AI安防发展趋势展望:城市化 综合化_新浪地产网

AI安防发展趋势展望:城市化 综合化

提要: 在2012年,大量AI初创公司涌入安防市场后,人工智能、深度学习技术运用于安防行业已经成为行业趋势,安防产业对于智能化的需求,让众多玩家将目光转移到智能安防,研发相关的安防智能产品。

       新闻来源:安防知识网

  在2012年,大量AI初创公司涌入安防市场后,人工智能、深度学习技术运用于安防行业已经成为行业趋势,安防产业对于智能化的需求,让众多玩家将目光转移到智能安防,研发相关的安防智能产品。

  随着AI在安防行业的渗透,全线产品AI化成了国内主流安防监控厂商的新战略。随着AI在行业深入落地,AI在视频监控领域的产品形态也开始趋于稳定。自2012年深度学习被广泛应用之后,部分AI企业将视角转向安防领域,并研发出基于人工智能或深度学习的AI安防产品。

  从产品线来看,旷视科技、依图科技、云从科技、云天励飞等相继推出了AI安防产品,主要分为人像识别布控系统、视频结构化分析系统、车辆大数据平台、警务大数据平台、AR实景指挥系统,且都有不同方向小范围的运用。

  而在实际落地,AI与安防的碰撞又带来了怎样的精彩瞬间?

  2017年注定是中国人工智能史上不平凡的一年。“人工智能”上升为国家战略,人工智能领域一年融资近200起,俨然成为一场人工智能企业的集体狂欢,虽然全球在人工智能领域并没有实质性的技术突破,不过该领域的投资额度却在节节攀升,顶层设计的逐步完善也使得产业化加速推进,这一现象在中国尤其明显。

  在人工智能、5G、LoT突破融合的趋势下,各地加速智慧城市建设,作为城市安防更是加深发展,利用深度学习技术来理解视频内容,使得安防领域成为人工智能技术最大应用场景之一。因此对于中国的安防行业来说,视频图像身份识别系统显然是最直接最具有资源基础的一个“AI+安防”拓展方向。

  其实,生物识别技术在安防、金融等领域的应用早已有之,指纹识别就是其中的成熟代表作。不过,随着人工智能技术的发展,以及移动支付、智能金融、智慧安防等场景的延伸,以人脸识别为核心的视频图像身份识别系统也获得了市场的更大青睐。

  2018年,视频图像身份识别系统有望在人脸识别、人证合一、图像搜索、视频理解等典型应用中得到不断拓展,复杂动态场景下人脸识别有效检出率和正确识别率得到持续提升,从而优化消费者体验,推动相关产品在安防、金融等重点领域的应用,助力产业新增长。

  随着高清化的深入,前端摄像头采集的海量级视频数据的传输和存储成了一个棘手问题,解决此问题的办法,一是采用新的视频编码标准与技术,最大限度压缩视频容量,例如采用HEVC(H.265)压缩,能将视频压缩效率提升一倍以上,从而大大减小了带宽和存储压力;二是采用人工智能技术进行前端处理,只提取重要的信息来存储,其他冗余信息则采取过滤的方法摒弃,极大提高监控效率。

  因此,视频图像智能识别对于安防应用的重要性之一就在于它能够将由海量摄像头而产生的兆级视频图像内容转化成清晰表达目标属性的结构化数据,然后通过深度学习算法进行智能化分析,有效提高数据处理效率、进行数据深度挖掘。所以从这个角度来说,智能、大数据将成为新时期安防新业态的典型特征,人工智能+安防,将变被动防御为主动预警,在公共安全领域实现可视化、网络化、智能化管理。

  以人脸为例,目前人脸已经能够满足最基本、最核心的布控业务。但公安实际业务中涉及的视频种类比较复杂,平安城市、酒店、网吧、交通、机场等各方面的视频,而案件线索的整理,往往需要综合各类视频。因此研究复杂环境下的视频人员属性分析,提高识别的准确率,结合GIS地图,自动将需要检索的人员信息进行关联、归类以及可视化,通过对复杂信息的综合可视、精准调用,提高各业务系统信息使用的效率,将会是未来人脸AI的一个发展方向。并且人脸技战法的应用将同步拓展深化,将人脸信息采集、预警、检索,做基于人像的情报预警系统,对布控范围内的人进行图像分析、出行规律分析,全智能不仅要覆盖图像智能AI,更要覆盖一些核心的应用场景。

  在大数据、人工智能等技术的带动下,安防正在向城市化、综合化、主动安防方向发展,智能安防已经成为当前发展的主流趋势。计算机视觉已经广泛应用于飞机场、火车站等公共场合,在大规模视频监控系统中可实现实时抓拍人脸、布控报警、属性识别、统计分析、重点人员轨迹还原等功能,并做出及时有效的智能预警。且对于抓获有作案前科惯犯帮助很大,目前多应用于公安事前、事中、事后敏感人员布控、失踪人员查找等。

  而且通过分析全产业链的结构以及规模产值等数据可以发现,目前平安城市、智能交通仍然是安防行业最大的下游应用领域,国家对公安及安防相关部门持续投入并建设大规模的基础设施,同时人工智能技术迭代下,技术厂商需要大量的数据进行算法训练,同时,主流智能安防企业的核心算法已经越来越成熟,可以任意嵌入到采集、存储设备,或者独立为分析设备,形成丰富的智能化产品线,实现视频数据结构化的初级形式,可配合大数据系统实现“联、控、管、用”。因此,双方需求实现将有效结合,人工智能技术将快速在国家安防领域落地开花。

  而人工智能技术的进一步发展将更深入的推动现有安防产品功能的完善,包括智能芯片、智能IPC和智能NVR等产品。设备的优化及组网的灵活有利于安防产品的大规模部署,未来安防体系将更为完善。智能门锁与报警器、监控、门禁等多种安防产品相互配合,共享数据,形成较为立体、实时的安防体系。视频图像的联网调度和信息资源共享,使得安防由被动防范向提前预警方向发展,随着数据资源在不同安防云端的共享,安防产品将实现对危险分子的主动识别,安防行为由被动向主动转变。

  与此同时,以视频智能大数据为核心,可全面实现多源数据的感知和整合,微信数据、淘宝数据、高德地图数据、百度数据、政务数据、公安数据都可以和视频智能大数据进行碰撞,可以激发更多的实战应用(比如城市大脑),引起整个行业和社会的变革,这也是可预期的一种趋势。

  如今,安防行业向人工智能技术靠拢的趋势,已经成为当下行业发展的核心力量,从算法到机具等各类视频相关的厂商正在寻找并借助人工智能新技术重构用户体验和产品服务,进而实现自身的转型及创新。以云从、商汤为代表的人脸识别优秀厂商已经成为资本风向标,同时在行业市场的渗透已经超过了人们的预料。传统厂商与安防新贵的直面相对,已经开始,虽然算法及芯片在最终都会趋于同质化,但是从理念的提出到产品的落地的迅速,以及对行业和市场的理解程度的精准,新贵们的表现难免让人感受到压力。

  随着人工智能的不断演进,传统的安防厂商也意识到了,他们需要的不仅仅是供应商,而且是可以进行深度合作,改变行业格局的共同体。所以,通过人工智能技术构建一个生生不息的数据源,面向各行业的应用,实现视频数据在跨行业的其他领域进行碰撞,再面向行业用户,这才是未来安防行业要走的路。

  2017年,安防行业趁着AI的风口炒热了安防+AI的概念,在进入到2018年之后,资本和市场将逐步恢复理性,真正的人工智能拉锯战也会拉开帷幕,届时才是AI+安防开始登场的时候。

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