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        動態情緒識別系統助力智能交通

        發布日期:2020-07-09 10:28:03

        在公共安全領域,用于反恐和安全保障的相關新技術引發業界關注。日前,智能交通協會記者走訪深圳安視寶科技有限公司了解到,該公司近年推出的黑科技產品動態情緒識別預警系統(ASBDEFE),能夠通在2-3秒鐘內在人群中捕捉情緒異常的可疑人員,抓拍圖片并報警,輔助公安管理提前預防危險事情的發生。

         

        普通的監控設備功能只能記錄現場發生,ASBDEFE能夠事先預警,事先檢測出可疑人員,且無需對比照片,檢測對象在動態行走中也能被識別,無論是實時視頻還是錄像資料均可對其分析,識別準確度高達92%。

         

         

        據深圳市安視寶科技公司技術部王工介紹,動態識別系統的工作原理是,基于運動的心理生理學,依據身體振動及龐大的基本特征數據庫,通過專用攝像機采集的視頻,分析頭頸及身體的振動頻率和振幅,計算出攻擊性、壓力和緊張等參數,分析人員的情緒狀態,用顏色條進行數字化、可視化,從而得出可疑度,事先篩選出可疑人員并報警。

         

        ASBDEFE目前主要應用在安防領域、監獄審訊、海關等場景。由于能起到較為精準的輔助偵查作用,因此也被稱為反恐治安的好幫手。

         

         

        黑科技讓壞人無處可藏,科技助力安防反恐的確振奮人心。動態情緒識別技術是否也適用于智慧交通領域呢?關于人工智能在交通領域的探索和應用,一直是業界熱度不減的話題。

         

        隨著車輛保有量節節攀升,城市交通事故也在持續增長。統計結果顯示,人為因素是交通事故的主要因素。駕駛員因情緒失控造成的交通事故也是常有發生。研究表明,22%的司機都有過下車與別的司機爭吵的經歷,39%的司機表示,心情不好會遷怒于其他司機。

         

        該技術是否能提前識別駕駛員的情緒,并對駕駛員提出建議,那么產生的交通事故率是否因此會大大降低呢?

         

        據悉,我國的公共交通領域已經有這樣的嘗試。今年初,浙江舟山首推智能安全預警系統,實行對公交司機的情緒管理,以人臉和圖像識別分析的方法時刻掃描分析司機的精神狀態,對各種危險駕駛行為等情況及時予以捕捉,并立即報警。除了監測司機疲勞駕駛、打瞌睡、打哈欠等行為,對接打電話、玩手機、左顧右盼、超速行駛、車距過近、車道偏離等,智能安全預警系統也會即時自動語音提醒公交司機,以保障司機的駕駛狀態。

         

        安視寶科技公司技術部王工告訴記者,目前ASBDEFE情緒識別系統在智能交通領域主要可應用在以下三方面,一是用于公交車司機上崗前檢測,特別是長途貨運、客運司機,對公交司機的身體和情緒狀況進行把關,可以保障低風險駕駛;二是可用于交警對車輛違規排查,借助該技術能夠自動識別被抽查人員的疲勞度和面部情緒狀態,對于可疑車輛以及人員以此做出行為判斷,真正做到輔助交警高效執法;三是該技術可應用在“兩客一危”車輛的交通管控上,即從事旅游的包車、三類以上班線客車和運輸危險化學品、煙花爆竹、民用爆炸物品的道路專用車輛,實現對駕駛員不安全駕駛行為的自動識別和實時報警。

         

        情緒是豐富而復雜的,能夠被分析被讀懂情緒是非常不簡單,毫無疑問,動態情緒識別是技術發展的未來趨勢。隨著交通安全“大數據”、“人工智能”、“車聯網”等高新技術的發展,動態情緒識別系統在智能交通領域將有望得到更廣泛的普及。

         

        有黑科技加持,相信很多交通違法、違章、危險駕駛、肇事逃逸等現象將會實時處理,實時上報,真正做到輔助交警高效執法,減少交通事故發生。

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