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人工智能作用于安防的兩大方面,人工智能+安防成必然趨勢

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人工智能作用于安防的兩大方面,人工智能+安防成必然趨勢

發布日期:2019-11-07 作者: 點擊:

         未來幾年,人工智能(Artificial Intelligence,縮寫AI)將以完成具體任務的服務智能為主要趨勢,數據化程度高的行業將率先啟動AI落地。在服務智能情景下,數據可得性高的行業,人工智能將率先用于解決行業痛點,爆發大量場景應用。

         如今安防監控領域已進入數據“大爆炸”的時代,面對井噴式增長的視頻監控數據量,只停留在淺層次分析識別的傳統智能算法,已無法滿足深層次數據價值挖掘的需求。因此,AI在安防行業的落地水到渠成。

AI作用于安防的兩大方面

安防行業作為人工智能技術天然的訓練場和應用場,對于人工智能的落地應用有著迫切的需求,基于安防行業的天然屬性-識別、分析、提取視頻監控畫面中人、車、物、環境等各項信息,具體到監控應用中來,AI在視頻理解和大數據兩方面都有很好的應用。

視頻理解:通過深度學習等人工智能前沿技術,實現對視頻中目標檢測、目標跟蹤、目標分類、目標檢索和行為分析,目標檢測和目標跟蹤比較好理解,目標分類在目標檢測與跟蹤之后,捕獲到合適目標,可以對它的屬性進行分析判斷。以監控場景的人體為例,可以識別他是否騎車、衣著特征、性別、年齡段、頭發長短、是否背包、拎東西、戴口罩等等,最后通過目標檢索和行為分析與上層業務相結合判斷目標的活動軌跡、身份,并對視頻畫面中的目標正在進行的行為活動(比如打架、人群聚集等)進行分析判斷。

         大數據:大數據技術為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力,是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分:海量數據管理、大規模分布式計算和數據挖掘。海量數據管理被用于采集、存儲人工智能應用所涉及的全方位數據資源,并基于時間軸進行數據累積,以便能在時間維度上體現真實事物的規律;大規模分布式計算使得人工智能具備強大的計算能力,能同時分析海量的數據,開展特征匹配和模型仿真,并為眾多用戶提供個性化服務;數據挖掘是人工智能發揮真正價值的核心,利用機器學習算法自動開展多種分析計算,探究數據資源中的規律和異常點,輔助用戶更快、更準地找到有效的資源。

AI加持下的智能安防效能表現

隨著深度學習算法的突破,安防領域目標識別、物體檢測、場景分割、信息提取標簽化、數據檢索等各項技術應用也在不斷取得新的進展,相比于傳統智能帶來的應用效果,AI深度智能的效能提升尤為顯著,具體表現在:   準確率更高。應用深度學習算法的深度智能設備,可以從原始數據中提取具有高階語義、表達能力強的特征,這些特征往往使得分類效果更好,從而使得識別分類對象的準確率更高,也就是說:深度學習讓智能有了質的飛躍;

環境適應性更強。同樣是環境特征的提煉,深度學習算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數,從而達到更強的環境適應性。這就意味著,深度學習的產品可以應用到更廣泛的環境當中;

識別種類更豐富。理論上只要有足夠多的樣本進行訓練,深度學習能夠實現比較精準的目標分類識別,自主特征識別的特點,又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的關于人的特征、行為的分析領域。

預警,AI+安防的趨勢

現階段人工智能在安防監控中的應用很大程度是體現在效率提升的方面,將原先動輒需要幾個月,甚至幾年才能偵破的復雜案件,破案效率提升到幾天甚至幾個小時,有力的詮釋了“向科技要警力”的概念。但回到安防的本質,安全是第一要素,終極目標則落在“防”字上面,如何能從被動安防到主動安防甚至事先預警,這也是目前安防行業正在努力探索的方向。

目前,人工智能在安防領域另一個典型應用是通過以大數據分析為代表的智能分析技術,實現輿情監控和惡性襲擊事件預警。較為典型的有人流管控、交通熱力圖等應用,系統可自動統計現場人流量或車流情況,當流量超過預設值時即發出報警信號提醒責任方采取限流和管控措施,適用于景區、大型活動的安全管理和城市交通疏導。   

預警的另一個方向,利用行為大數據來預判潛在犯罪,在具體的技術應用上,這里面涉及到對人物目標的特征和行為識別、分析,以及目標歷史數據的線性研判,利用人們的活動和行為數據,例如去出售武器的商店,來評估他們實施犯罪行為的可能性。當然這種預判是建立在有一定事實根據的基礎之上,比如有犯罪前科或是有作案動機的特殊目標,然后再輔以人工智能技術來達到預防潛在犯罪的目的,提高社會的安全性。




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