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人工智能在安防行業(yè)應(yīng)用中存在問(wèn)題
2019年04月11日 08:32:55來(lái)源：中國(guó)安防協(xié)會(huì)點(diǎn)擊量：36518
導(dǎo)讀在安防行業(yè)，AI技術(shù)的先進(jìn)性及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是毋庸置疑的，并且行業(yè)中已經(jīng)有眾多企業(yè)推出了相關(guān)產(chǎn)品和解決方案。
　　【安防展覽網(wǎng) 市場(chǎng)分析】在安防行業(yè)，AI技術(shù)的先進(jìn)性及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是毋庸置疑的，并且行業(yè)中已經(jīng)有眾多企業(yè)推出了相關(guān)產(chǎn)品和解決方案。雖然安防一直以來(lái)都是以人工智能佳落地點(diǎn)自居，但從目前來(lái)看，人工智能在安防行業(yè)市場(chǎng)細(xì)分場(chǎng)景下的應(yīng)用，還無(wú)法達(dá)到預(yù)期的效果，AI新產(chǎn)品的替換率依然在謀求新的突破。無(wú)論是參與各方企業(yè)實(shí)力，還是在技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品融合應(yīng)用等方面還存在諸多的難點(diǎn)與困境。
 
　　1.行業(yè)參與者層面
 
　　受限于各自的技術(shù)領(lǐng)域與行業(yè)發(fā)展，在安防領(lǐng)域參與AI技術(shù)研發(fā)應(yīng)用的各方均存在明顯的優(yōu)劣勢(shì)，這也是各方在持續(xù)推進(jìn)AI技術(shù)落地應(yīng)用中面臨的一些難題。
 
　　首先傳統(tǒng)安防企業(yè)雖然表現(xiàn)出積極擁抱AI技術(shù)的態(tài)度，一些大型安防上市企業(yè)也提出對(duì)應(yīng)策略，但時(shí)間點(diǎn)都集中在近兩三年，成熟的AI產(chǎn)品及行業(yè)解決方案還相對(duì)較少，算法積累以及與行業(yè)的融合時(shí)間還較短。根據(jù)目前市場(chǎng)上反應(yīng)來(lái)看，傳統(tǒng)安防企業(yè)AI產(chǎn)品依然局限于人臉識(shí)別、車輛識(shí)別以及相應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用。
 
　　其次部分AI算法企業(yè)雖然從四五年前就開(kāi)始將視角轉(zhuǎn)向安防領(lǐng)域，并基于自身在算法上的積累優(yōu)勢(shì)，推出了相應(yīng)的AI安防產(chǎn)品及解決方案。但是算法企業(yè)在硬件制造、行業(yè)積累和渠道拓展方面，與傳統(tǒng)的安防制造企業(yè)存在著很大差距，尤其是在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用積累，亟需進(jìn)一步提高。
 
　　后處于底層的安防中小企業(yè)既沒(méi)有資金實(shí)力，又缺乏算法領(lǐng)域研發(fā)，又沒(méi)有能力通過(guò)與各地公安業(yè)務(wù)部門建立合作關(guān)系獲取大數(shù)據(jù)支撐，有細(xì)分領(lǐng)域行業(yè)應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。這也是AI時(shí)代，安防中小企業(yè)面臨的一系列亟需解決的難題。
 
　　2.技術(shù)層面
 
　　目前，人工智能技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用表現(xiàn)出一種欣欣向榮的態(tài)勢(shì)，但當(dāng)前的應(yīng)用還只是淺層次的，技術(shù)還不成熟，在一些場(chǎng)景應(yīng)用中，人工智能還無(wú)法實(shí)現(xiàn)較為理想的落地效果。例如AI在細(xì)分領(lǐng)域中環(huán)境適應(yīng)性較差，目前鑒于車輛及道路環(huán)境的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，識(shí)別率相對(duì)較高，但對(duì)于人臉的準(zhǔn)確識(shí)別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標(biāo)尺寸過(guò)小或相互遮擋等環(huán)境影響，以致影響到識(shí)別準(zhǔn)確率。
 
　　另外，數(shù)據(jù)資源分散，安防領(lǐng)域監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的開(kāi)放性和共享程度相對(duì)較低，很難開(kāi)展多維數(shù)據(jù)的交叉融合分析，這使得人工智能分析缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐，同樣也會(huì)影響準(zhǔn)確率。同時(shí)，不同的場(chǎng)景理解受限，由于缺乏有效的專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的積累，視頻內(nèi)容的理解能力偏弱，目前的智能分析多為單場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)和行為分析，很少涉及大范圍場(chǎng)景的關(guān)聯(lián)行為分析，以致很難用于異常行為分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
 
　　3.落地應(yīng)用層面
 
　　早在2012年，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用之后，部分AI算法企業(yè)將視角轉(zhuǎn)向安防領(lǐng)域，并研發(fā)出基于人工智能或深度學(xué)習(xí)的AI安防產(chǎn)品。從產(chǎn)品線來(lái)看，主要分為人像識(shí)別布控系統(tǒng)、視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)、車輛大數(shù)據(jù)平臺(tái)、警務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、AR實(shí)景指揮系統(tǒng)。但是在硬件制造、行業(yè)積累和渠道拓展方面，算法企業(yè)與傳統(tǒng)的安防制造企業(yè)存在著很大差距，尤其是在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用積累，亟需進(jìn)一步提高。
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