智能分析可以看作是一個(gè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的模塊。近兩年，圍繞深度學(xué)習(xí)技術(shù)，人臉視頻結(jié)構(gòu)化描述、車(chē)輛視頻結(jié)構(gòu)化描述等復(fù)合型智能分析算法開(kāi)始在安防中應(yīng)用，而且越來(lái)越成熟、廣泛。
智能分析在安防領(lǐng)域的應(yīng)用
在安防領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)的主要來(lái)源是監(jiān)控視頻，也有部分音頻、雷達(dá)、激光等數(shù)據(jù);需要提取的信息主要包括感興趣目標(biāo)、事件、統(tǒng)計(jì)特征等;智能分析技術(shù)負(fù)責(zé)建立從數(shù)據(jù)到信息的映射關(guān)系。由于數(shù)據(jù)主要由視頻構(gòu)成，所以智能分析技術(shù)中常用的算法也以計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法為主，如前背景建模、目標(biāo)檢測(cè)、分類、識(shí)別、跟蹤、特征點(diǎn)提取、匹配、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等等。
智能分析技術(shù)可以代替人力，從視頻等數(shù)據(jù)中提取出客戶感興趣的信息。安防監(jiān)控中，智能分析技術(shù)通過(guò)電子*、人臉識(shí)別、人數(shù)統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)跟蹤球機(jī)、主從跟蹤球機(jī)、視頻質(zhì)量診斷服務(wù)器、智能視頻濃縮、車(chē)輛二次分析等產(chǎn)品，應(yīng)用在智能交通、安防、*刑偵、電力、金融等十一個(gè)大行業(yè)。
隨著軟硬件技術(shù)的發(fā)展，智能分析技術(shù)早已不局限在安防領(lǐng)域，而是成為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。在智慧城市、智能家居、平安城市、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人等代表科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平的領(lǐng)域中，智能分析技術(shù)都發(fā)揮著非常重要的作用。
在這樣的形式下，安防企業(yè)迎來(lái)了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，安防企業(yè)對(duì)智能分析技術(shù)一直非常重視，也取得了很多成果，由于擁有海量的視頻數(shù)據(jù)，在發(fā)展大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算等技術(shù)時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，可以憑借智能分析相關(guān)軟硬件技術(shù)的積累，向其它領(lǐng)域擴(kuò)展業(yè)務(wù)。另一方面，新的領(lǐng)域也將帶來(lái)更多的投入和競(jìng)爭(zhēng)，如何通過(guò)合理的規(guī)劃來(lái)迎接這些挑戰(zhàn)，是需要不斷思考的問(wèn)題。
前后端智能分析的關(guān)系
智能化作為現(xiàn)代安防發(fā)展的趨勢(shì)之一，智能前置VS后端智能分析一直是行業(yè)備受爭(zhēng)議的兩個(gè)方向，兩者的主要區(qū)別是：由于前端設(shè)備(主要是相機(jī))內(nèi)的空間有限，再加上功耗、成本等因素的限制，智能前置會(huì)受硬件計(jì)算資源限制，只能運(yùn)行相對(duì)簡(jiǎn)單的、對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高的算法;而后端智能分析(如智能分析服務(wù)器)通?？梢愿鶕?jù)需求配置足夠強(qiáng)大的硬件資源，能夠運(yùn)行更復(fù)雜的、允許有一定延時(shí)的算法。
筆者認(rèn)為這兩者其實(shí)不是對(duì)立與競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系，更多的是一種合作關(guān)系，合作的目標(biāo)是為客戶提供性價(jià)比更高的智能解決方案，具體過(guò)程是根據(jù)前端與后端的設(shè)計(jì)特征，將解決方案的執(zhí)行過(guò)程予以分解，在滿足智能需求的前提下，使資源利用得zui充分。
從另外一個(gè)角度看，智能前置與后端智能分析包含著明顯的轉(zhuǎn)化關(guān)系，隨著芯片技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)有很多智能算法在前端實(shí)時(shí)運(yùn)行了，如進(jìn)入/離開(kāi)區(qū)域、越界、徘徊、停車(chē)、人員聚集、快速移動(dòng)、物品、物品拿取、人臉檢測(cè)等。在in的movidius芯片中，計(jì)算能力大幅提高，一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能算法也將在前端完成，而這在前幾年幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。
對(duì)于兩者的未來(lái)，我認(rèn)為在很長(zhǎng)一段時(shí)間里兩者仍會(huì)共同存在，相互配合地滿足客戶的需求。隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，會(huì)有越來(lái)越多的后端智能算法轉(zhuǎn)變到前端運(yùn)行，但同時(shí)也會(huì)有更復(fù)雜更的智能算法被研發(fā)出來(lái)，并依托于后端設(shè)備運(yùn)行。
智能分析與人工智能
作為強(qiáng)化智能分析的手段，人工智能在近一年表現(xiàn)搶眼，已經(jīng)有很多安防企業(yè)開(kāi)始投入資源開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的算法、產(chǎn)品，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)為智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)兩大方面的提升。
首先，提升了智能視頻分析中很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性，例如，在人臉識(shí)別公開(kāi)測(cè)試平臺(tái)LFW(Labeled Faces in the Wild)上，排行前列的算法精度都已經(jīng)超過(guò)了人類的識(shí)別精度。其它如車(chē)系識(shí)別、人數(shù)統(tǒng)計(jì)等算法中，深度學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
其次，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)直接建立了從數(shù)據(jù)到目標(biāo)模型的映射，不再需要人工選擇或創(chuàng)建特征集來(lái)描述目標(biāo)。這種特點(diǎn)一定程度上降低了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的門(mén)檻，也幫助一些以前很難人工建模的問(wèn)題得以解決，促進(jìn)了相關(guān)技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展。但同時(shí)，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程需要海量數(shù)據(jù)，需要計(jì)算能力足夠強(qiáng)大的硬件，深度學(xué)習(xí)算法本身的升級(jí)則需要更專業(yè)的人才能完成，這些因素也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。
智能分析技術(shù)將以解決方案的形式獲得更快速、更廣泛的發(fā)展。在很多人的印象中，智能分析技術(shù)可能是一個(gè)算法上的概念，但如果傳感器提供的數(shù)據(jù)、用于計(jì)算的芯片性能都不理想，那么只靠算法，對(duì)zui終結(jié)果的提升作用是有限的。所以，現(xiàn)在很多智能解決方案中都包含了更豐富的傳感器與更強(qiáng)大的處理芯片，一方面，智能分析算法需要硬件方案提供輸入的全景視頻信息;另一方面，多目拼接相機(jī)中的實(shí)時(shí)拼接算法、與球機(jī)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)時(shí)的高精度標(biāo)定算法等，也是硬件方案中的關(guān)鍵部分。同樣，芯片技術(shù)也是智能解決方案中*的。
過(guò)去幾年，安防成功地從產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)升級(jí)為解決方案營(yíng)銷(xiāo)，隨著算法、芯片等技術(shù)的不斷發(fā)展，必將推動(dòng)智能解決方案快速發(fā)展。
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