技术问题描述：

（1）智能安防系统跨域感知机理

跨域感知是目前智慧安防系统研究领域的一大难题。城市场景的变化是信息感知技术的重大挑战，缺乏水下的感知严重影响边境安防建设，导致跨域安防机制无法有效应用。如何实现多域信息采集，如何打通各感知域的数据孤岛，都是亟待解决的关键科学问题。本项目不仅将实现多维信道感知功能，更为跨域数据连接技术提供解决方案，对智能安防系统的数据感知与融合提供新思路新方法。

（2）群智感知中人体动作预测机制

人体动作预测是目前群智感知领域的一大难题。在智能安防系统中，如何从海量感知数据中提取动作信息，如何在水下和水上场景中识别和预测人体动作都是亟待解决的关键科学问题。本项目研究不仅将研究如何从复杂场景中识别人体动作，更要为群智感知研究提供全新视角和新理论，对识别和预测人体动作提供新思路新方法。

（3）智能安防系统跨域融合与决策机制

近年来，融合与决策技术逐渐成为各界广泛关注的重要科学问题，然而目前各类自决策算法难以满足智能安防系统跨域通信抗干扰组网决策的需求，亦无法实现共同构建跨行业、跨层级、跨部门的指挥系统的目标。跨域融合与决策技术研究具有重要的战略意义及研究价值，为形成智慧城市的运行管理中枢，实现对新型智慧城市规划设计、建设管理、运维服务的全方位管控提供技术支撑。

（4）智能安防系统跨域自适应组网机制

跨域自适应组网技术是我国智能安防系统发展面临的挑战与重大需求，研发新一代具有网络重构与组网技术的智能安防系统，提高管理品质和统筹运行效率，对通信系统的发展具有重大价值和现实意义，带动产业升级的重要举措。

目前，网络重构与组网技术存在的瓶颈科学问题包括复杂实际环境导致部分通信链路中断或网络节点失效、网络拓扑结构难以适应实时变化的城市需求等。

主要应用场景：

该跨域行为识别群智感知系统能够作为新一代的智慧城市方案，实现跨域多传感器的智慧城市感知。研究高效人体运动识别技术，帮助公安侦查人员快速识别和预测可疑行为，把过去人工排查海量视频图像资源对比变为智能识别，赋能公安“打、防、管、控”，实现对治安防控、安保维稳、指挥调度、侦查打击、执法办案等警务应用的智慧化支撑，推动新时代公安工作质量变革、效率变革和动力变革，全面提升警务工作效能。该技术研究能对智慧城市建设起到示范和以点带面的引领作用，可以在各地市、区县进行复制和推广。

-需要的技术成果及相关指标描述：

1.主要是对监控点进行实时抓拍人脸和行为，存储以备事后的快速搜索及人脸识别；

2.可以对存储的人脸和行为进行比对搜索；

3.识别准确率≥90%；

4.误报率≤3%

5.识别和预测结果达到小时级；

6.能对稀疏人群中个体的正常和异常行为进行分类；

7.在稀疏人群中个体识别动作≥4种；

8.在密集人群中跟踪精度≥90%；

9.组网方式：Adhoc 自组网；

10.通信距离：≥20km，节点间最大通信距离：≥5km；

11.通信网络系统节点数：≥10个；

12.通信设备与外部用户数据设备之间通过以太网互联（标准RJ45网口）；

13.配备相应的上位机控制系统，可在上位机显示传输文字、图片、实时视频等数据流参数；

14.编码方式支持并行卷积(QRPC)LPDC码；

15.视频存储容量：≥9TB；

16.图片存储容量：≥8G；

17.实例调度频率：15分钟一次，监控调度频率：1分钟一次，告警调度频率：3分钟一次；

18.网络运行时间：≥120小时；

19.工作温度：-40℃～70℃；

20.无故障运行时间：≥30天；-拟合作方式：合作开发-拟投入资金（万元）：1000