人工智能技术在安防领域的应用

发布人:蓝智慧 发布日期:2021-06-03 人气:0

在安防领域,随着安全城市和智慧城市建设的不断推进,越来越多的监测点被设置。从最初的几千路,到几万路,甚至于到现在几十万路的规模,视频和卡口产生海量的数据。同时,随着高清视频、智能分析、云计算和大数据相关技术的发展,安全是判断从传统的被动防御为主动开发早期预警,该行业也从单一安全应用行業,提高生产效率,增加生活智能化方向发展的程度,提供更多的工业和人的视觉和智能的解决方案。随着安全领域的发展,人工智能发挥着重要的作用。

一、人工智能在安全行业的应用存在问题

安防行业,人工智能技术的进步和未来的发展趋势是毋庸置疑的,很多行业内的企业已经推出了相关的产品和解决方案。尽管安全一直是最好的人工智能降落的地方,但从目前看来,人工智能的应用安全行业市场细分的情况下,未能达到预期的效果,新的人工智能产品的替换率仍在寻求新的突破。在技术研发、产品集成和应用方面还存在许多困难和困难。

1.行业参与者层面。受限于各自的技术领域与行业发展,在安防领域参与AI技术研发应用的各方均存在明显的优劣势,这也是各方在持续推进AI技术落地应用中面临的一些难题。首先传统安防企业虽然表现出积极拥抱AI技术的态度,一些大型安防上市企业也提出对应策略,但时间点都集中在近两三年,成熟的AI产品及行业解决方案还相对较少,算法积累以及与行业的融合时间还较短。根据目前市场上反应来看,传统安防企业AI产品依然局限于人脸识别、车辆识别以及相应的大数据平台的应用。其次部分AI算法企业虽然从四五年前就开始将视角转向安防领域,并基于自身在算法上的积累优势,推出了相应的AI安防产品及解决方案。但是算法企业在硬件制造、行业积累和渠道拓展方面,与传统的安防制造企业存在着很大差距,尤其是在细分领域应用积累,亟需进一步提高。最后处于底层的安防中小企业既没有资金实力,又缺乏算法领域研发,又没有能力通过与各地公安业务部门建立合作关系获取大数据支撑,唯独有细分领域行业应用的经验。这也是AI时代,安防中小企业面临的一系列亟需解决的难题。

2.技术层面。目前,人工智能技术在安防行业的应用表现出一种欣欣向荣的态势,但当前的应用还只是浅层次的,技术还不成熟,在一些场景应用中,人工智能还无法实现较为理想的落地效果。例如AI在细分领域中环境适应性较差,目前鉴于车辆及道路环境的相对标准化,识别率相对较高,但对于人脸的准确识别则很容易受到光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等环境影响,以致影响到识别准确率。另外,数据资源分散,安防领域监控数据的开放性和共享程度相对较低,很难开展多维数据的交叉融合分析,这使得人工智能分析缺乏有效的数据支撑,同样也会影响准确率。同时,不同的场景理解受限,由于缺乏有效的专业领域经验知识的积累,视频内容的理解能力偏弱,目前的智能分析多为单场景的目标检测和行为分析,很少涉及大范围场景的关联行为分析,以致很难用于异常行为分析和风险预测。

3.落地应用层面。早在2012年,深度学习被广泛应用之后,部分AI算法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,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。但是在硬件制造、行业积累和渠道拓展方面,算法企业与传统的安防制造企业存在着很大差距,尤其是在细分领域应用积累,亟需进一步提高。

人工智能技术在安防领域的应用

二、人工智能在安全领域的应用场景

1.智能交通。人工智能在交通管理中可以实现对交通信号灯的智能调控。通过物联网技术将道路上往来车辆、行人等元素收集起来,利用人工智能技术进行交通安排,减少无效等待时间,提高交通运输效率。同时,在交通管理中的人工智能图像识别技术还能增强车辆识别功能,不仅能够对车牌号码进行识别,还能识别车辆品牌、颜色、型号以及车辆特征等。这极大地增强了车辆追踪效率,在交通事故处理、违章车辆自动记录等领域起到了重要的作用。

2.智能家居。人工智能安防技术的利用体现在自动化布防技术上。当家居安防系统检测到家中无人时,会自动进入布防模式,不仅能够自动关闭开启的门窗、切断电器电源,还能启动必要的摄像头。当发生紧急状态时,能够远程通知主人。同时,人工智能技术还能让智能家居系统通过深度学习,为主人提供差异化、个性化服务。例如根据进入房间的人来判断播放的电视节目种类或者音乐类型、自动调节灯光亮度以及室内温度、保护儿童和宠物的安全等,从而提高居住舒适度。

3.智能警务。警务安防系统的作用是对突发事件进行响应、协助侦办案件、日常治安巡查等。人工智能在警务安防系统中能够部分代替前端人员的巡视、响应任务,实现自动监测、自动报警、自动应对,并扩大监测覆盖范围,增强监测和反应精度,从而提高警务执法效率。高级人工智能安防还能自主深度分析区域环境内犯罪趋势,利用大数据技术采集人员生物数据、环境情景数据、事件智能分析数据等。通过运算程序深度学习技术对犯罪活动进行预判,从而安置最佳警力部署,有效提高区域治安水平和执法效率。

4.平安校园。校园是弱势群体的聚集之处,因而是相对容易遭受犯罪嫌疑人威胁的场所。人工智能安防系统能够第一时间发现潜在的犯罪威胁,及时进行报警和采取预防措施,对于维护校园安全具有重要意义。人工智能安防系统在平安校园的建设中,具有不可替代的关键作用。例如监控视频识别技术能够对出入校园的人员进行监测,及时发现外来人员,协助门卫对外来人员进行登记和管理;同时,人工智能还能根据犯罪人员数据库、行动轨迹和逗留时间自动识别可疑人员,根据具体情况智能判断是否通知保安或直接报警。从而极大地提高了校园的安保程度,充分保护了在校师生的安全。

5.智慧社区。社区是城市生活的基本单元,每个社区都涉及人员、车辆、物品的大量活动信息,人工智能在社区安防系统中能够有效收集、处理这些海量数据,从中提取出有效信息,从而提高社区安防系统的水平。例如在社区监控系统中,可以用人工智能计算合理的监控设备布局,并在出入口和关键区域安置人脸识别和车辆识别摄像系统、智能视频分析和预警系统等,对社区往来人员和车辆进行监测和管理。这样不仅能及时发现可疑目标,预防危险事件发生,还能协助警方查案、办案。此外,社区人工智能安防系统所收集的海量信息,还能为公安、物业、街道办等提供相应的业务支撑,从而提高区域部门的协作能力。

总之,在人工智能增强安全防御能力的过程中,企业不断加大投入,无论是弥补人工智能算法和人才的不足,还是加快行业积累和渠道建设,最终都希望能够为用户提供更智能、更完善的综合解决方案。因此,目前推动人工智能行业赋权最有效的方式就是合作。劣势与优势相辅相成,找到合适的合作伙伴,实现优势互补,更容易实现双赢。在此过程中,安防中小企业根据自身在细分领域的经验,更容易通过与AI算法企业的合作实现双赢。除了加强合作,整个行业也应该清楚,当前人工智能的发展,整体水平仍处于初级或启动阶段,智能系统的程度在短时间内很难实现普遍实际效果,该行业应该更严谨、更开放的态度,不断技术创新,应用程序开发促进安全产业升级。