AI與安防融合成為大勢所趨帶來更大市場

發(fā)布日期：2023-09-02 20:50 點(diǎn)擊：次

從安全技術(shù)防范誕生之日起，以探測、報(bào)警及實(shí)體防護(hù)為主的安防產(chǎn)品都占據(jù)著行業(yè)的主流，并且應(yīng)用領(lǐng)域從原來的高保密機(jī)構(gòu)如博物館等逐步擴(kuò)展到金融、房地產(chǎn)、交通等行業(yè)，安防格局逐漸形成。

AI安防時(shí)代

    市場需求及技術(shù)革新推動(dòng)AI與安防融合
    在這個(gè)過程中，從平安城市、智慧城市建設(shè)，以及后續(xù)提出的天網(wǎng)工程、雪亮工程等安防重點(diǎn)項(xiàng)目，開始持續(xù)推進(jìn)落實(shí)。與此同時(shí)，作為安防重點(diǎn)服務(wù)的領(lǐng)域，公安行業(yè)表現(xiàn)出對安防"預(yù)警預(yù)測"的最大訴求，另外，在實(shí)際的困境中，海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)依然在依靠人工來分析和處理，簡單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析已經(jīng)顯得過時(shí)。亟需新的智能化技術(shù)作為專家或助手，實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，探測異常信息，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。
    以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法成熟，深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐步應(yīng)用于圖像識別、語音識別等領(lǐng)域，并推進(jìn)圖像識別技術(shù)的突破性發(fā)展，使其具備在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的硬性條件，借助機(jī)器視覺及深度學(xué)習(xí)能夠迅速對視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理、對人、車、物進(jìn)行快速識別比對，與安防對智能化的需求不謀而合。另外，以視頻技術(shù)為核心的安防行業(yè)擁有海量數(shù)據(jù)來源，可以充分滿足深度學(xué)習(xí)對于模型訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)要求，使安防成為具備了人工智能融合發(fā)展的先決條件。
    從目前來看，人工智能與安防的融合，依托算法、算力、數(shù)據(jù)三大要素，在產(chǎn)品落地層面上主要體現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)化(對視頻數(shù)據(jù)的識別和提取)、生物識別(人臉識別等)以及物體特征識別(車牌識別系統(tǒng))等領(lǐng)域。
    其中在視頻結(jié)構(gòu)化方面主要表現(xiàn)為利用計(jì)算機(jī)視覺和視頻監(jiān)控分析方法對攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，包括目標(biāo)檢測、目標(biāo)分割提取、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤，以及對監(jiān)視場景中目標(biāo)行為的理解與描述，理解圖像內(nèi)容以及客觀場景的含義，從而指導(dǎo)并規(guī)劃行動(dòng)；
    生物識別技術(shù)主要是利用人體固有的生理特性和行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份鑒定，進(jìn)而滿足公安領(lǐng)域應(yīng)用需求。目前來看，人臉、指紋、虹膜三種識別方式是目前較廣泛的生物識別方式，三者的同時(shí)使用使得產(chǎn)品在便捷性、安全性和唯一性上都得到了保證。
    另外，判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個(gè)特定的物體、圖像特征或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在特定的環(huán)境中解決特定目標(biāo)的識別。目前物體識別能做到的是簡單幾何圖形識別、人體識別、印刷或手寫文件識別等，在安防領(lǐng)域較為典型的應(yīng)用是車牌識別系統(tǒng)，通過外設(shè)觸發(fā)和視頻觸發(fā)兩種方式，采集車輛圖像，自動(dòng)識別車牌。
    由于和安防有著天然的契合點(diǎn)，人工智能在最近三四年里正以超乎想象的速度與安防行業(yè)相互融合。隨著平安城市、智慧城市建設(shè)的不斷推進(jìn)，攝像頭及高清視頻不斷普及，安防開始擁有海量的并且層次豐富的數(shù)據(jù)，而這正是人工智能可以發(fā)揮強(qiáng)大作用，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用價(jià)值的最佳領(lǐng)域。　　
    從技術(shù)上來說，現(xiàn)階段的AI已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)安防監(jiān)控最主要的三個(gè)目標(biāo)：
1、識別行人的生理屬性。
通過分析行人身體結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確識別視頻中人物的性別、年齡、姿態(tài)等多種生理特征
2、識別行人車輛。
基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位臵，并能夠進(jìn)一步分析行人姿態(tài)和動(dòng)作，可應(yīng)用于交通監(jiān)控、輔助駕駛、無人駕駛等。可以在行車場景、交通監(jiān)控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時(shí)給出車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等物理特征。
3、實(shí)現(xiàn)人群分析。
在包括地鐵、車站、廣場等流動(dòng)量大高密度的公共場所，估算人群數(shù)量和密度，同時(shí)檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現(xiàn)象。
    結(jié)語：
    安防擁抱人工智能已經(jīng)成為大勢所趨，未來還將有更多應(yīng)用落地為民眾服務(wù)，帶來更智慧更便捷的生活，而企業(yè)也將擁有更多成長和進(jìn)步，贏取更多的市場和回報(bào)。

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