【中國安防展覽網(wǎng) 視點(diǎn)跟蹤】我國安防行業(yè)處于高速發(fā)展中，市場規(guī)模持續(xù)增長。從2012年的3240億元增長到2016年的5400億元，年復(fù)合增長率達(dá)到15%。根據(jù)中安協(xié)發(fā)布《中國安防行業(yè)“十三五”(2016-2020年)發(fā)展規(guī)劃》指出，“十三五”期間，安防行業(yè)將向規(guī)?；?、自動化、智能化轉(zhuǎn)型升級，且到2020年，安防企業(yè)總收入達(dá)到8000億元左右，年增長率達(dá)到10%以上。
“AI給公共安全行業(yè)帶來了哪些變化？”這是在由智安協(xié)主辦的“深圳
智慧城市建設(shè)高峰論壇”上，大華股份行業(yè)業(yè)務(wù)部總經(jīng)理胡明舒現(xiàn)場提出的個設(shè)問。
在他看來，AI的出現(xiàn)，極大提升了傳統(tǒng)安防行業(yè)的工作效率、重塑了行業(yè)業(yè)務(wù)模式。未來，視頻監(jiān)控
攝像頭除了要“看清”之外，安防人正努力讓它們能夠“看懂”世界；緊接著針對這些采集到的人、車數(shù)據(jù)，做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)預(yù)測，比如對人員*的研判，對人群聚集的分析以及對交通態(tài)勢的分析等。
“‘數(shù)據(jù)預(yù)測’是大華股份認(rèn)為的計(jì)算機(jī)視覺帶給安防行業(yè)的第二個變化。”他認(rèn)為，“這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是未來警務(wù)大數(shù)據(jù)的重要來源。”隨后，他又提出了一個整個安防圈都在思索的難題：如何基于海量視頻去構(gòu)筑一個更適合視頻AI的技術(shù)架構(gòu)和業(yè)務(wù)架構(gòu)？
對此，大華股份給出了他們的答案：一是全計(jì)算，基于邊緣計(jì)算+云計(jì)算，構(gòu)建邊緣智能、全網(wǎng)智能的智能視頻處理架構(gòu)、分布式架構(gòu)；二是全感知，對場景進(jìn)行多位感知采集與分析；三是全智能，人工智能需要覆蓋到產(chǎn)品、解決方案以及業(yè)務(wù)應(yīng)用，形成從圖像智能到業(yè)務(wù)智能的應(yīng)用；四是全生態(tài)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈戰(zhàn)略合作伙伴。
胡明舒認(rèn)為，到2022年，75%的流量是視頻監(jiān)控的流量，如果采用傳統(tǒng)政務(wù)云處理規(guī)模數(shù)據(jù)的全集中方式，把視頻全部集中在一起做分析、應(yīng)用、存儲，肯定不合適。
對于平安城市智能AI應(yīng)用，非常重要的一點(diǎn)是要考慮智能運(yùn)算，加上中心云處理，構(gòu)筑成全網(wǎng)計(jì)算、邊緣+中心的架構(gòu)，算力下沉，下沉到派出所，下沉到分局機(jī)房或是前移到前端，對所有視頻里的人、車、目標(biāo)做全網(wǎng)分布式的提取，可以很好地降低建設(shè)和維護(hù)的成本。
以下是胡明舒現(xiàn)場演講內(nèi)容的編輯與整理：
AI給公共安全行業(yè)帶來了哪些變化？
從學(xué)術(shù)角度來看，AI包括計(jì)算機(jī)視覺、語音理解、推理與博弈、機(jī)器人學(xué)。
在安防領(lǐng)域，主要圍繞計(jì)算機(jī)視覺展開，通過對圖像智能的理解，讓攝像頭能夠“看懂”世界，它可以看懂視頻里面的每個人、每輛車，然后對人跟車進(jìn)行特征識別，采集數(shù)據(jù)；得到數(shù)據(jù)之后，然后再做下一步的數(shù)據(jù)預(yù)測。
所謂數(shù)據(jù)預(yù)測，是指攝像頭通過CV技術(shù)，對視頻中出現(xiàn)的每一個人、每一輛車進(jìn)行識別，然后進(jìn)行一些態(tài)勢的預(yù)測，比如對人群聚集的分析預(yù)測以及對交通態(tài)勢的分析預(yù)測等。
數(shù)據(jù)預(yù)測是我們認(rèn)為的計(jì)算機(jī)視覺在安防行業(yè)帶來的第二個變化。第三個變化是業(yè)務(wù)重塑，以上兩步就非常地提升了公安部門的作業(yè)效率：以前是在指揮中心接到報(bào)警后才出警，而現(xiàn)在通過AI可以驅(qū)動業(yè)務(wù)模式的變革。
AI技術(shù)的主導(dǎo)力量很多，包括算法、算力、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用等等。在此背景下，如何基于海量視頻去構(gòu)筑一個更適合視頻AI的技術(shù)架構(gòu)和業(yè)務(wù)架構(gòu)？
大華股份提出了自己的理解：
1、全計(jì)算?；谶吘売?jì)算加云計(jì)算，構(gòu)筑一個邊緣智能、全網(wǎng)智能智能視頻處理架構(gòu)；對于視頻AI來說，它的核心是一個全網(wǎng)智能的邊緣計(jì)算。它視頻業(yè)務(wù)有這么幾個特點(diǎn)：流量大、7×24小時高帶寬、高并發(fā)，同時是典型的計(jì)算密集型、內(nèi)存密集型業(yè)務(wù)。
對于海量的視頻流量，如果采用傳統(tǒng)的政務(wù)云的這種全集中的方式把視頻全部集中在一起做分析、做應(yīng)用、做存儲肯定是不合適的。
對于平安城市智能AI應(yīng)用，非常重要的一點(diǎn)是要考慮智能運(yùn)算，加上中心云處理，構(gòu)筑成全網(wǎng)計(jì)算、邊緣+中心的架構(gòu)，算力下沉，下沉到派出所，下沉到分局機(jī)房或是前移到前端，對所有視頻里的人、車、目標(biāo)做全網(wǎng)分布式的提取，可以很好地降低建設(shè)和維護(hù)的成本。
在今后的全網(wǎng)智能里面，智能跟存儲應(yīng)該是在一起的，特別是智能NVR，它可以滿足向企業(yè)園區(qū)、社區(qū)、平安鄉(xiāng)鎮(zhèn)、商超等一系列社會臨散場所提供落腳點(diǎn)采集分析以及人臉提取等需求。
2、全感知。除了全計(jì)算之外，感知是構(gòu)筑整個視頻智能AI體系結(jié)構(gòu)里面非常重要的一個因素，做到全感知要實(shí)現(xiàn)這四個內(nèi)容的感知：個是環(huán)境感知；第二個是場景感知；第三個是內(nèi)容感知；第四個趨勢分析。
感知不僅是多維采集，更重要的是要7×24小時在不同環(huán)境場景下都能進(jìn)行很好的適應(yīng)。
做警務(wù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用時，僅包含視頻這個維度的應(yīng)用是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，視頻作為一個維度的來源，可以提取出人、車的信息，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但這一步我們要進(jìn)行全感知，去采集
RFID的軌跡，去感知門禁系統(tǒng)“一進(jìn)一出”產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)行多場景中多維感知數(shù)據(jù)的融合；同時，做視頻AI的時候，傳感器要對全場景任意出入口進(jìn)行感知，不管是在何種環(huán)境下都能對目標(biāo)進(jìn)行7×24識別。
通過構(gòu)筑全感知的網(wǎng)絡(luò)，我們可以把視頻智能AI這塊業(yè)務(wù)進(jìn)一步的發(fā)展為一個物聯(lián)網(wǎng)的資源池，構(gòu)筑物聯(lián)網(wǎng)的AI應(yīng)用。
3、全智能，在安防領(lǐng)域，AI要從圖像智能進(jìn)一步向業(yè)務(wù)智能去發(fā)展，要做好如下幾個方面的交互準(zhǔn)備：產(chǎn)品、解決方案、業(yè)務(wù)應(yīng)用。
目前AI在安防行業(yè)的應(yīng)用還主要體現(xiàn)在CV這塊，但這里只能從計(jì)算機(jī)視覺到圖像智能的跨越；未來，需要安防廠商的產(chǎn)品、解決方案深度打通，形成一個從圖像智能到業(yè)務(wù)智能的轉(zhuǎn)變。
以人臉為例，目前人臉已經(jīng)能夠滿足基本、核心的布控業(yè)務(wù)。下一步將進(jìn)行人臉技戰(zhàn)法的應(yīng)用，將人臉信息采集、預(yù)警、檢索，做基于人像的情報(bào)預(yù)警系統(tǒng)。對布控范圍內(nèi)的人進(jìn)行圖像分析、出行規(guī)律分析，全智能不僅要覆蓋圖像智能AI，更要覆蓋一些核心的應(yīng)用場景。
除了人臉之外，目前大華股份也在對人的體態(tài)、動作做基于人體的視頻智能分析，產(chǎn)生更加豐富的業(yè)務(wù)場景，來改變整個警務(wù)應(yīng)用的作業(yè)模式。(原標(biāo)題：人臉識別之后，AI 落地安防的第二落腳點(diǎn)在哪兒？)
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