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如何用AI進(jìn)行解決具體安防場(chǎng)景案例?“點(diǎn)線面”結(jié)合
2017年10月17日 09:39:41來(lái)源:億歐智庫(kù)點(diǎn)擊量:43287
導(dǎo)讀AI作為一項(xiàng)降本增效工具賦能傳統(tǒng)行業(yè),其中安防市場(chǎng)在政策和技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)下成為AI的首要著陸場(chǎng)。為什么安防會(huì)成為AI的首要著陸場(chǎng)?產(chǎn)業(yè)存在需要解決的問(wèn)題有哪些?為什么AI適合解決這個(gè)問(wèn)題?具體場(chǎng)景案例有哪些?
  【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】據(jù)國(guó)家發(fā)改委網(wǎng)站消息,為貫徹落實(shí)“十三五”規(guī)劃《綱要》,2018年,國(guó)家發(fā)展改革委將組織實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能創(chuàng)新發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)重大工程。分析人士認(rèn)為,隨著國(guó)家層面對(duì)該領(lǐng)域發(fā)展的高度重視與支持,各類資本對(duì)這一產(chǎn)業(yè)的加速布局,未來(lái)人工智能發(fā)展應(yīng)用的廣度和深度將大大增加,智能安防將十分凸顯。
 
  AI作為一項(xiàng)降本增效工具賦能傳統(tǒng)行業(yè),其中安防市場(chǎng)在政策和技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)下成為AI的首要著陸場(chǎng)。為什么安防會(huì)成為AI的首要著陸場(chǎng)?產(chǎn)業(yè)存在需要解決的問(wèn)題有哪些?為什么AI適合解決這個(gè)問(wèn)題?具體場(chǎng)景案例有哪些?
 
  1、產(chǎn)業(yè)存在的、需要解決的問(wèn)題;
 
  社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入轉(zhuǎn)型階段,原本穩(wěn)定的社會(huì)關(guān)系變得復(fù)雜。資源的市場(chǎng)化配置造成人口流動(dòng)和就業(yè)分布以及城市、農(nóng)村格局等一系列變化,導(dǎo)致社會(huì)管理的難度加大和各種矛盾沖突的表面化,客觀上為*活動(dòng)提供了更多的機(jī)遇。
 

 
  面對(duì)城市這樣一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),如果想要做到信息的實(shí)時(shí)發(fā)布、監(jiān)控、分析和智能化管理,以確保整個(gè)系統(tǒng)的決策、命令能夠穩(wěn)妥迅速地傳達(dá)執(zhí)行并反饋,高度集成的可視化終端*。裝載在城市各個(gè)角落的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是城市管理系統(tǒng)的重要組成部分。
 
  隨著監(jiān)控點(diǎn)位的驟增,遍布大街小巷的監(jiān)控?cái)z像頭每時(shí)每刻產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)也在爆炸式增長(zhǎng),過(guò)去簡(jiǎn)單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析已經(jīng)很難滿足新時(shí)代的安防工作需求。為此行業(yè)相關(guān)人士寄希望于AI的強(qiáng)大的算力和數(shù)據(jù)表達(dá)能力。
 
  2、為什么AI適合解決這個(gè)問(wèn)題?
 
  實(shí)際上智能安防并非新邏輯,???、大華等安防設(shè)備早從2006年就開(kāi)始布局智能安防產(chǎn)品了, 2006年安防行業(yè)就開(kāi)始向智能化發(fā)展,但一直不能有令人滿意的突破。個(gè)中原因總結(jié)出來(lái)有:1.識(shí)別準(zhǔn)確不夠高;2.設(shè)備環(huán)境適應(yīng)性不夠;3.識(shí)別種類少。面對(duì)這三點(diǎn)不足,“人工智能”可以解決。
 
  歸根結(jié)底,AI賦能安防就是借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)解決海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)得不到很好利用的問(wèn)題。海量數(shù)據(jù)到信息到情報(bào)再到洞察,中間需要層層的數(shù)據(jù)價(jià)值提煉,而計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)就能很好地將“看到”的東西結(jié)構(gòu)化成以“人”、“車”、“物”為主體的屬性信息。
 

 
  智能化早在2006年就存在,計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于安防也是從2006年左右就開(kāi)始,過(guò)去只可以做簡(jiǎn)單的車牌識(shí)別,而后隨著計(jì)算力的提升,識(shí)別的準(zhǔn)確度在提高,也越來(lái)越能夠適應(yīng)復(fù)雜度更高的環(huán)境,識(shí)別種類也越來(lái)越多。
 

 
  3、如何通過(guò)AI進(jìn)行解決的具體場(chǎng)景案例?
 
  AI結(jié)構(gòu)化視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)大致可以劃分為四種應(yīng)用場(chǎng)景——“點(diǎn)”布防、“線”布防、“面”布防、后臺(tái)分析。
 
  1)“點(diǎn)”布防,以卡口、出入口的身份認(rèn)證為主,應(yīng)用于車站、機(jī)場(chǎng)、酒店等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn);
 
  場(chǎng)景描述:車站、機(jī)場(chǎng)、酒店等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的身份認(rèn)證,此類場(chǎng)景特點(diǎn)為相對(duì)封閉的室內(nèi)空間、人流量多;
 
  應(yīng)用描述:?jiǎn)吸c(diǎn)布防的場(chǎng)景主要以靜態(tài)人臉識(shí)別為核心技術(shù),系統(tǒng)通??梢酝瓿?ldquo;人臉圖像+*+公安局端數(shù)據(jù)”三者比對(duì)并完成身份驗(yàn)證;
 
  技術(shù)描述:1. 人臉識(shí)別技術(shù)既可以實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)識(shí)別”又可以實(shí)現(xiàn)“被動(dòng)識(shí)別”場(chǎng)景;2.目前眾多安防企業(yè)已經(jīng)完成技術(shù)迭代,實(shí)現(xiàn)高于99%的識(shí)別率,可以實(shí)現(xiàn)金融安防級(jí)別的應(yīng)用。
 
  “主動(dòng)識(shí)別”功能場(chǎng)景,即識(shí)別對(duì)象必須“主動(dòng)配合”識(shí)別過(guò)程,例如主動(dòng)伸出手指、雙眼或者做出特定行為;而人臉識(shí)別則是一種既可以實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)識(shí)別”又可以應(yīng)用于“被動(dòng)識(shí)別”場(chǎng)景的生物識(shí)別方案,因此具有更廣闊的應(yīng)用空間與市場(chǎng)。公司案例:商湯科技的*一體機(jī)、格靈深瞳的威目人臉識(shí)別系統(tǒng)等;
 
  2)“線”布防,以道路監(jiān)控為主要部署場(chǎng)景,結(jié)合車輛識(shí)別和人臉識(shí)別;
 
  場(chǎng)景描述:ITS系統(tǒng)(Intellifent Traffic System智能交通系統(tǒng))是人工智能實(shí)現(xiàn)把各個(gè)點(diǎn)連成“線”的重要應(yīng)用場(chǎng)景。以道路監(jiān)控為主,結(jié)合車輛識(shí)別和人臉識(shí)別,此類場(chǎng)景特點(diǎn)為開(kāi)放區(qū)域、車流量較多;
 
  應(yīng)用描述:通過(guò)安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機(jī)和圖像采集設(shè)備將實(shí)時(shí)的視頻信息采入,經(jīng)過(guò)對(duì)視頻圖像的實(shí)時(shí)處理分析得到各種交通信息,如車輛的流量、速度、交通密度、車型分類、車輛排隊(duì)長(zhǎng)度、轉(zhuǎn)彎信息等。車輛識(shí)別目前已經(jīng)能夠勝任識(shí)別車牌、車輛顏色、車輛品牌、車輛類型、車輛型號(hào),以及駕駛員是否使用安全帶及接聽(tīng)手機(jī)等行為;
 
  技術(shù)描述:基于車輛識(shí)別的識(shí)別類算法可以大幅降低道路信息監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)門檻,提高道路執(zhí)法效率;公司案例:格靈深瞳旗下的威目車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng),便是基于深度學(xué)習(xí)的新一代車輛識(shí)別引擎,其產(chǎn)品形式包括有:在線云服務(wù)、離線SDK、軟硬一體。
 
  3)“面”布防,以熱點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)場(chǎng)所為主要部署場(chǎng)景,應(yīng)用人群與行為特征分析技術(shù),按需部署人臉識(shí)別產(chǎn)品;
 
  場(chǎng)景描述:重點(diǎn)區(qū)域布防對(duì)于公安部門而言有著重要意義,但卻消耗大量警力資源,重點(diǎn)區(qū)域與重點(diǎn)社會(huì)活動(dòng)已經(jīng)成為公安部門安防布控的重點(diǎn)與難點(diǎn);此類場(chǎng)景為特定時(shí)間、特定活動(dòng)下的人流量聚集,諸如2014年跨年夜上海外灘踩踏事件;
 
  應(yīng)用描述:通過(guò)對(duì)視頻的迅速分析,信息分析平臺(tái)可以監(jiān)測(cè)出可視范圍內(nèi)的人群數(shù)量,并且捕捉每個(gè)個(gè)體的行為動(dòng)作,形成重點(diǎn)場(chǎng)所及區(qū)域的面狀布防;
 
  技術(shù)描述:1. 圖像識(shí)別技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)識(shí)別,也可以完成動(dòng)態(tài)識(shí)別和軌跡識(shí)別;2.人群與行為識(shí)別是圖像識(shí)別的一個(gè)延伸,通過(guò)更為優(yōu)化的AI算法與模型實(shí)時(shí)分析可視范圍內(nèi)的人物、車輛及其行為;
 
  公司案例:曠視科技的智能安防解決方案便適用于“面”布防場(chǎng)景,諸如重點(diǎn)區(qū)域智能監(jiān)控可自動(dòng)判別在危險(xiǎn)分子進(jìn)入前后,是否出現(xiàn)異常態(tài)勢(shì)(例如人員異常聚集等)并及時(shí)預(yù)警;再比如可視化人員的滯留分析、人群行為分析和群體軌跡分析,能夠?yàn)楣矙C(jī)關(guān)實(shí)現(xiàn)快速、、移動(dòng)化指揮提供依據(jù)。
 
  4)后臺(tái)分析,結(jié)合數(shù)據(jù)進(jìn)行智能案情分析、統(tǒng)籌資源調(diào)配;
 
  場(chǎng)景描述:公安機(jī)關(guān)坐擁龐大的文字卷宗檔案及數(shù)據(jù)庫(kù),警方需要對(duì)卷宗進(jìn)行查閱和分析時(shí),往往需要?jiǎng)佑么罅烤?,進(jìn)行人工文檔篩查;
 
  應(yīng)用描述:例如,有經(jīng)驗(yàn)的警官通常對(duì)特定案件,如盜竊案件,有著獨(dú)特的理解。根據(jù)實(shí)戰(zhàn)的經(jīng)驗(yàn),警官可以對(duì)案件的要素,如作案時(shí)間、作案手段、受害對(duì)象等,進(jìn)行分類。根據(jù)這些分類,警方往往可以進(jìn)行串并案操作,豐富**的行為特征,實(shí)現(xiàn)快速破案;
 
  技術(shù)描述:利用自然語(yǔ)言理解技術(shù)對(duì)電子卷宗進(jìn)行智能檢索;公司案例:商湯科技旗下的視圖情報(bào)研判系統(tǒng),便是基于深度學(xué)習(xí)以圖搜圖、模糊人臉?biāo)阉骷夹g(shù),助力公安干警快速確認(rèn)相關(guān)人員身份的產(chǎn)品,適用于刑偵破案場(chǎng)景。
 
  原標(biāo)題 綜述:AI+安防行業(yè)丨億歐智庫(kù)
關(guān)鍵詞 人臉識(shí)別人工智能智能安防
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