大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，安防監(jiān)控系統(tǒng)公司表示機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)主要是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，即對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并從中歸納出可以被計(jì)算機(jī)運(yùn)用在類似數(shù)據(jù)上的知識(shí)或規(guī)律。大數(shù)據(jù)生態(tài)里面包含了眾多AI內(nèi)容，數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能，成為大數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵。

近兩年，AI技術(shù)在安防領(lǐng)域的落地應(yīng)用不斷加速。在AI的加持下，視頻監(jiān)控系統(tǒng)物聯(lián)和視頻大數(shù)據(jù)的發(fā)展如虎添翼。

大數(shù)據(jù)與人工智能如同兩個(gè)充滿巨大能量的球，碰撞到一起，激起璀璨的火花!海量的視頻大數(shù)據(jù)，充分滿足了人工智能對(duì)于算法模型訓(xùn)練的要求。大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，能夠解決安防監(jiān)控應(yīng)用的痛點(diǎn)，比如利用人工智能技術(shù)，幫助分析人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理；幫助進(jìn)行道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)，分析車流密度分布、變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)道路擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的調(diào)節(jié)和優(yōu)化；根據(jù)車輛軌跡，實(shí)現(xiàn)以號(hào)搜車、以圖搜車、以特征搜車等，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車輛軌跡的跟蹤等。

這些痛點(diǎn)都是目前在安防行業(yè)普遍面臨和存在的，而單一的人工智能技術(shù)在某種程度上還很難徹底解決上述問(wèn)題。當(dāng)大數(shù)據(jù)加入后，一切都變得易如反掌。

目前，視頻大數(shù)據(jù)的主要產(chǎn)生源集中在社會(huì)治安動(dòng)態(tài)監(jiān)控和道路交通安全監(jiān)控兩大領(lǐng)域。人工智能在安防和智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，也主要集中在這兩個(gè)領(lǐng)域。目前全國(guó)各地社會(huì)治安動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)超過(guò)200O萬(wàn)個(gè)，每天產(chǎn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)量幾乎是一個(gè)天文數(shù)字；以電子眼為主的道路交通監(jiān)控系統(tǒng)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也相當(dāng)驚人。這些龐大的數(shù)據(jù)，可以說(shuō)95％是冗余的甚至是沒(méi)用的。經(jīng)過(guò)人工智能的分析和處理，這些數(shù)據(jù)就變成了寶貴的資源。

人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，賦予了大數(shù)據(jù)全新的價(jià)值。大數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的視頻數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單累積，而是具有無(wú)限擴(kuò)展應(yīng)用價(jià)值的珍貴數(shù)據(jù)資源，比如人臉數(shù)據(jù)庫(kù)等。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，全球?qū)θ斯ぶ悄芤曨l監(jiān)控硬盤(pán)和云數(shù)據(jù)中心硬盤(pán)的需求急劇上升，這為安防和AI行業(yè)帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇。

安防大數(shù)據(jù)與人工智能

AI安防是利用人工智能對(duì)視頻、圖像進(jìn)行檢索、分析，從中識(shí)別安全隱患并對(duì)其進(jìn)行處理的“黑科技”。AI安防與傳統(tǒng)安防的最大區(qū)別在于智能化，傳統(tǒng)安防對(duì)人的依賴性比較強(qiáng)，非常耗費(fèi)人力，而AI安防能夠通過(guò)機(jī)器視覺(jué)對(duì)傳感圖像進(jìn)行智能研判，從而實(shí)現(xiàn)真正意義上的安全監(jiān)控和事前預(yù)防。