3月15日，一阵枪声打破了新西兰克赖斯特彻奇市往日的宁静，在这个被誉为“世界上最安全的国家”里，谁也没料到，一场血腥杀戮悄然而至。两座清真寺遭遇的恐怖杀戮，已造成至少50人遇难，目前已知的遇害者来自世界各地，其中不少曾是难民，他们本以为新西兰是安全和希望所在。

这一天或许是新西兰历史上“最黑暗的一天”，最安全的新西兰爆发最惨痛枪击案。新西兰总理阿德恩随后将整个国家危险等级提升，当地媒体称，这是该国历史上最高级别的安全威胁等级。

（图片来源网络）

在人们的印象里，位于南半球的新西兰是一个与世无争、自由恬静的国度，因极少涉及国际争端，使得它成为了一个“世外桃源”，稳居世界最安全国家排行榜的第四位。

奥塔哥大学的国家关系专家Robert Patman教授曾表示，新西兰地理位置隔离，政治社会稳定，“相对种族和谐”，贪腐和犯罪率相对较低。和其他国家对比，新西兰的社会是比较纯净、诚信和正能量的，“这个国家是非常安全的。”

 （图片来源：走进新西兰）

3月15日的恐怖杀戮之前，新西兰是世界民众眼中最安全的国家之一，而在此之后，新西兰的国家安全性将被重新定义。

根据媒体报道，嫌犯在长达73页数的声明中表示在新西兰发动枪击基于两个原因：“第一，在新西兰发动枪击案是因为想告诉大家这个世界上没有安全的地方，因为一直以来新西兰都是世界上最安全的地方之一；第二，新西兰好下手。”

（图片来源：华盛顿邮报 BBC CNN）

此次恐怖袭击中，新西兰国家情报和安全系统全部失灵。

恐袭阴影之下，全球反恐安保系统升级

当下，新西兰恐怖袭击阴云密布，

8年前，美国911事件影响深远，

5年前，中国3.1昆明火车站暴力恐怖案尤在当前

……

那些“深藏于城市的恐怖主义”极具危险性，“独狼式”袭击杀伤力巨大。“反恐”已成国家安全的首要命题。在这场光明与黑暗的较量中，各国需要借助科技力量进行有效防恐和反恐，加大对网络监控、大安防、应急指挥、专网通信、军工等方面投入力度。

911事件之后，美国踏上一条反恐的不归路。而中国、欧洲、中东等各国早已开始反恐防范的技术部署。

大安防部署：前端数据采集+后端分析运营

在平安城市及智慧城市建设过程中，城市安防系统建设无疑成为防恐反恐的关键一环，而高清智能监控堪当先锋。

视频监控经过几年的快速技术更迭，已由早前的模拟监控进化到高清智能监控。当下技术领先的高清智能监控已能融合人脸识别、AI智能视频分析技术，可对视频内容进行分析，通过预设不同摄像机场景中的不同报警规则，对异常行为自动发出报警，并可以基于海量数据生成各种统计信息，从而实现智能化监控，使过去的目视监控演进到全自动化控制监控。

在智能视频分析关键技术方面，相关的关键技术涉及：

 1、侵入/越界检测

 2、遗留物体事件检测

 3、拿走物体事件检测

 4、徘徊检测

 5、行人/车辆检测、跟踪

 6、人脸（人像）/行人/车牌识别

 7、人群密度监测

 8、异常行为（奔跑打架斗殴）检测

 9、视频质量诊断

 10、视频浓缩与摘要

 11、视频内容快速检索

 12、图像增强与复原技术

而在具体场景的应用中，可以实现：

1、人脸数据库及人脸识别预警

公共场所最容易发生暴恐事件，特别是机场、火车站、地铁、汽车站、宗教等重要集会场所等，是视频监控的重要监控区域，也是安全环境最薄弱的区域。

对于火车站、公共汽车站、地铁等公共场所，在出入口和重要位置部署人脸卡口系统，对过往行人进行人脸抓拍，并提取记录人体的重要属性特征，如性别、年龄、身高、衣着、是否戴眼镜以及是否具有典型民族特征等。将抓拍到的人脸与数据库中的黑名单人脸进行对比识别，对识别成功的人脸系统自动报警，从而实现在人群中快速锁定犯罪分子。

（图片来源网络）

2、异常行为检测预警

暴恐事件通常会伴有各种非正常行为，当暴恐分子在监控场景的区域做出诸如拔刀、掏枪或其他危害行人的举动时，系统会自动检测并触发报警。对于人群聚集、奔跑、打架斗殴等异常行为，智能监控系统通过检测监控区域内的人员数量、人体运动的速度、运动轨迹以及肢体变化剧烈程度等特征，进行识别判断，同时进行联动报警，疏散人群，并向指挥中心发出告警，及时制止危险发生。

此外，对可疑人员释放的疑似爆炸物等危险品，智能监控系统通过遗留物检测算法进行识别，通常将视频画面中超过预设时间无人看管的物品识别为遗留物，一旦发现遗留物，就会及时通知安保人员，防止危险品带来的严重后果。

人工智能+情报反恐

当前，伴随着日益严峻的恐怖主义威胁态势，仅依靠某个部门的单兵作战显然已经无法实现国家对社会安全维护的需求。特别是在美国“9·11”事件发生之后，世界各国普遍认识到情报互动、信息共享、联合作战在反恐行动中的重要性。

在人工智能技术蓬勃发展时期，深度学习与大数据的相关性将愈加明显。通过深度学习技术，计算机可以挖掘出从数据库中难以获取的情报信息、数据、知识以及规律。

2001年，Arquilla等提出了社会网络分析法(Social Network Analysis, SNA)，它是一种数据挖掘技术，通过对关联数据的构建，模拟恐怖组织内部的网络分布状况，分析恐怖组织的特点，研判恐怖组织内部信息的传达方式，找出恐怖组织网络结构中的薄弱环节，从而发现该组织的关键人物。

“人工智能+情报反恐”生态系统的构筑，将通过人工智能技术辅助情报反恐工作的进程，使反恐行动呈现出智能化的发展方向。

具体而言：其一，在情报反恐分析方面，以深度学习为核心的新型技术将得到大范围的应用，通过特征库的建立以及自主数据分析系统的构建，推动情报反恐决策领域朝着纵深方向发展；其二，在反恐情报搜集与演练方面，增强现实和虚拟仿真领域的拓展，在原有的3D实景建模、VR虚拟建模的基础上，智能建模将被快速推广和迭代。

从长远来看，反恐斗争既是一场武器的较量，也是一场意识形态斗争；只有通过综合治理，实现标本兼治，消除极端、恐怖思想产生的土壤，才能更有效的铲除恐怖主义毒瘤。而AI人工智能将在未来反恐中起到举足轻重的地位。

参考来源：清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》演讲、走进新西兰

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