在人工智能的推動(dòng)下 以下這三項(xiàng)技術(shù)在安防行業(yè)落地生花

人工智能概念火爆，但很多技術(shù)并未真正落地到各行業(yè)，而安防行業(yè)一直被認(rèn)為是人工智能成熟應(yīng)用并落地的行業(yè)之一，甚至是有人認(rèn)為是人工智能的第一著落點(diǎn)。在人工智能趨勢(shì)下，這三項(xiàng)技術(shù)在安防行業(yè)落地生花。

近幾年來，“人工智能+安防”的理念被越來越多的的安防企業(yè)接受和發(fā)展，并以此為中心，形成了一系列的產(chǎn)品和系統(tǒng)解決方案。人工智能在安防行業(yè)的快速落地，得益于全國(guó)范圍內(nèi)安防設(shè)備的普及，無需進(jìn)行過多的基礎(chǔ)建設(shè)，即可達(dá)成人工智能的落地。另一方面，安防行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)有著強(qiáng)烈的需求，隨著人工智能技術(shù)的成熟和規(guī)?；瘧?yīng)用，產(chǎn)品為用戶帶來更多更便捷的體驗(yàn)。

近年來，在智慧城市系統(tǒng)建設(shè)深入的帶動(dòng)下，人工智能商業(yè)化應(yīng)用的趨勢(shì)越來越明顯。算法、算力、數(shù)據(jù)，三者可以看做是“人工智能+安防”發(fā)展的三要素。當(dāng)這三要素落地產(chǎn)品應(yīng)用上時(shí)，可主要分為三大類，即：視頻結(jié)構(gòu)化（對(duì)視頻數(shù)據(jù)的識(shí)別和提?。⑸镒R(shí)別技術(shù)（指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等）、物體特征識(shí)別（車牌識(shí)別系統(tǒng)）。

視頻結(jié)構(gòu)化

在安防領(lǐng)域中，視頻監(jiān)控?zé)o疑是不可缺少的一環(huán)。而隨著智慧城市和平安城市的建設(shè)加速，安防系統(tǒng)每天產(chǎn)生的海量圖像和視頻信息造成的信息冗余問題也催生了帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用。

視頻結(jié)構(gòu)化是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù)，針對(duì)該技術(shù)對(duì)圖像視頻進(jìn)行自動(dòng)分析、識(shí)別、跟蹤、理解和描述的特點(diǎn)，帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控系統(tǒng)中演變?yōu)榻陙順I(yè)內(nèi)普遍看好的視頻智能分析應(yīng)用。

在不需要人為干預(yù)的情況下，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，得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以及對(duì)客觀場(chǎng)景的解釋，從而指導(dǎo)和規(guī)劃行動(dòng)。

生物識(shí)別技術(shù)

所謂生物識(shí)別技術(shù)，是通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)，目前生物識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)到2020年，生物識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模將突破300億元。

當(dāng)前，人臉、指紋、虹膜三種識(shí)別是應(yīng)用較為廣泛的生物識(shí)別方式。指紋屬于接觸性識(shí)別方式，人臉、虹膜屬于非接觸性識(shí)別方式，三者之間互為補(bǔ)充。

指紋應(yīng)用最廣泛，技術(shù)也相對(duì)成熟，但應(yīng)用上有局限性：一部分人沒有指紋，無法使用指紋支付;指紋會(huì)被復(fù)制，存在安全風(fēng)險(xiǎn);采集指紋需要對(duì)象的配合，便捷性差一些。人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于便捷性比較好，不用被采集對(duì)象的配合，可以自主采集，采集場(chǎng)合也比較方面;不足之處在于受到姿態(tài)、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響。虹膜準(zhǔn)確度最高，唯一性最強(qiáng)。不足之處在于采集過程需要被采集對(duì)象的配合，便捷性不高。

物體識(shí)別系統(tǒng)

當(dāng)前，物體識(shí)別系統(tǒng)在安防領(lǐng)域中最主要的應(yīng)用為車牌識(shí)別系統(tǒng)，車牌識(shí)別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用由來已久，技術(shù)相對(duì)成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率。

車牌識(shí)別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設(shè)觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測(cè)器檢測(cè)車輛通過信號(hào)，車牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號(hào)后，采集車輛圖像，自動(dòng)識(shí)別車牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定;缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。視頻觸發(fā)方式是指車牌識(shí)別系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)車道上車輛移動(dòng)狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時(shí)捕捉車輛圖像，識(shí)別車牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。

總結(jié)

人工智能已成趨勢(shì)，未來各行業(yè)的發(fā)展來不開人工智能的助推，安防行業(yè)也不例外。如何讓人工智能技術(shù)更好的落地是實(shí)現(xiàn)行業(yè)智能化的關(guān)鍵，各企業(yè)不斷的研發(fā)新技術(shù)新產(chǎn)品，將人工智能與安防產(chǎn)品和技術(shù)更好的結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)的一小步，行業(yè)的一大步。