看AI人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展

1、看AI人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展這幾年安防產(chǎn)業(yè)亦出現(xiàn)相當(dāng)熱門的數(shù)據(jù)化人工智能學(xué)習(xí)和識別技術(shù)的概念，它們與安防 有什么關(guān)聯(lián)？如何應(yīng)用在安防監(jiān)控中 ？AI人工智能目前最多的應(yīng)用又是哪些？自從道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)在全球興起之后，目前世界各國的城市視頻監(jiān)控建設(shè)即將進(jìn)入擴(kuò)張與結(jié)構(gòu)改變的階段，在這種需求變革下，安防監(jiān)控系統(tǒng)將需要更多元化與人工智能化的整 體解決方案?，F(xiàn)代化的公共安全已不再僅止于無限的擴(kuò)充影像監(jiān)控覆蓋密度、廣度以及追求超高清解晰度，而是透過這些人工智能化的手段與工具，讓安防時代更進(jìn)一步， 轉(zhuǎn)向注重數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用和管理的人工智能化AI安防時代。全球城市道路監(jiān)控建設(shè)都在快速發(fā)展，為城市公共安全及

2、治安偵察工作提供了影像的方便性和立即性。但隨著監(jiān)控設(shè)備數(shù)量的大量倍增，影像解析度的不斷提高，公共安全搜集到的影像和圖片之?dāng)?shù)據(jù)量呈現(xiàn)等比幾何的增長，再加上影像解析度的提高，連帶使伺服器的處理能力和使用率都產(chǎn)生了更高的門檻。因此，AI安防影像監(jiān)控在影像調(diào)閱、門禁進(jìn)出數(shù)據(jù)、資料的儲存、運(yùn)算等技術(shù)上都面臨巨大挑戰(zhàn)。AI人工智能與AI安防監(jiān)控的應(yīng)用技術(shù)面對這樣的挑戰(zhàn)，AI安防監(jiān)控使用者如何能在大量增加的數(shù)據(jù)中，利用既有的人工智 能技術(shù)快速獲取有價值的資料，便成為當(dāng)前最重要的課題。以下簡述幾種與AI安防監(jiān)控結(jié)合白A AI人工智能技術(shù)：1、人工智能的模式識別技術(shù)通常在監(jiān)控系統(tǒng)收集的影像數(shù)據(jù)資料中，資料本身并

3、不具價值，必須再經(jīng)過深度挖掘、 分析資料中影像呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式，才會產(chǎn)生出真正有用的價值。未來是大數(shù)據(jù)的時代， 數(shù)據(jù)資料的模式識別將備受重視。2、人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)此為AI人工智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)研究中的新領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)路，它模仿人腦的行為思考機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)資料，例如影像內(nèi)容、聲音和資料本身。未來要讓 AI人工智能的機(jī)器深度學(xué)習(xí)能夠大行其道，數(shù)據(jù)資料本身將是最主要的關(guān)鍵因素，而影像監(jiān)控資料占大數(shù)據(jù)總量的60%以上，也就是說，影像監(jiān)控領(lǐng)域有70%以上的數(shù)據(jù)資料分析是用來進(jìn)行影像識別。目前這種AI機(jī)器深度學(xué)習(xí)在 AI安防產(chǎn)業(yè)的諸多領(lǐng)域都取得了很大進(jìn)步，包括：行人檢

4、測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識別準(zhǔn)確率甚至超過人類的眼睛判斷。3、AI人工智能的前端識別技術(shù)先進(jìn)的產(chǎn)品技術(shù)是一家高科技企業(yè)能否長久發(fā)展的根本，要AI安防監(jiān)控智能化，系統(tǒng)就需有基于AI人工智能相關(guān)的影像識別運(yùn)算技術(shù)，才能夠開發(fā)出一系列的智能化監(jiān)控應(yīng)用設(shè)備，因此前端識別技術(shù)也就成了AI人工智能的第三個本質(zhì)技術(shù)。大致介紹說明完三種較常見的AI人工智能的安防應(yīng)用技術(shù)內(nèi)容，接下來我們再進(jìn)一步探討AI人工智能在AI安防上的深度技術(shù)發(fā)展：1、多特征識別技術(shù)一般在大量影像數(shù)據(jù)資料下，想要從歷史和即時的影像資料中篩選犯罪嫌疑人有如大海撈針，而多特征識別技術(shù)則是透過人工智能的方式，讓電腦從大量監(jiān)控影像中自動

5、識別出嫌疑人，分析資料中的個人特征， 然后根據(jù)犯罪嫌疑人的特征自動篩選，節(jié)省人力物力的同時也大大縮短犯罪嫌疑人的到案時間?，F(xiàn)在部分廠商利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研發(fā)出能夠克服光照、天氣等不可抗力因素，快速準(zhǔn)確地識別出個體人物的各種重要特征，如性別、年齡、發(fā)型、衣著、體型、是否戴眼鏡、是否騎車以及隨身攜帶的物品等。個體人物多特征識別演算法有著靈活的布建方式，可自訂時間軸和識別區(qū)域范圍以達(dá)到快速準(zhǔn)確的判別，并利用智能影像分析(IVS)于影像伺服器集群的輔助，對監(jiān)控系統(tǒng)中幾百支影彳t監(jiān)控攝影機(jī)進(jìn)行24小 時不間斷的多特征分析與檢索，即時找尋可疑人員，發(fā)出預(yù)先告警信號。2、姿態(tài)識別技術(shù)姿態(tài)識別技術(shù)是指針

6、對個體人物的走路姿勢，是一種可在遠(yuǎn)距離就感知的生物行為特征技術(shù)。和其他生物特征識別技術(shù)相比，姿態(tài)識別的優(yōu)勢在于非接觸性、非侵入性、易于感知、 目標(biāo)物難以隱藏和偽裝等。 姿態(tài)分析還可以輕松的區(qū)分出個體人物的不同行為模式，例如是在行走中、奔跑中、還是攜負(fù)重物等?；谶@些優(yōu)點，姿態(tài)識別特別適用于門禁系統(tǒng)、安全 監(jiān)控、人機(jī)交換、醫(yī)療診斷等部分，尤其在 AI安防領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用和經(jīng)濟(jì)價值。 3、 3D相機(jī)技術(shù)身高是人體重要的資料特征之一，在一些特定的場所， 例如風(fēng)景區(qū)入口、車站收票口等對身高要求都有明確的規(guī)定。傳統(tǒng)利用尺度工具測量身高的方法雖然操作簡單，但需要被測人員配合，不僅速度慢，精確度也較差；

7、超聲波、紅外線等方式雖可實現(xiàn)自動測量、精準(zhǔn)度較高，但對測量環(huán)境條件的要求有較多限制，不適合用于公共場所，而3D電腦視覺技術(shù)的3D相機(jī)則可以很好地解決上述問題，提供多場景、非接觸式、自動化的量測。3D相機(jī)是利用深度感測器獲取現(xiàn)實場景的深度資料和顏色資訊，透過座標(biāo)變換建立深度資料與 3D座標(biāo)之間的對應(yīng)關(guān)系，然后藉由去雜訊、配對位準(zhǔn)等運(yùn)算法去除干擾并減小誤差，最后再以 3D重建的方法得到身高以及其他資料。 4、推動AI安防未來大數(shù)據(jù)在AI人工智能分析市場的創(chuàng)新推動下，人們挖掘影像監(jiān)控中有價值的數(shù)據(jù)資訊，并不 僅只是局限于當(dāng)前人、事、物的基本資訊而已，同時也需依靠廠商強(qiáng)大的研發(fā)能力，可以不 斷對AI安

8、防大數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵資訊進(jìn)行有效補(bǔ)充，不但為最終的大數(shù)據(jù)平臺帶來更具附加 價值的資料，也為深度的AI人工智能在AI安防產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用下， 提供源源不絕的產(chǎn)品發(fā)展 動力。1、更智能的AI應(yīng)用分布式結(jié)構(gòu)可以包含云計算和邊緣計算。它將人工智能(AI)算法從云端擴(kuò)展到本地視頻錄像機(jī)和服務(wù)器，并進(jìn)一步擴(kuò)展到安全攝像機(jī)等邊緣設(shè)備。三層架構(gòu)都支持構(gòu)建一類新的AI驅(qū)動應(yīng)用目標(biāo)，甚至更智能，更快速。云端攝像機(jī)視頻分析和深度學(xué)習(xí)功能的結(jié)合可以改善視頻分析。攝像機(jī)可以配備基本的視頻分析，它們與云基礎(chǔ)設(shè)施相連，可提供額外的深度學(xué)習(xí)算法。這些攝像機(jī)提供計算機(jī)視覺預(yù)處理，而大量詳細(xì)的分析則可以在云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中處理。2、從邊緣

9、到云端的數(shù)據(jù)分布云計算允許具有各種計算功能的用戶在私有云或位于數(shù)據(jù)中心的第三方服務(wù)器上存儲和處理數(shù)據(jù)。然而，隨著計算業(yè)務(wù)變得越來越頻繁和復(fù)雜，對數(shù)據(jù)處理性能的需求甚至更高。在數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说倪^程中，云計算消耗了巨大的網(wǎng)絡(luò)資源和時間，這些都導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞和低可靠性。3、云端增加了 AI功能云端提供了 AI和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用所需的額外數(shù)據(jù)計算功能。4、邊緣系統(tǒng)的優(yōu)勢深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算無處不在。它們現(xiàn)在已經(jīng)在本地計算機(jī)，嵌入邊緣設(shè)備的系統(tǒng)中，甚至云端廣泛使用。邊緣計算在視頻監(jiān)控市場中尤為重要，它使系統(tǒng)能夠在任何帶寬或延遲問題都會限制基于中央服務(wù)器系統(tǒng)有效性的情況下運(yùn)行。同時，基于邊緣的功能還降低了對信息隱私的擔(dān)憂和對網(wǎng)絡(luò)連接的依賴。人工智能(AI)是一個計算密集型的過程，無論是在云端還是在本地計算機(jī)上，在邊緣進(jìn)行處 理都無需集中進(jìn)行。特別是視頻監(jiān)控攝像機(jī)，沒有足夠的帶寬來通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施傳輸視頻8 mbps ,8 mbps ,這肯定無法處理延時是采用邊緣智能的另一個優(yōu)勢。目前，大量的應(yīng)用越來越要求很小甚至沒有延時（小于200毫秒），并且將數(shù)據(jù)傳輸?shù)狡渌胤皆龠M(jìn)行處理則需要花費(fèi)時間。邊緣計算還可以確保數(shù)據(jù)更加私密，而不是將數(shù)據(jù)留存在私有云或公共云中