大量人工智能算法企業(yè)進(jìn)入安防領(lǐng)域 AI時(shí)代下安防市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈

人工智能技術(shù)的落地，研發(fā)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)創(chuàng)新，最終都需要以產(chǎn)品化實(shí)現(xiàn)行業(yè)應(yīng)用為最終目的。

中國(guó)擁有世界獨(dú)一無(wú)二的市場(chǎng)規(guī)模，任何新興技術(shù)面對(duì)如此巨大的市場(chǎng)規(guī)模都將產(chǎn)生新的質(zhì)變。人工智能技術(shù)在基礎(chǔ)層面的研究，需要依靠海量數(shù)據(jù)以及最終的應(yīng)用市場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)。

隨著大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷成熟，國(guó)內(nèi)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別領(lǐng)域正在迎來(lái)良好的市場(chǎng)機(jī)遇，應(yīng)用層中應(yīng)用場(chǎng)景開始實(shí)現(xiàn)多元化延伸，公共安全領(lǐng)域智能安防、健康領(lǐng)域智慧醫(yī)療以及出行領(lǐng)域智慧交通、自動(dòng)駕駛等行業(yè)快速崛起，垂直行業(yè)應(yīng)用的不斷深入正激發(fā)AI快速發(fā)展，同時(shí)催生著海量的定制化需求。這些要素是美國(guó)市場(chǎng)所不具備的，也正是中國(guó)人工智能發(fā)展優(yōu)勢(shì)所在。

以國(guó)內(nèi)智能安防為例，近些年的快速發(fā)展使其在全球安防領(lǐng)域始終保持著領(lǐng)先地位。當(dāng)前，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)正在加速融入安防領(lǐng)域，尤其是人臉識(shí)別技術(shù)是目前應(yīng)用較為廣泛的，在智慧安防中運(yùn)用人臉識(shí)別技術(shù)在布控排查、犯罪嫌疑人識(shí)別、人像鑒定以及重點(diǎn)場(chǎng)所門禁等領(lǐng)域獲得了良好的應(yīng)用效果。

從技術(shù)上來(lái)看，實(shí)現(xiàn)落地的主要集中在以下幾個(gè)方面：

通過(guò)深度學(xué)習(xí)等人工智能前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、目標(biāo)檢索和行為分析。目標(biāo)分類在目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤之后，捕獲到合適目標(biāo)，可以對(duì)它的屬性進(jìn)行分析。

以監(jiān)控場(chǎng)景的人體為例，識(shí)別行人的生理屬性。通過(guò)分析行人身體結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確識(shí)別視頻中人物的性別、年齡、姿態(tài)等多種生理特征。

識(shí)別行人與車輛，基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)算法能夠在各類遮擋的情況下精確找出行人位置，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(wú)人駕駛等?？梢栽谛熊噲?chǎng)景、交通監(jiān)控場(chǎng)景、卡口場(chǎng)景中檢測(cè)多種不同角度的車輛，并同時(shí)給出車牌號(hào)碼、汽車品牌、型號(hào)、顏色等物理特征。

另外，實(shí)現(xiàn)人群分析。在高密度公共場(chǎng)所，例如地鐵，廣場(chǎng)，估計(jì)人群數(shù)量和密度，同時(shí)檢測(cè)人群過(guò)密、異常聚集、滯留、逆行、混亂等多種異常現(xiàn)象。

無(wú)論是傳統(tǒng)的安防企業(yè)諸如?？低?/u>、大華股份，還是人工智能初創(chuàng)企業(yè)商湯、曠視、智慧眼等都在加大AI+安防領(lǐng)域的投入，并通過(guò)不斷推出結(jié)合實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的新產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)在智慧城市中的落地應(yīng)用。