內(nèi)容摘要：按照目前趨勢安防行業(yè)仍會以視頻圖像為基礎(chǔ)，針對收集的海量信息，充分發(fā)揮機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等各種人工智能算法的優(yōu)勢，去體現(xiàn)安防行業(yè)的更大優(yōu)勢，創(chuàng)造更多價值。

隨著經(jīng)濟環(huán)境、政治環(huán)境、社會環(huán)境的日趨變化,保證社會穩(wěn)定，大大提升公共服務(wù)事業(yè)的便利性，對于安防領(lǐng)域的應(yīng)用也提出了更高的要求，傳統(tǒng)安防技術(shù)的局限性日益凸顯，要求具備更大的靈活性。在這樣的大背景下，人工智能發(fā)展趨勢大致有以下幾個方面：

在安防行業(yè)內(nèi)，目前人工智能算法使用最多的還是在視頻圖像領(lǐng)域，因為傳統(tǒng)安防企業(yè)的產(chǎn)品都是與視頻圖像相關(guān)。但對于公安等業(yè)務(wù)應(yīng)用來說，視頻圖像只是一小部分，公安應(yīng)用還需要網(wǎng)絡(luò)信息、通信信息、社交信息等等。將來安防行業(yè)還需要以視頻圖像信息為基礎(chǔ)，打通各種異構(gòu)信息，在海量異構(gòu)信息的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析與挖掘等各種人工智能算法的優(yōu)勢，為安防行業(yè)創(chuàng)造更多價值。

1.前端智能監(jiān)控：感知型攝像機的推廣應(yīng)該是一個大方向。如果視頻監(jiān)控能夠通過機器視覺和智能分析，識別出監(jiān)控畫面中的內(nèi)容，并通過后臺的云計算和大數(shù)據(jù)分析，來做出思考和判斷，并在此基礎(chǔ)上采取行動，我們就能夠真正的讓視頻監(jiān)控代替人類去觀察世界。而要做到這一點，我們必須擁有具備感知能力的攝像機。因為，只有前端攝像機具有感知識別功能，我們才能進行智能分析的規(guī)模化部署和應(yīng)用。將視頻轉(zhuǎn)為可利用的數(shù)據(jù)成為可能。可以說，感知型攝像機是智能分析經(jīng)濟性和規(guī)模化部署的基礎(chǔ)，也是智慧城市大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，如果我們要真正擁抱大數(shù)據(jù)時代，感知型攝像機無疑才是視頻監(jiān)控的基石。

人工智能下的交通管理系統(tǒng)，可以對各種行為進行實時抓拍，做到全方位無死角地監(jiān)控。而傳統(tǒng)的分析方法，在識別率和準確率上差異明顯。如果采用人工識別，更不可能對如此巨量的數(shù)據(jù)進行處理。

2.深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：各種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法的研究和應(yīng)用。后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應(yīng)該是帶有強大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能的。能夠根據(jù)不同的復(fù)雜環(huán)境進行自動學(xué)習(xí)和過濾，能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標進行自動過濾。從而達到提高準確率，降低調(diào)試復(fù)雜度的目的。例如，科達獵鷹人員卡口分析系統(tǒng)集成采用了業(yè)內(nèi)技術(shù)領(lǐng)先的人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人員跟蹤算法、人臉質(zhì)量評分算法、人臉識別算法、人員屬性分析算法、人員目標搜索算法。可以實現(xiàn)對城市各主要場所人員進出通道進行人臉抓拍、識別以及屬性特征信息提取，建立全市海量人臉特征數(shù)據(jù)庫，并以公安實戰(zhàn)應(yīng)用為核心，創(chuàng)新實戰(zhàn)技戰(zhàn)法。通過對接公安信息資源數(shù)據(jù)庫，可對涉恐、涉穩(wěn)、犯罪分子進行提前布控和實時預(yù)警，實時掌握動態(tài)；可對犯罪嫌疑人進行軌跡分析和追蹤，快速鎖定嫌疑人的活動軌跡；可對不明人員進行快速身份鑒別，為案件偵破提供關(guān)鍵線索。通過本系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用，實現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代公安工作的跨越式發(fā)展，進一步提高工作效率、節(jié)約資源成本、縮短破案周期。

人工智能正在以超乎人們想象的速度與各個行業(yè)融合。相比其他行業(yè)，傳統(tǒng)安防具有海量和層次豐富的數(shù)據(jù)，是人工智能最好的訓(xùn)練場同時也是實現(xiàn)應(yīng)用價值的最佳領(lǐng)域。尤其是人工智能在安防視頻圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域的深度應(yīng)用，使往往只能在電影中看到的黑科技正逐步在現(xiàn)實社會得以展現(xiàn)。

通過對前端攝像頭和后端系統(tǒng)進行智能化升級，利用前端攝像頭對抓取的圖像快速處理，將明顯的違法行為進行智能識別，并在后端進行收集和二次處理。可對多種交通違法行為進行取證，包括機動車闖紅燈、違法停車、壓線、變道、逆行、超速、人行橫道不避讓行人、違反規(guī)定使用專用車道、行人闖紅燈等各種交通違法行為。

3.大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應(yīng)用迅速發(fā)展。隨著視頻分析技術(shù)的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)量也非常大，如何讓視頻分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關(guān)注的一個方向。利用各種不同的算法計算，將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進行檢索、標注、識別等應(yīng)用，以達到對大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務(wù)成為可能。如：人臉、人員大數(shù)據(jù)庫檢索，身份證庫重復(fù)人員查找，通過語義描述從視頻中查找穿某種衣服，某種顏色的車輛查找，車牌查找，以圖搜圖，視頻關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。針對平安城市建設(shè)中海量視頻目標排查工作量大，且海量視頻場景各異，快速找目標較困難等實際應(yīng)用需求，科達推出了結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)，一款專門針對于海量圖片和視頻二次分析的應(yīng)用系統(tǒng)，適用于多場景、差異大的各種媒體源。支持對接入的多類型前端進行實時分析；支持對離線圖片和視頻進行目標檢測、屬性分析、特征提取等二次分析；支持分布式部署及擴展。

人臉識別目前在支付、金融行業(yè)遠程開戶等應(yīng)用場景中應(yīng)用障礙已經(jīng)相對較小，但在安防領(lǐng)域，由于圖像抓取角度、清晰度等原因的限制，目前應(yīng)用還相對有限，相對比較成熟的是在門禁系統(tǒng)、ATM監(jiān)控等簡單任務(wù)領(lǐng)域，但隨著人臉識別技術(shù)的進一步發(fā)展，在刑事案件偵查、特定人員追蹤、嫌疑人報警等諸多領(lǐng)域?qū)⒋笥杏梦渲亍?

總結(jié)：

面對人工智能這一浪潮，我們應(yīng)該深刻認識到人要主動做事情，把握時機。利用信息技術(shù)改造各種產(chǎn)業(yè)的機會，盡量不要錯過。

按照目前的行業(yè)發(fā)展，三到五年內(nèi)人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)（包括前端智能，智能制造，大數(shù)據(jù)挖掘等）的產(chǎn)值會和今天的互聯(lián)網(wǎng)相當(dāng)，這對行業(yè)來說也是機會，很多人說今天的人工智能都是泡沫，這種擔(dān)心并非沒有道理，因為確實有無數(shù)公司，特別是三無公司（無技術(shù)、無資金、無人才）拿人工智能說事。在中國，公安部門安裝的攝像頭有300萬個，這些設(shè)備目前只有錄像和攝像功能，今天這些攝像頭必須換成能識別人臉，甚至能識別行為特性的智能攝像機，這件事已經(jīng)開始了。平均每臺5000-10000，這個小領(lǐng)域的市場有多大。

公安部分只是一部分，還有各寫字樓、醫(yī)院、學(xué)校和生活小區(qū)等等共有數(shù)萬個。都需要逐步升級。而智能攝像機，知識智慧城市的一部分。未來五年新一輪的大升級。

同心智能科技有限公司始終專注于智能化、信息化建設(shè)服務(wù)領(lǐng)域，并為之提供核心技術(shù)產(chǎn)品、全面解決方案和系統(tǒng)集成服務(wù)，在建筑智能工程、機電設(shè)備安裝工程、城市及道路景觀照明項目等領(lǐng)域提供全面優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。   

咨詢熱線：400-100-9760