【中國安防展覽網(wǎng) 市場分析】隨著當(dāng)前AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，作為天然AI落地場景的安防領(lǐng)域引起了監(jiān)控大佬、IT巨頭、算法新貴們的極大關(guān)注。各類安防+AI，或者AI+安防概念炒的火熱，但是真正經(jīng)得起市場考驗(yàn)的鳳毛麟角。
細(xì)究起來，不是技術(shù)問題，高精尖技術(shù)國內(nèi)基本上可以與美國保持同步，國內(nèi)團(tuán)隊(duì)奪得比賽的成績單光明耀眼；不是人才問題，的人才流動比比皆是。更不是制造能力問題，中國的監(jiān)控設(shè)備制造商制造了世界六成還多的設(shè)備，可能有的小伙伴會說是對行業(yè)的理解度問題。
不可否認(rèn)，這是個(gè)重要因素，但對大規(guī)模落地“安防+AI”的關(guān)鍵要素認(rèn)知可能是個(gè)更關(guān)鍵的問題。
當(dāng)前視頻監(jiān)控的應(yīng)用現(xiàn)狀
從2004年以來的平安城市，天網(wǎng)工程，雪亮工程，經(jīng)過十多年的建設(shè)，全國各省市乃至鄉(xiāng)村，都建起了大規(guī)模的視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前全國已建各類監(jiān)控近2億路，加上在建的和待建的，至少規(guī)模會翻翻。隨之而來的是天量級視頻文件，即使配備數(shù)百萬視頻巡視員來看視頻，每天能監(jiān)控到的視頻大概也不到總視頻量的百分之一。
但是這些天量的視頻數(shù)據(jù)，在社會公共安全管理和案件偵破等工作中，起著越來越重要的作用。在公共安全信息化建設(shè)深入持續(xù)開展的背景下，現(xiàn)有視頻系統(tǒng)缺乏深度應(yīng)用模式，視頻數(shù)據(jù)智能化程度不高的問題不斷凸顯。如何用AI升級現(xiàn)有的視頻系統(tǒng)，使之能更好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代視頻智能化、信息化、情報(bào)化的應(yīng)用需求已勢在必行。
當(dāng)前小規(guī)模落地安防+AI，已經(jīng)不是難題，智能攝像頭或者結(jié)構(gòu)化服務(wù)器就能解決這個(gè)問題。
城市級的安防+AI中的落地要素：
要素一：視頻結(jié)構(gòu)化
要實(shí)現(xiàn)視頻信息智能化、信息化的問題，必須要先面對結(jié)構(gòu)化的問題，結(jié)構(gòu)化之后就可以把原來只能看無法調(diào)用的視頻變成可調(diào)用的信息。迎接視頻數(shù)據(jù)深度應(yīng)用的挑戰(zhàn)，其核心及瓶頸是通過研究視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)，解決通用視頻數(shù)據(jù)向視頻信息化、視頻情報(bào)化方向的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)社會公共安全視頻應(yīng)用工作模式的創(chuàng)新。
視頻結(jié)構(gòu)化描述是一種基于視頻內(nèi)容信息提取的技術(shù)，它對視頻內(nèi)容按照語義關(guān)系，采用時(shí)空分割、特征提取、對象識別等處理手段，組織成可供計(jì)算機(jī)和人類理解的結(jié)構(gòu)化信息的技術(shù)。
從數(shù)據(jù)處理的流程看，視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)，能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人和機(jī)器可理解的結(jié)構(gòu)化信息，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為公安民警實(shí)戰(zhàn)所用的情報(bào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)向信息化、情報(bào)化、智能化的應(yīng)用轉(zhuǎn)化，達(dá)到借用視頻監(jiān)控掌控安全的目的。
視頻結(jié)構(gòu)化描述的內(nèi)容類型方面主要是：人員、車輛、物品、行為。
在視頻中把人作為一個(gè)可描述的個(gè)體展現(xiàn)出來，其中包括人員的臉部定位、臉部特征提取、臉部特征比對，還包括人員的性別、年齡范圍、大概身高、衣著特征、發(fā)飾特征、配飾、攜帶物品、步履形態(tài)、交通工具等多種可結(jié)構(gòu)化描述信息；
對于車輛的描述信息包括：車牌、品牌、車顏色、車型、子品牌、車貼、車飾物信息等多種車輛描述信息；
對于行為的描述信息包括：區(qū)域、越界、徘徊、、聚集等多種行為描述信息。
經(jīng)過視頻結(jié)構(gòu)化解析處理，可以實(shí)現(xiàn)如下目標(biāo)：
一是視頻變成了可調(diào)用的信息庫，可以針對目標(biāo)對象進(jìn)行快速檢索，線索查找速度會得到極大的提升。視頻結(jié)構(gòu)化之后，從百萬量級的目標(biāo)圖庫中(大約一千小時(shí)內(nèi)的高清視頻)，查找視頻截圖中的一個(gè)*對象，一秒內(nèi)即可完成；千萬量級目標(biāo)的圖庫中查找，數(shù)秒內(nèi)即可完成。
二是監(jiān)控系統(tǒng)所占用存儲容量極大的降低，結(jié)構(gòu)化后的信息，存儲人的結(jié)構(gòu)化檢索信息和目標(biāo)數(shù)據(jù)信息不到原視頻數(shù)據(jù)容量的2%；對于車輛和行為，均不到1%。存儲容量極大地降低，可以解決視頻長期存儲和存儲成本高昂的問題。
三是視頻結(jié)構(gòu)化可以活化視頻數(shù)據(jù)，作為數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化的圖像及描述信息，存入相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫，對各類數(shù)據(jù)倉庫可以進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)、融合、應(yīng)用，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，提升視頻監(jiān)控的應(yīng)用價(jià)值，提高對視頻場景的分析和預(yù)測能力。
要素二：視頻智能分析技術(shù)
視頻結(jié)構(gòu)化描述是針對視頻內(nèi)容的智能結(jié)構(gòu)化分析，將非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過智能分析，形成可供標(biāo)記描述的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此視頻智能化分析是視頻結(jié)構(gòu)化的核心技術(shù)。
智能視頻分析技術(shù)的高低，對視頻結(jié)構(gòu)化描述的準(zhǔn)確率至關(guān)重要。為了能更高質(zhì)量地進(jìn)行視頻結(jié)構(gòu)化分析，必須在這三個(gè)方向進(jìn)行創(chuàng)新：
首先、視頻預(yù)處理技術(shù)，主要包括視頻解碼、圖片篩選、圖片清洗等，也包括視頻防抖動和圖像增強(qiáng)。
視頻解碼把視頻還原成一張張的圖片，圖片篩選把圖片中的無用圖片進(jìn)行廢棄處理，圖片清洗保留有效圖片；
視頻抖動主要是道路監(jiān)控中高架安裝方式帶來的較高頻率的小幅抖動，抖動的拍攝往往會拍出一團(tuán)糊的視頻，視頻防抖動能有效抑制智能分析中的誤報(bào)和漏報(bào)，提高智能分析的準(zhǔn)確率；
圖像增強(qiáng)是對視頻源進(jìn)行質(zhì)量改善處理，有效改善畫質(zhì)，提高圖像的清晰度，使原本低質(zhì)量的圖像達(dá)到清晰可辨。
其次，不斷提升分析準(zhǔn)確率。
如人臉識別技術(shù)從初的特征臉方法過渡到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，由可見光人臉識別到多源光人臉識別。類同，車輛、物品和行為的智能分析也有了更的分析技術(shù)。要不斷關(guān)注前沿AI技術(shù)的發(fā)展，重點(diǎn)關(guān)注實(shí)戰(zhàn)場景下的訓(xùn)練方法、模型構(gòu)建，加上大數(shù)據(jù)量的實(shí)踐，不斷提升分析識別的準(zhǔn)確率，后達(dá)到可實(shí)用的程度。
再次，影像處理技術(shù)，主要包括圖像復(fù)原技術(shù)等。圖像復(fù)原就是綜合利用超分辨率、去模糊濾波、變形矯正、色彩調(diào)整等對模糊視頻進(jìn)行處理，使之清晰可辨。
要素三：結(jié)構(gòu)化圖像信息數(shù)據(jù)庫
通過對視頻內(nèi)容的智能化分析處理，生成一個(gè)高密度存儲，又能快速調(diào)用的結(jié)構(gòu)化圖像信息大數(shù)據(jù)庫。只有實(shí)現(xiàn)了對圖像庫的快速落盤，才能使結(jié)構(gòu)化信息不堵塞、不丟失；也只有實(shí)現(xiàn)了快速調(diào)用，才能做到千萬量級秒級檢索，也才能快速準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)有效線索，充分發(fā)揮視頻資源的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值。
然而，在公安信息化建設(shè)深入開展的背景下，現(xiàn)有視頻資源缺乏深度應(yīng)用的模式。其應(yīng)用的瓶頸依然是視頻信息如何提?。咳绾伪Ｕ献R別的準(zhǔn)確率？如何進(jìn)行快速調(diào)用？如何同其他信息系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)交換、融合、共享等。
視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)難點(diǎn)
首先是視頻結(jié)構(gòu)化核心算法技術(shù)的突破。視頻結(jié)構(gòu)化描述依托于智能分析技術(shù)，但是當(dāng)前視頻智能分析技術(shù)還未突破各種應(yīng)用環(huán)境的制約。
比如：人臉識別的應(yīng)用場景，當(dāng)下的人臉識別多半是配合式、重復(fù)式應(yīng)用場景，如：銀行、機(jī)場、海關(guān)卡口。在這種應(yīng)用場景下，人臉的識別率基本能達(dá)到實(shí)用要求，而在無配合、多人臉、動態(tài)視頻的場景下就很難達(dá)到實(shí)用目標(biāo)。特別是在一般視頻監(jiān)控場景下，由于架設(shè)位置高、拍攝距離遠(yuǎn)，基本上識別不到人臉，更別說進(jìn)行人臉結(jié)構(gòu)化了。
雖然當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式，使得人臉檢測和識別的準(zhǔn)確度大幅提長，但是隨之而來的負(fù)面效應(yīng)也相當(dāng)明顯，*的就是運(yùn)算復(fù)雜度的提升，需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源。
針對這一瓶頸，雖然業(yè)內(nèi)公司試圖通過將計(jì)算前端推移(智能攝像頭)和后端集中化處理(GPU結(jié)構(gòu)化服務(wù)器)兩種方案來解決，但是智能攝像頭方案大規(guī)模部署成本高昂，且對已安裝的巨量監(jiān)控?zé)o法結(jié)構(gòu)化。
集中化處理方案也需要大量價(jià)格昂貴的結(jié)構(gòu)化服務(wù)器，而且?guī)淼膸拤毫薮?，也不利于?guī)模性實(shí)施。這就需要第三種更貼合當(dāng)前實(shí)際的解決方案，報(bào)道稱由安軟慧視推出的這種方案已在部分省市公安廳公安局開始實(shí)施，作者已與市局進(jìn)行了聯(lián)系，等詳細(xì)了解后再詳細(xì)寫出。
其次是實(shí)戰(zhàn)場景大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)場景訓(xùn)練模型的構(gòu)建。算法、算力和數(shù)據(jù)作為AI的基本三大支撐，少了哪一個(gè)都不行。不獲得足夠量的場景數(shù)據(jù)就訓(xùn)練不出好的模型，而沒有好的模型又不被客戶認(rèn)可，沒辦法從客戶那里獲得巨量的場景數(shù)據(jù)。
后是視頻結(jié)構(gòu)化標(biāo)記描述數(shù)據(jù)存儲，檢索和應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新。隨著結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)總量的海量累積，如何實(shí)現(xiàn)其圖像大數(shù)據(jù)的超大容量、存儲、檢索以及快速調(diào)用就需要不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。如果不能做到規(guī)模性實(shí)時(shí)處理實(shí)時(shí)檢索，它終只能是一個(gè)事后處置系統(tǒng)，仍然會讓公安辦案失去時(shí)機(jī)，對于提高破案率的效果不大。
雖然當(dāng)前還面臨不少困難，但隨著AI技術(shù)的發(fā)展和成熟，AI+安防，必然會為視頻資源的信息化、情報(bào)化、智能化提供強(qiáng)有力的支撐，變視頻的被動防御為主動識別，變事后處置為事前事中事后全程掌控，進(jìn)而終實(shí)現(xiàn)“AI+安防”的規(guī)模性落地。
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