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人工智能落地安防前還需解決四大痛點(diǎn)
2017年09月29日 17:16:49來(lái)源：微信-人工智能大趨勢(shì)點(diǎn)擊量：33990
導(dǎo)讀近年來(lái)，人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速發(fā)展，在行業(yè)市場(chǎng)中受到了的追捧，它們已在數(shù)據(jù)可得性高的領(lǐng)域開始解決行業(yè)痛點(diǎn)。
　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】　在科技發(fā)展迅猛的今天，人們正在享受著安防監(jiān)控帶來(lái)的安全感。安防監(jiān)控除了可以對(duì)正在發(fā)生事件的實(shí)時(shí)記錄外，還可以對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，提取其中信息(如車牌、人臉、動(dòng)作分析)，從而進(jìn)行視頻推送預(yù)警、實(shí)現(xiàn)預(yù)防?？梢云鸬?ldquo;防患于未然”的作用。
 
　　近年來(lái)，人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速發(fā)展，在行業(yè)市場(chǎng)中受到了的追捧，它們已在數(shù)據(jù)可得性高的領(lǐng)域開始解決行業(yè)痛點(diǎn)。
 
　　安防領(lǐng)域是人工智能落地的天然場(chǎng)景
 
　　1、大數(shù)據(jù)是人工智能分析預(yù)測(cè)、自主完善的重要支撐，而安防行業(yè)擁有海量層次豐富的視頻數(shù)據(jù)，能夠充分滿足人工智能對(duì)于算法模型訓(xùn)練的要求。
 
　　2、安防監(jiān)控領(lǐng)域有著事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的邏輯需求，人工智能可以為這一問(wèn)題提供新的解決思路。
 
　　3、據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2011—2016年期間，安防市場(chǎng)連續(xù)保持2位數(shù)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2016-2020年期間仍將持續(xù)增長(zhǎng)，年復(fù)合增長(zhǎng)率預(yù)期為7.6%，到 2020 年，安防市場(chǎng)年銷售額將達(dá)到 3150 億美元。鑒于如此大的市場(chǎng)規(guī)模，人工智能早已“蠢蠢欲動(dòng)”！
 
　　就技術(shù)需求和市場(chǎng)規(guī)模而言，安防領(lǐng)域是人工智能快、好的“著陸場(chǎng)”。傳統(tǒng)的安防監(jiān)控雖然實(shí)現(xiàn)了記錄功能，但不能準(zhǔn)確識(shí)別視頻中的人、物和場(chǎng)景。而具備視覺(jué)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以徹底改變這一現(xiàn)狀。
 
　　智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要包括3大類：
 
　　1、對(duì)人、物的識(shí)別：包括人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、物體識(shí)別等；2、對(duì)人、物運(yùn)動(dòng)軌跡的識(shí)別：主要應(yīng)用于虛擬警戒線，人和車數(shù)統(tǒng)計(jì)，人和車流密度分布、變化趨勢(shì)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)等；3、對(duì)環(huán)境影響的判斷和補(bǔ)償：可以在復(fù)雜背景環(huán)境中實(shí)現(xiàn)正常的監(jiān)控功能。
 
　　隨著高清化、深度學(xué)習(xí)、云存儲(chǔ)、GPU 、物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)，人工智能落地安防領(lǐng)域的切入方式主要有兩種：
 
　　1、從產(chǎn)品到技術(shù)：傳統(tǒng)安防領(lǐng)域企業(yè)不斷加快軟硬件產(chǎn)品的智能化進(jìn)程；2、從技術(shù)到產(chǎn)品；以算法見長(zhǎng)人工智能企業(yè)積極布局終端應(yīng)用行業(yè)領(lǐng)域，如金融、公安、樓宇園區(qū)等。
 
　　人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用主要分為警用、民用兩個(gè)方向：
 
　　1、公安領(lǐng)域
 
　　智能監(jiān)控可以實(shí)時(shí)分析海量數(shù)據(jù)并提取有效線索，鎖定**或車輛軌跡，完成追蹤、抓捕、營(yíng)救等一系列任務(wù)。這一過(guò)程涉及圖偵、實(shí)戰(zhàn)、預(yù)判三層應(yīng)用以滿足事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的現(xiàn)實(shí)需求，可以有效防范化解各類安全風(fēng)險(xiǎn)。
 
　　2、交通領(lǐng)域
 
　　智能監(jiān)控分析人和車的密度分布、變化趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，通過(guò)調(diào)整紅綠燈間隔合理配置資源，提升通行效率，為大眾的暢通出行提供有利保障。
 
　　3、智能樓宇及園區(qū)領(lǐng)域
 
　　門禁考勤系統(tǒng)中采用生物識(shí)別技術(shù)，不僅可以區(qū)分工作人員和非工作人員，還能起到降低樓宇能耗的作用。
 
　　4、零售領(lǐng)域
 
　　為管理者提供遠(yuǎn)程可視化、顧客數(shù)據(jù)采集和分析、POS收銀監(jiān)督的巡店方式。
 
　　5、在民用安防的應(yīng)用
 
　　智能監(jiān)控可以為每個(gè)用戶提供差異化的服務(wù)。以家庭安防為例，當(dāng)家中無(wú)人時(shí)，智能監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)入布防模式；當(dāng)有異常時(shí)，發(fā)出警報(bào)并及時(shí)通知主人。智能安防雖然前景廣闊，但目前國(guó)內(nèi)的基礎(chǔ)還比較薄弱，在應(yīng)用過(guò)程中還存在著許許多多的障礙和困難。
 
　　人工智能在安防監(jiān)控領(lǐng)域面臨著4大痛點(diǎn)：
 
　　1、對(duì)環(huán)境適應(yīng)性差
 
　　人工智能對(duì)視頻內(nèi)容的辨識(shí)，容易受到光照條件、天氣因素、圖像質(zhì)量、目標(biāo)尺寸、地物遮擋等環(huán)境變化的影響；
 
　　2、數(shù)據(jù)孤島并分散
 
　　在傳統(tǒng)的安防體系中，各個(gè)平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)開放性低，彼此之間共享度低，所以很難開展多維數(shù)據(jù)融合分析。以人臉識(shí)別為例，為提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率，單純提高算法算力是不夠的，還需要擴(kuò)充分析數(shù)據(jù)的緯度，如定位、社交、車輛、消費(fèi)等等可搜集到的數(shù)據(jù)，通過(guò)這樣大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤、分析的目的。
 
　　3、場(chǎng)景理解受限
 
　　原因1：專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)積累不足；原因2：在視頻結(jié)構(gòu)化過(guò)程中，智能監(jiān)控還停留在基于靜態(tài)特征的單場(chǎng)景環(huán)境中，很少涉及大范圍場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)行為分析，沒(méi)有把動(dòng)作、行為等動(dòng)態(tài)特征以及之間的關(guān)聯(lián)性做結(jié)構(gòu)化的處理。
 
　　4、缺乏自主完善能力
 
　　目前人工智能沒(méi)有自我成長(zhǎng)的能力，只能根據(jù)設(shè)定的條件進(jìn)行自主分析，而不能根據(jù)分享能力和積累經(jīng)驗(yàn)提高完善自己。
 
　　結(jié)語(yǔ)：
 
　　立足現(xiàn)在，放眼未來(lái)，雖然智能安防的道路很曲折，但是隨著政府的大力支持、數(shù)據(jù)的開放共享，算法算力的不斷提升，人工智能與安防將全面融合，智能安防時(shí)代正在加速到來(lái)。
 
　　原標(biāo)題 人工智能在安防監(jiān)控領(lǐng)域面臨的4大痛點(diǎn)
關(guān)鍵詞 人工智能安防監(jiān)控
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