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安防大數據的應用當前是圍繞提升破案率和提升警務工作效率為中心的，要想在安防數據的基礎上開發出優秀的應用，必須要深入了解警務工作流程，從接處警、現場勘查、情報研判、應急指揮、關聯碰撞、合成作戰，再到各類型警用裝備間的互聯互通，再到各警種間的配合，再到各警種業務數據庫間的融合。

 

這些都要有詳細地了解，才能發現針對刑偵破案、治安防控、交通管理的應用間的差異。

 

舉例說，比如針對嫌疑人的追蹤，可能是臉，但是大部分時候視頻是識別不出臉的，這是事實，人臉識別僅在車站、機場、銀行等卡點場景才有用。但是絕大多數逃犯都是有點反偵察能力的，不是看到攝像頭就繞著走，就是故意遮擋不讓看，或者干脆等到天黑再走。

 

這時候能運用到的主要就是通過嫌疑人的外形特征進行追蹤，以圖搜圖配上區域范圍選擇、時間段選擇，再配上同行人特征、隨行物品特征、工具特征，就可以有效地對嫌疑人進行高效篩選，再通過綜合情報進行軌跡研判，這種情況下，嫌疑人幾乎就是甕中之鱉，上天無路入地無門。

 

如果再出現小朋友老年人走失，想找到就是分分鐘的事，再也不會出現讓發動大批警力沿街查找，動輒耗費數十個小時的情況了。這樣，公安會不喜歡么？

 

說到底，大數據最終是為應用服務的，只有最后真正提高了公安民警的工作效率和破案率，才能證明安防AI的價值和意義。這就要求我們既要懂AI業務，又要懂公安業務。脫離了這兩者，想讓安防AI得到大面積推廣是連想都不要想的。