人工智能入局安防，未來(lái)人工智能將滲透進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域的各個(gè)應(yīng)用中去

時(shí)間：2020-06-29 13:00:01

關(guān)鍵字：人工智能安防

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[導(dǎo)讀] 隨著AI技術(shù)普及，傳統(tǒng)安防已經(jīng)不能完全滿(mǎn)足人們對(duì)準(zhǔn)確度、廣泛程度與效率的需求。盡管目前超過(guò)90％的市場(chǎng)份額仍被傳統(tǒng)安防占據(jù)，但隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，AI在安防行業(yè)應(yīng)用贏來(lái)了重大轉(zhuǎn)機(jī)與突破。

隨著AI技術(shù)普及，傳統(tǒng)安防已經(jīng)不能完全滿(mǎn)足人們對(duì)準(zhǔn)確度、廣泛程度與效率的需求。盡管目前超過(guò)90％的市場(chǎng)份額仍被傳統(tǒng)安防占據(jù)，但隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，AI在安防行業(yè)應(yīng)用贏來(lái)了重大轉(zhuǎn)機(jī)與突破。海康、大華、宇視、科達(dá)、商湯、云從、曠視等公司紛紛進(jìn)軍智能安防領(lǐng)域，安防行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)一目了然。眼下，智能安防開(kāi)始落實(shí)到產(chǎn)品需求上，產(chǎn)品落地主要體現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)化、生物識(shí)別、物體特征識(shí)別三個(gè)方向。

視頻結(jié)構(gòu)化

原始的視頻屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能被計(jì)算機(jī)直接讀取和識(shí)別，難以產(chǎn)生實(shí)用價(jià)值，因此需要將視頻數(shù)據(jù)中的目標(biāo)進(jìn)行歸納整理，表達(dá)目標(biāo)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(jìn)行大規(guī)模檢索、分析、統(tǒng)計(jì)，憑借視頻內(nèi)容信息處理和網(wǎng)絡(luò)化共享應(yīng)用兩大特點(diǎn)，全面實(shí)現(xiàn)監(jiān)控視頻信息的情報(bào)化以及視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的智慧化，大幅度提高技術(shù)的易用性。

在安防大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，?？低?/u>憑借行業(yè)領(lǐng)先的視頻智能算法優(yōu)勢(shì)，推出智能服務(wù)器“獵鷹”，“獵鷹”在單機(jī)狀態(tài)下即可完成實(shí)時(shí)視頻分析效果展示，并能夠?qū)崿F(xiàn)多任務(wù)動(dòng)態(tài)分配資源，可靈活應(yīng)用于實(shí)時(shí)視頻流或歷史流分析；大華股份也推出了新一代人工智能“睿智”視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器，該產(chǎn)品采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和人工智能算法架構(gòu)，對(duì)視頻中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別與分類(lèi)，從而充分挖掘視頻數(shù)據(jù)中的有用信息。

生物識(shí)別

生物識(shí)別技術(shù)融計(jì)算機(jī)圖像處理與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體：利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取生物特征點(diǎn)，再利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理進(jìn)行分析、建立數(shù)學(xué)模型，最后根據(jù)數(shù)學(xué)模型與被測(cè)者特征進(jìn)行分析對(duì)比，根據(jù)結(jié)果即可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確識(shí)別。

目前以人臉識(shí)別與行為識(shí)別為代表的應(yīng)用市場(chǎng)日漸龐大，生物識(shí)別技術(shù)作為安防行業(yè)的熱門(mén)技術(shù)，熱度持續(xù)升溫，眾多安防企業(yè)已經(jīng)在生物識(shí)別領(lǐng)域投入了大量人力物力，其中，部分企業(yè)已經(jīng)取得了不少成果：商湯科技senseID身份驗(yàn)證解決方案、senseface人臉布控系統(tǒng)、瑞為技術(shù)實(shí)時(shí)人臉抓拍攝像機(jī)FaceCam等產(chǎn)品均已實(shí)現(xiàn)規(guī)模商用。

物體特征識(shí)別

AI火熱的當(dāng)下，AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于物體特征識(shí)別中，尤其是車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。與傳統(tǒng)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)相比，基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)牌檢測(cè)算法，框架相對(duì)簡(jiǎn)單，在硬件性能較強(qiáng)且有足夠訓(xùn)練樣本的情況下，能夠在短時(shí)間內(nèi)獲得更好的識(shí)別效果，網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步優(yōu)化也保證了識(shí)別的實(shí)時(shí)性。目前來(lái)看，許多安防企業(yè)物體特征識(shí)別技術(shù)在科研與商用方面均比較成熟，基本處于世界先進(jìn)甚至領(lǐng)先水平。例如，德亞的車(chē)牌識(shí)別框架在樣本量充足的情況下，至多1個(gè)月即可完成一個(gè)全新國(guó)家或地區(qū)的車(chē)牌識(shí)別，識(shí)別率達(dá)98％以上；捷順也將在深度學(xué)習(xí)方面繼續(xù)發(fā)力，完善優(yōu)化前端＋后端二次識(shí)別的模式，進(jìn)一步提升算法識(shí)別率和對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力。

結(jié)語(yǔ)：毫無(wú)疑問(wèn)，未來(lái)人工智能將滲透進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域的各個(gè)應(yīng)用中，未來(lái)十年將是人工智能落地的關(guān)鍵期，能否把握好產(chǎn)品落地方向?qū)⒊蔀槠髽I(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。對(duì)于安防企業(yè)來(lái)說(shuō)，要通過(guò)腳踏實(shí)地的努力和冷靜客觀判斷分析，不斷戰(zhàn)勝對(duì)手、挑戰(zhàn)自我，才能夠在市場(chǎng)中劈荊斬棘，高歌猛進(jìn)。