伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控產(chǎn)品逐漸占據(jù)了安防行業(yè)的主流，并且數(shù)字化、高清化、網(wǎng)絡(luò)化逐步普及，智能化的發(fā)展趨勢(shì)也開始顯現(xiàn)出來，在應(yīng)用層面上也開始向社會(huì)化安防產(chǎn)品、民用市場(chǎng)深耕。
市場(chǎng)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(duì)安防"預(yù)警預(yù)測(cè)"的訴求，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(cè)異常信息，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
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(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域，并推進(jìn)圖像識(shí)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(duì)視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理、對(duì)人、車、物進(jìn)行快速識(shí)別比對(duì)，與安防對(duì)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(duì)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(duì)視頻數(shù)據(jù)的識(shí)別和提取)、生物識(shí)別(人臉識(shí)別等)以及物體特征識(shí)別(車牌識(shí)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(duì)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(cè)、目標(biāo)分割提取、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤，以及對(duì)監(jiān)視場(chǎng)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(chǎng)景的含義，從而指導(dǎo)并規(guī)劃行動(dòng);
生物識(shí)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(shí)別方式是目前較廣泛的生物識(shí)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(shí)別。目前物體識(shí)別能做到的是簡單幾何圖形識(shí)別、人體識(shí)別、印刷或手寫文件識(shí)別等，在安防領(lǐng)域較為典型的應(yīng)用是車牌識(shí)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(shí)別車牌。
AI帶來安防應(yīng)用模式變革 帶來更大市場(chǎng)
伴隨著AI技術(shù)在安防市場(chǎng)上得到了大規(guī)模落地與應(yīng)用，人工智能開始推動(dòng)傳統(tǒng)安防產(chǎn)業(yè)進(jìn)化和革新。前端信號(hào)的采集和探測(cè)設(shè)備中開始加入AI芯片，通過智能識(shí)別并篩選圖像再進(jìn)行傳輸，減小傳輸空間和縮短時(shí)間;后端處理平臺(tái)可同時(shí)處理的前端相關(guān)產(chǎn)品數(shù)量大幅度增加，清晰度和識(shí)別準(zhǔn)確度都顯著提高。
與此同時(shí)，隨著智能化技術(shù)的不斷完善，安防行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景及應(yīng)用模式在改變。主動(dòng)應(yīng)用和事前預(yù)警成為可能，通過人臉識(shí)別、異常行為分析、人數(shù)計(jì)數(shù)、音頻檢測(cè)等智能化應(yīng)用明顯顯示出安防從將事后查證向事前預(yù)警前移的趨勢(shì)，這些應(yīng)用可以有效防止各類案事件的發(fā)生;視頻濃縮、視頻摘要檢索也全面提升了事后處理的效率和質(zhì)量。此外，大數(shù)據(jù)應(yīng)用下的云存儲(chǔ)和云計(jì)算也在為構(gòu)建新一代的數(shù)據(jù)中心和計(jì)算中心提供有力的保障。安防從傳統(tǒng)模式大踏步邁入智能新時(shí)代，從“事后追溯”、“人防”為主升級(jí)為“實(shí)時(shí)監(jiān)管”與事前預(yù)防，“技防”為主。
新產(chǎn)品、新技術(shù)、新的應(yīng)用模式也預(yù)示著更大的市場(chǎng)空間，于是AI+安防吸引了眾多企業(yè)進(jìn)入。不僅是人工智能算法企業(yè)諸如商湯、云從、曠視、依圖、云天勵(lì)飛等等;還包括傳統(tǒng)安防制造廠商，如�？低�、大華股份、科達(dá)、天地偉業(yè)以及宇視科技等等;AI芯片企業(yè)如NVIDIA、英特爾、中星微、地平線、寒武紀(jì)等。
