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高清監(jiān)控系統(tǒng)安裝議AI應用不足和安防的新趨勢

作者: 創(chuàng)通寶 編輯: 創(chuàng)通寶 來源: http:/// 發(fā)布日期: 2019.05.15
信息摘要:
隨著人工智能(AI)在安防行業(yè)的滲透和深層次應用,當前安防行業(yè)已經(jīng)呈現(xiàn)“無AI,不安防”的新趨勢。各安防廠商產(chǎn)品AI化已經(jīng)是當前不爭的事實,…

隨著人工智能( AI)在安防行業(yè)的滲透和深層次應用,當前安防行業(yè)已經(jīng)呈現(xiàn)“無AI,不安防”的新趨勢。

各安防廠商產(chǎn)品AI化已經(jīng)是當前不爭的事實,同時也成為各廠商的新戰(zhàn)略高地。自從2012年人工智能在安防行業(yè)逐漸深入落地這6年以來,AI在安防領(lǐng)域尤其是安防監(jiān)控系統(tǒng)的領(lǐng)域的產(chǎn)品形態(tài)及應用模式也開始趨于穩(wěn)定。安防行業(yè)的AI技術(shù)主要集中應用在人臉識別、行人識別、行為識別、車輛識別、結(jié)構(gòu)化分析、大規(guī)模結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化視頻信息檢索這幾個方向等方向。

按照應用場景來看,人T智能在安防行業(yè)的應用主要分為卡口場景和非卡口場景??趫鼍爸饕獮槿四槪藛T卡口和車輛卡口,此類場景攝像機的采集位置、光線、角度等條件可控。非卡口場景指的是普通治安監(jiān)控場景,攝像機安裝位置、角度不嚴格,對采集光線也不做嚴格要求??趫鼍凹s占視頻監(jiān)控攝像機安裝總量的1%一3%,剩余的均為非卡口場景監(jiān)控視頻。

嚴格說來,上面所說的人工智能( AI)不是嚴格的學術(shù)名詞,在安防企業(yè)界,AI大都指的是基于視頻圖像的機器學習,是一種模式識別AI。機器學習領(lǐng)域的泰斗級學者Michael Jordan聲稱,目前常用AI有三類:

視頻監(jiān)控系統(tǒng)

仿人人工智能( human-imitative AI).最近深度學習的一系列成功案例,包括計算機視覺、語音識別、游戲人工智能。

智能增強(IntelligenCe Augmentation,IA),能夠增強人類記憶能力的搜索引擎和增強人類溝通能力的機器翻譯都屬此類。

智能基礎設施(IntelligenCe Infrastructure,II),這一領(lǐng)域旨在利用計算機技術(shù)讓人類生活的環(huán)境更加安全有趣,從基礎設施的角度為人類生活提供支持。物聯(lián)網(wǎng)是這一類概念的早期版本。現(xiàn)在的智慧城市是II的一種典型應用。

高清監(jiān)控系統(tǒng)安裝公司表示現(xiàn)在安防行業(yè)的AI應用主要屬于仿人AI,IA和II方面的應用還很少。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大,而且日趨多元化,包含:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當前的人工智能視頻大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要存在如下三個問題:

非卡口場景的視頻分析算法在準確率、穩(wěn)定性及計算成本等核心指標方面還有待于提高,導致非卡口場景的存量視頻利用率極低,目前沒有有效利用的非卡口監(jiān)控視頻約占監(jiān)控視頻總量的97%左右;

當前的人臉識別技術(shù)、行人識別技術(shù)、行為分析等視頻分析技術(shù)往往是接近于實驗室場景下的初級應用、數(shù)據(jù)孤立下的單點識別應用,距離全天候場景下的精準鎖定,最快時間、最小成本、跨攝像機下的識別搜索,還有很大的差距,真正解決客戶實戰(zhàn)問題的能力還有待于提高;

智能AI攝像機及視頻結(jié)構(gòu)化分析產(chǎn)品開始進入安防市場,產(chǎn)生了海量的結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù),但基于結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的深度智能應用如時空分析模式挖掘、預測預警、技戰(zhàn)法訓練等尚在探索階段,有可能形成新的數(shù)據(jù)浪費和低效投資。

布點更易

應該說現(xiàn)階段的人工智能還不夠智能,導致了它的強場景化特點,限制了攝像機的部署。后續(xù)隨著訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型更加智能,以及多種模型的統(tǒng)一,將使得目前的攝像機布點更加容易。

安防行業(yè)端域計算響應的及時性,芯片算力的不斷增強,提升端和云之間數(shù)據(jù)傳輸效率,這樣端域注重模式識別的仿人AI計算,云上更注重IA和II計算。

安防行業(yè)中視頻監(jiān)控系統(tǒng)分批分期建設的現(xiàn)實,導致了端域/邊緣域計算能力的不均勻。即便是同屬于同一個視頻監(jiān)控系統(tǒng)的攝像機或者端設備,由于類型的不同,導致了計算能力、計算類型的不同。這樣的現(xiàn)實逐漸演化出端域設備分工協(xié)助的產(chǎn)品狀態(tài),比如槍球聯(lián)動、全景相機與球機聯(lián)動、攝像機和智能盒子結(jié)合,等等多種端設備協(xié)作式計算的產(chǎn)品形態(tài)。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐漸和物聯(lián)網(wǎng)的逐漸融合,催生出針對人、車、物的多維應用。形式有二:在數(shù)據(jù)采集端,攝像機逐漸和物聯(lián)網(wǎng)采集融合;在大數(shù)據(jù)分析與挖掘上,視頻圖像信息逐漸和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合應用。安防系統(tǒng)逐漸融人智慧城市的整個體系之中。

安防系統(tǒng)的安全性將逐漸增強,不論是設備安全、邊界安全、網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全、計算安全、系統(tǒng)安全,還是對安全風險的抵御能力、還是受到安全威脅后的系統(tǒng)的響應以及容忍能力,雖然GB 35114已經(jīng)頒布《網(wǎng)絡安全等級保護條例即將發(fā)布但這些標準遠遠不夠,這只是開始,安防系統(tǒng)的安全性必將是下一個研究與建設的重點領(lǐng)域。

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