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升级换代离不开人工智能的安防系统

  日期:2019-02-07  浏览次数:45

升级换代离不开人工智能的安防系统

随着深度学习、大数据等技术持续突破,“人工智能+”已成为我国经济增长的新引擎。人工智能的产业化是“AI+垂直行业”的一场变革。安防行业的海量数据以及事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能训练需求及技术逻辑完全吻合,是人工智能最理想的落地行业之一。“AI+安防”已经从概念普及、技术比拼,进入到产品、场景、实战应用和生态构建阶段。

监控系统中随着GPU等硬件设备的研发和人工智能相关软件算法的成熟,人工智能逐渐被大规模应用各个领域,而安防行业对实时性、准确性要求极高,人工智能+安防应运而生。

  根据中安协发布《中国安防行业“十三五”(2016-2020年)发展规划》指出,“十三五”期间,安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级,且到2020年,安防企业总收入达到8000亿元左右,年增长率达到10%以上。

  2012年-2020年安防行业市场规模图

AI+安防使用技术

1、大数据技术

  大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力,是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。

  一是海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源,并基于时间轴进行数据累积,以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时,人工智能应用长期积累的庞大知识库,也需要依赖该系统进行管理和访问。

  二是大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力,能同时分析海量的数据,开展特征匹配和模型仿真,并为众多用户提供个性化服务。

  三是数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心,利用机器学习算法自动开展多种分析计算,探究数据资源中的规律和异常点,辅助用户更快、更准地找到有效的资源,进行风险预测和评估。

  2、视频结构化技术

  一是目标检测——从视频中提取出前景目标,然后识别出前景目标是有效目标(如:人员、车辆、人脸等)还是无效目标(如:树叶、阴影、光线等)。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。

  二是目标跟踪——实现特定目标在场景中的持续跟踪,并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。

  三是目标属性提取——对已经检测到的目标图片中目标属性的识别,判断该目标具有哪些可视化的特征属性,例如人员目标的性别、年龄、着装,车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。

   AI+安防场景应用

  1、智能楼宇场景应用

  在智能楼宇领域,人工智能是建筑的大脑,综合控制着建筑的安防、能耗,对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位,区分办公人员与外来人员,高清监控系统大楼的能源消耗,使得大厦的运行效率最优,延长大厦的使用寿命。

  2、交通行业场景应用

  在交通领域,利用人工智能技术,可实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑,实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息,停车场的车辆信息,以及小区的停车信息,合理调配资源、疏导交通,实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度,提升整个城市的运行效率,为居民的出行畅通提供保障。

  3、公安行业场景应用

  公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索。前端摄像机内置人工智能芯片,可实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车属性信息,并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储,再利用强大的计算能力及智能分析能力,对嫌疑人的信息进行实时分析,为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大的交互能力,真正成为办案人员的专家助手。

4、民用安防场景应用

  在家庭安防中,当检测到家庭中没有人员时,家庭安防摄像机可自动进入布防模式,有异常时,给予闯入人员声音警告,并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后,又能自动撤防,保护用户隐私。夜间期间,通过一定时间的自学习,掌握家庭成员的作息规律,在主人休息时启动布防,确保夜间安全,省去人工布防的烦恼,真正实现人性化。

5、工厂园区场景应用

  在工厂园区场所,利用可移动巡线机器人,定期巡逻,读取仪表数值,分析潜在的风险,保障全封闭无人工厂的可靠运行,真正推动“工业4.0”的发展。

  中山科锋认为安防与人工智能技术结合是大势所趋,“AI+安防”朝着视频结构化、数据可视化、安防移动化、云防立体化演进。但在发展过程中软硬件问题尚待解决,只有妥善解决这些问题,才能满足市场需求,提升整个安防领域的智能化水平,从而推动安防产业的升级换代。


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