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安防系统与AI的结合其未来发展趋势如何

2020-12-16 21:12

  过去二十年,模拟 / 数模时代重点解决了基础的“看得见”问题,应用在有限的重点安保单位。随着 IP 技术的成熟及引入,通过数字图像技术及压缩编解码技术,有效解决了“看得清”问题;同时也大幅降低了视频传输及存储成本,视频监控得以大范围部署,解决了“看得全”问题。

  近几年随着 AI 技术的兴起,有效支撑了嫌疑人轨迹追踪、违法事件检测等“看得懂”问题,安防业务逐渐向智慧城市、民生服务延伸。随着大量视频监控数据分析对人力的需求与当前人力紧缺、人力成本上升之间的矛盾日益显著,智能摄像机的应用可以有效提升图像线索的排查效率,这将很大程度带动智能摄像机市场的发展。

  人工智能是一组包括自动推理搜索、机器学习、知识处理、语音识别、自然语言处理、机器视觉、智能机器人等在内的技术集合,目的是通过对人的意识和思维过程进行模拟,使机器能够胜任需要人类智能才能完成的复杂工作。当前人类正在迎来以人工智能技术为代表的第四次工业革命,这次工业革命将驱动全球经济、政治、文化的发展,并使 能千行百业的智能化产业升级。

  人工智能产业结构分为三层:基础层、技术层和应用层。基础层是计算能力和数据资源,涉及各类高性能芯片研发、大数据技术等,由运算平台和数据工厂组成。技术层包括算法模型和技术开发。通过不同类型的算法建立模型,形成有效的、可供应用的技术。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合。利用技术层输出的 AI 技术为用户提供智能化的服务和产品。

  人工智能历史上出现过两次高潮和两次冬天,当时主要受限于计算能力和数据。近几年随着云计算、大数据的广泛普及和应用,解决了人工智能的发展瓶颈问题,人工智能开始出现巨大发展机遇。当前人工智能正在以深度结合产业的方式快速发展,未来必将改变所有行业。

  应用于人像卡口识别、车辆卡口识别和视频结构化三个方面,通过前端摄像机抓拍后端平台识别或者后端视频流分析两种技术方案,实现了从“人看” 到“机器看” 的转变,解决了“人员持续看 20 分钟监控后,注意力和警觉力大幅削弱”导致重要线索遗漏的问题,同时通过机器辅助决策实现了实时布控预警,无需花费大量警力 24 小时人工蹲点,显著提升社会安全。

  应用于交通违法检测和交通流量采集两个方面,通过摄像机检测及平台二次分析,实现交警非现场执法及交通信号灯优化,提升公众出行的安全与效率。应用于消防火警、周界防范、人脸门禁和车辆通行四个方面,通过摄像机及平台联合检测、识别比对,提供环境、人员、车辆的自动化管控,提升园区管理效率,为人车出入提供安全便捷的智能体验。

  只有突破算力、算法、大数据这“三座大山”,智能安防行业才能走向新的时代。人脸 / 车辆抓拍、智能分析能力取决于芯片算力。一颗高算力 AI 芯片的智能化处理能力是普通芯片的几倍甚至几十倍。随着 AI 芯片算力的不断提升,智能化将得到进一步普惠。

  传统摄像机更换算法需要同时更换摄像机,所以算法一旦变更,相当于全网重建。摄像机如果支持软硬件解耦,算法按需加载,将快速适配业务变化,同时减少整体成本。在人脸低照、遮挡场景,单维数据存在识别准确率有限的问题,通过人体、人脸、同行人等其他数据多维拟合,可以大大提升识别准确率。

  随着人工智能的快速发展,安防已从原来的“人看”发展到当前的“机器看”,未来更将向着“机器研判”、“机器决策” 方向演进;安防事件的处理,也将从原来的“事后研判”向 “事前预防”发展,借助 AI 技术,借助算力、算法、数据、协同、开放的进一步提升,提前预知可能的问题及风险,驱动自动化处理或者人工干预,实现安防产业的再一次腾飞。