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[導讀] 根據(jù)清華大學近日發(fā)布《中國人工智能發(fā)展報告2018》的報告顯示,2017年,中國人工智能市場規(guī)模達到237億元,同比增長67%,2018年人工智能市場增速將達到75%。安防作為與人工智能密切相關(guān)

根據(jù)清華大學近日發(fā)布《中國人工智能發(fā)展報告2018》的報告顯示,2017年,中國人工智能市場規(guī)模達到237億元,同比增長67%,2018年人工智能市場增速將達到75%。安防作為與人工智能密切相關(guān)的行業(yè),成為人工智能主要落腳點。

伴隨著AI在安防領(lǐng)域的深度融合應用,當前的安防監(jiān)控市場早已是“無AI,不安防”的局面。

AI安防市場規(guī)模達6480億元

從安防行業(yè)規(guī)模來看,目前大部分安防企業(yè)對于AI技術(shù)的應用還處在接受并嘗試使用階段,但從增長趨勢中可以看出,AI在安防領(lǐng)域的附加價值開始凸顯。2011年以來,我國AI安防市場規(guī)模逐年攀升;至2017年,AI安防市場規(guī)模達到6480億元,同比增長20.0%。

傳統(tǒng)安防難點

1. 在傳統(tǒng)安防應用背景下,對于復雜的環(huán)境、超強的數(shù)據(jù)流,無法有效應對,缺乏準確性。

2. 封閉式數(shù)據(jù)系統(tǒng),無法形成數(shù)據(jù)聯(lián)動與分享,缺乏整體性。

3. 主動防范與控制能力弱,借助傳統(tǒng)安防產(chǎn)品方案實現(xiàn)的,大部分控制為事后控制。

4. 系統(tǒng)硬件復雜多樣,單個安防結(jié)構(gòu)內(nèi)部模塊多,信息連接多依靠接口,無法適應智能化時代個性化、場景化的需求。

AI安防落腳點

1.AI安防+平安城市

AI安防是實現(xiàn)平安智慧城市的基石,深度學習和智能分析讓安防監(jiān)控真正智能起來,擁有自學習和自適應功能,能夠根據(jù)不同的復雜環(huán)境進行自動學習和過濾。

同時,AI安防全面實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)配合實現(xiàn)實時的安防體系。視頻圖像的聯(lián)網(wǎng)調(diào)度和信息資源共享,數(shù)據(jù)資源在不同安防云端的共享,安防產(chǎn)品實現(xiàn)對危險與異常的主動識別,安防行為由被動向主動轉(zhuǎn)變。

另外,在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的不斷融合發(fā)展下,視頻數(shù)據(jù)是其中最大量的數(shù)據(jù),也是潛在價值最大的數(shù)據(jù)視頻物聯(lián),作為支撐城市可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.AI安防+警務識別

在警務識別方面,目前主要依賴的AI技術(shù)主要有步態(tài)分析及行為識別,對檢測對象的身體特征和運動姿態(tài)進行分析,快速鎖定目標人群,提升公安系統(tǒng)信息化水平。步態(tài)分析及行為識別能夠根據(jù)人的姿態(tài)、步態(tài)、穿著識別對象,并跨越鏡頭將該對象的運動軌跡畫出來。

在AI技術(shù)的助力下,警務識別不再依靠單純的人工,而是通過大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng),實現(xiàn)智能化識別與鎖定。

3.AI安防+智能交通

大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)時代的到來,為科學治理城市交通擁堵提供了智能化手段。在交通領(lǐng)域,利用人工智能技術(shù),可實時分析城市交通流量,調(diào)整紅綠燈間隔,縮短車輛等待時間,提升城市道路的通行效率。

同時,城市級別的人工智能交通大腦,可以全方位感知、全局協(xié)調(diào),實時掌握城市道路上通行車輛的軌跡信息,停車場的車輛信息,合理調(diào)配資源、疏導交通,實現(xiàn)機場、火車站、商圈的大規(guī)模交通聯(lián)動調(diào)度,提升整個城市的運行效率,為居民的出行暢通提供保障。

4.AI+全民安防

隨著安防產(chǎn)業(yè)布局的進一步拓展,在各行各業(yè)向智能化、數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的過程中,AI安防已滲透到大量的行業(yè)當中,助力企業(yè)的AI化進程。

AI安防方向

1.視頻結(jié)構(gòu)化

原始的安防數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),不能被計算機直接讀取和識別,難以產(chǎn)生實用價值,在AI安防方案中,運用深度學習和人工智能算法,可以將安防方案中的識別對象進行歸納整理,表達目標的性狀、屬性以及身份,從而變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)可以進行大規(guī)模檢索、分析、統(tǒng)計。

2.生物識別

生物識別主要包括人臉識別與行為識別,極大的提高了識別的準確性與可靠度,目前,市場上多款人臉識別安防智能設(shè)備已投入規(guī)?;逃?。

3. 物體特征識別

AI在物體特征識別方面的應用已逐步進入成熟化階段,網(wǎng)絡(luò)、云計算的進一步優(yōu)化也全面提高了識別的實時性,尤其是在車牌識別領(lǐng)域,在萬物聯(lián)網(wǎng)時代,AI安防的物體特征識別,將有更廣闊的應用空間。

智能硬件行業(yè)如何布局

對于AI技術(shù)在安防領(lǐng)域的應用,主要是采集前端與數(shù)據(jù)處理后端中心兩個節(jié)點的問題,目前主要有兩個方向:

一為將智能處理手段與能力移至后端數(shù)據(jù)中心,前端以傳統(tǒng)監(jiān)控攝像機進行數(shù)據(jù)采集。該種全中心式的智能模式雖然能提供計算和存儲的支撐,但效率過低,也會帶來隨著數(shù)據(jù)量的迅猛遞增,以及網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬所帶來的壓力和成本問題。

二為將AI計算能力集中到前端攝像機,而目前云計算、邊緣計算等云端數(shù)據(jù)處理概念的不斷成熟更是為其提供了強大的技術(shù)支撐,用云來替換數(shù)據(jù)控制處理中心,將核心技術(shù)轉(zhuǎn)移至前端是一個不可逆的發(fā)展趨勢。

隨著人工智能各分支的不斷發(fā)展,未來的人工智能一定是一個端到端的系統(tǒng),從而縮短數(shù)據(jù)的處理流程,減少存儲步驟,在數(shù)據(jù)前端來處理計算與存儲的問題,能夠高效實現(xiàn)“端云協(xié)同”。

而在其中,AI攝像機作為“端云協(xié)同”的基點,成為構(gòu)建AI安防新生態(tài)的關(guān)鍵。目前受到市場和資本重視的人臉識別攝像機正是其重要性的見證,華北工控目前研發(fā)上市的基于智能海思芯片組視覺平臺的網(wǎng)絡(luò)攝像機正是公司主動應對安防市場智能化趨勢打造的產(chǎn)品方案。

AI技術(shù)在安防領(lǐng)域還有更廣闊的應用空間,同時,AI技術(shù)的不斷發(fā)展與革新也給安防領(lǐng)域帶來更多的可能性。在智能硬件領(lǐng)域,深入融合云計算、AI技術(shù),集中工業(yè)級別硬件性能優(yōu)勢,著力于AI安防各行各行的個性化打造,融合最新AI技術(shù)與概念,改造傳統(tǒng)安防方案痛點,成為企業(yè)的重要突破點,。

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