AI與安防融合成為大勢所趨帶來更大市場

發布日期：2023-09-02 20:50 點擊：次

從安全技術防范誕生之日起，以探測、報警及實體防護為主的安防產品都占據著行業的主流，并且應用領域從原來的高保密機構如博物館等逐步擴展到金融、房地產、交通等行業，安防格局逐漸形成。

AI安防時代

    市場需求及技術革新推動AI與安防融合
    在這個過程中，從平安城市、智慧城市建設，以及后續提出的天網工程、雪亮工程等安防重點項目，開始持續推進落實。與此同時，作為安防重點服務的領域，公安行業表現出對安防"預警預測"的最大訴求，另外，在實際的困境中，海量監控數據依然在依靠人工來分析和處理，簡單利用人海戰術進行檢索和分析已經顯得過時。亟需新的智能化技術作為專家或助手，實時分析視頻內容，探測異常信息，進行風險預測。
    以神經網絡和大數據訓練算法成熟，深度學習技術逐步應用于圖像識別、語音識別等領域，并推進圖像識別技術的突破性發展，使其具備在商業領域應用的硬性條件，借助機器視覺及深度學習能夠迅速對視頻進行結構化處理、對人、車、物進行快速識別比對，與安防對智能化的需求不謀而合。另外，以視頻技術為核心的安防行業擁有海量數據來源，可以充分滿足深度學習對于模型訓練的大量數據要求，使安防成為具備了人工智能融合發展的先決條件。
    從目前來看，人工智能與安防的融合，依托算法、算力、數據三大要素，在產品落地層面上主要體現在視頻結構化(對視頻數據的識別和提取)、生物識別(人臉識別等)以及物體特征識別(車牌識別系統)等領域。
    其中在視頻結構化方面主要表現為利用計算機視覺和視頻監控分析方法對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤，以及對監視場景中目標行為的理解與描述，理解圖像內容以及客觀場景的含義，從而指導并規劃行動；
    生物識別技術主要是利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份鑒定，進而滿足公安領域應用需求。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，三者的同時使用使得產品在便捷性、安全性和唯一性上都得到了保證。
    另外，判定一組圖像數據中是否包含某個特定的物體、圖像特征或運動狀態，在特定的環境中解決特定目標的識別。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，在安防領域較為典型的應用是車牌識別系統，通過外設觸發和視頻觸發兩種方式，采集車輛圖像，自動識別車牌。
    由于和安防有著天然的契合點，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相互融合。隨著平安城市、智慧城市建設的不斷推進，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據，而這正是人工智能可以發揮強大作用，實現應用價值的最佳領域。　　
    從技術上來說，現階段的AI已經基本實現安防監控最主要的三個目標：
1、識別行人的生理屬性。
通過分析行人身體結構，準確識別視頻中人物的性別、年齡、姿態等多種生理特征
2、識別行人車輛。
基于深度學習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，并能夠進一步分析行人姿態和動作，可應用于交通監控、輔助駕駛、無人駕駛等。可以在行車場景、交通監控場景、卡口場景中檢測多種不同角度的車輛，并同時給出車牌號碼、汽車品牌、型號、顏色等物理特征。
3、實現人群分析。
在包括地鐵、車站、廣場等流動量大高密度的公共場所，估算人群數量和密度，同時檢測人群過密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現象。
    結語：
    安防擁抱人工智能已經成為大勢所趨，未來還將有更多應用落地為民眾服務，帶來更智慧更便捷的生活，而企業也將擁有更多成長和進步，贏取更多的市場和回報。

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