現階段應用於安防產業中的人工智能，不僅可以通過人臉識別來尋找目標，還可以在信息不足的情況下，通過捕捉衣著、體態、年齡等信息，基於視覺技術進行搜索，最後鎖定目標。
當然，這種能力不僅可以應用在失蹤人口尋回案件中，也可以應用於尋找那些逃犯、慣犯的下落。顯然，目前來說，人工智能在公安機關打拐、尋失工作中扮演著越來越重的角色。
自 2018 年以來，人工智能抓獲逃犯新聞屢上熱搜，也讓運用人工智能技術打擊人口拐賣和尋失的呼聲日益高漲。公安部門也在進一步推廣人臉識別技術進行打拐，幫助被拐多年的兒童與自己的親生父母團聚。
據瞭解，2017 年除夕，深圳公安機關通過人工智能方式查詢，耗費 15 個小時便鎖定犯罪嫌疑人，併成功解救被拐兒童。
當然，這些失蹤人員的尋回，僅僅是我國眾多失蹤人口的冰山一角，仍然有很多失蹤兒童未被尋回。
人工智能尋失有何難點
從當前市場主流的人工智能打拐、尋失解決方法來看，均是通過人工智能技術對視頻圖像的分析，來實現對犯罪嫌疑人、失蹤人口的鎖定。
這意味著“視頻監控+AI”在其中扮演著重要的角色，但當前的視頻監控建設中，仍存在著監控攝像頭區域分佈不平衡、AI 攝像頭滲透率低等難題。
據統計，當前我國 AI 攝像頭滲透率較低，如 2018 年，AI 攝像頭支出額僅佔我國視頻監控市場支出的 2%。大多集中在大型城市中，偏遠地區則極少。而拐賣大部分發生在偏遠地區，監控覆蓋率不高的地方，這樣致使獲取的圖像資料較為有限，對於尋回工作有很大的限制。
城市中則是另一番景象，由於傳統高清監控仍有較高的存量，智能攝像機佔比不高，無法有效的盤活數據進行人員追蹤。
還有一個更重要的一點，很多被拐案件發生在很久以前，這也就意味著被拐兒童經過時間流逝，無論是相貌還是體態，均會發生極大的變化。而當下人工智能主要依靠人臉識別技術，當人臉識別技術無法對人臉特徵進行識別時，尋回難度急劇增加。
與此同時，跨省的數據共享也是亟待解決的問題。大部分人口販賣都是跨省市活動，再加上我國人口基數龐大、人口快節奏流動等特性，一旦錯失尋回人員的黃金時間，再想從省市縣來檢索，那無異於大海撈針。
人工智能不應該被神話
長久以來，尋找失蹤人口都是一件複雜且艱鉅的任務，儘管人工智能技術的應用，能夠為打拐、尋找失蹤人口等環節節省人力物力。但面對智能技術在這些環節中的作用，仍需要我們去保持理性對待。
雖然人工智能在人口丟失的黃金時間內起到的作用越來越大，但技術僅僅只是一種手段，不應該被過度神話。
在打拐、尋失案中，人工智能技術更多的是起到減少重複勞動的作用，同時能夠進行線索串聯並分析，輔助決策。真正的工作仍需公安機關等工作人員協同操作支撐。
在技術方案的更新迭代下，人工智能打拐/尋回也將由人像向視頻結構化提取、人像大數據分析等縱深化方向發展。唯有人像識別、車輛識別、視頻結構化、知識圖譜、智能大數據等多種技術的複合應用，才是實戰的落地應用。
而在算法上，如何打破兒童成長所帶來的算法模型，仍需要現階段人臉數據的不斷積累，增大人臉識別精度，更好的協助公安機關破獲打拐、尋失案件。
閱讀更多 維拍物聯 的文章
