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“AI+安防”被热炒 这些你必须了解

2018-08-31 10:42:16 来源:

TAGS关键字:安检安防

[摘要] 人工智能赋能各行各业已是大势所趋,连养猪都运用AI了,如果某个行业到现在还不谈AI,恐怕离被时代淘汰就不远了。这不,安防领域早已刮起了“AI”风,在大数据、人工智能

 人工智能赋能各行各业已是大势所趋,连养猪都运用AI了,如果某个行业到现在还不谈AI,恐怕离被时代淘汰就不远了。这不,安防领域早已刮起了“AI”风,在大数据、人工智能等技术的带动下,安防正在向城市化、综合化、主动安防方向发展,智能安防已经成为当前发展的主流趋势。xGh安检之家

据统计,安防在2018年中围绕区域人群监控、案情分析系统等必将落地更多AI产业化应用,从2016年下半年开始功能性软件订单在政府订单占比迅速提升,2018年将迎来爆发期;xGh安检之家

AI+安防是安防行业升级的大势所趋,目前属于金字塔顶部的高端业务,AI+安防的主要应用场景包括以下几点:xGh安检之家

1.人体分析:人脸识别、体态识别、人体特征提取等;2.车辆分析:车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;3.行为分析:目标跟踪监测、异常行为分析等;4.图像分析:视频质量诊断、视频摘要分析等。xGh安检之家

AI+安防的技术落地情况xGh安检之家

除了已经相当成熟的静态人脸识别技术,目前AI+安防仍然处于概念炒作阶段,小编搜索浏览了大量新闻报道,关于AI+安防的落地应用也只看到了以下两条信息:xGh安检之家

1.海康威视推出AI CloudxGh安检之家

2018年3月30日,安防领域的“老大哥”海康威视在杭州国际博览中心举办了的“智涌钱塘——2018 AI Cloud生态国际峰会”上,推出了云边融合的智能物联网架构——AI Cloud。xGh安检之家

AI Cloud由边缘节点、边缘域、云中心三个部分构成,边缘节点是由一个或多个物联网设备组成的感知系统,能更精确地捕捉视频中的有效信息及多种类型的物联网数据,边缘域可以就近存储及处理数据,能够对事件作出实时响应,云中心则可以进行多维数据融合及大数据分析应用,三层各司其职又相互协同。所以AI Cloud是一个更懂智能物联网的云边融合系统。xGh安检之家

虽然目前的视频监控网已经逐步完善,但依然存在数据复杂、应用不足、效率低下等问题,比如一座中等城市每天所产生的视频存储量就相当于1000亿张照片,一个人看完需要100多年,想要从中找出目标真是费时费力,而基于海康威视AI Cloud的智能视频网能够有效解决这些问题,通过人工智能技术可以让机器“看得懂”视频中的人、车、物、行为等内容。另外,经过多元异构数据的融合,再经过大数据的逻辑推理能力,使系统具备认知智能,也就是说,它可以通过视频中的数据分析快速找到可疑对象。xGh安检之家

2.城市大脑“天曜”用AI视觉助力杭州安防xGh安检之家

2018年4月8日,杭州城市大脑发布AI产品“天曜”,升级监控球机智能感知系统。现在“天曜”在试点区域已能掌控249路监控球机,覆盖700多个道路断面,释放巡逻警力约200余名,全年无休。xGh安检之家

通过自动跟踪识别与智能感知技术,使其具备城市级大规模摄像头的实时分析能力,在监控球机的使用效率上进一步突破,实现了机器视觉替代交警巡逻。xGh安检之家

AI在安防行业应用中存在的挑战xGh安检之家

1.深度学习需要大量的数据样本进行训练,理论上收集数据便可以让机器无所不能,但现实却不是如此。各个地区各个行业样本特征的差异,直接限制样本是无法无限制收集的,除了边缘计算外,研究如何在有限样本下提升学习能力是企业要直面的难题;xGh安检之家

2.如何将收集到的安防场景的数据样本与实战结合起来,是安防AI化真正要思考的问题,技术如果不与实战融合,那么行业在本质上是没有进步的;xGh安检之家

3.安防AI的广度和深度如何发展,当前智能前端所识别的数据仅仅是浅层信息,未来如何在广度上衍生出更多细分领域产品及在深度上如何完成深层信息的认知,是深度学习在安防行业的挑战;xGh安检之家

4.数据资源分散,现阶段安防领域监控数据的开放性和共享程度相对较低,很难开展多维数据的交叉融合分析,这使得人工智能分析缺乏有效的数据支撑,同样也会影响准确率;xGh安检之家

5.场景理解受限,由于缺乏有效的专业领域经验知识的积累,视频内容的理解能力偏弱,目前的智能分析多为单场景的目标检测和行为分析,很少涉及大范围场景的关联行为分析,以致很难用于异常行为分析和风险预测。xGh安检之家

AI+安防未来的技术趋势xGh安检之家

在3月31日举办的“2018中国人工智能安防峰会”上中科院生物识别与安全技术研究中心主任李子青谈了AI+安防未来的技术趋势:xGh安检之家

第一,大数据闭环自主学习,行业通过前端获取数据,数据抓取之后经过结构化或者直接送到后台大数据存储,通过核心引擎实现数据的训练,最后实现后台大数据与核心引擎的再学习打通,实现闭环。

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