人工智能賦能各行各業(yè)已是大勢所趨，連養(yǎng)豬都運用AI了，如果某個行業(yè)到現(xiàn)在還不談AI，恐怕離被時代淘汰就不遠了。這不，安防領(lǐng)域早已刮起了“AI”風，在大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的帶動下，安防正在向城市化、綜合化、主動安防方向發(fā)展，智能安防已經(jīng)成為當前發(fā)展的主流趨勢。

據(jù)統(tǒng)計，安防在2018年中圍繞區(qū)域人群監(jiān)控、案情分析系統(tǒng)等必將落地更多AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，從2016年下半年開始功能性軟件訂單在政府訂單占比迅速提升，2018年將迎來爆發(fā)期；

AI+安防是安防行業(yè)升級的大勢所趨，目前屬于金字塔頂部的高端業(yè)務(wù)，AI+安防的主要應(yīng)用場景包括以下幾點：

1.人體分析：人臉識別、體態(tài)識別、人體特征提取等；

2.車輛分析：車牌識別、車輛識別、車輛特征提取等；

3.行為分析：目標跟蹤監(jiān)測、異常行為分析等；

4.圖像分析：視頻質(zhì)量診斷、視頻摘要分析等。

AI+安防的技術(shù)落地情況

除了已經(jīng)相當成熟的靜態(tài)人臉識別技術(shù)，目前AI+安防仍然處于概念炒作階段，小編搜索瀏覽了大量新聞報道，關(guān)于AI+安防的落地應(yīng)用也只看到了以下兩條信息：

1.�？低�視推出AI Cloud

2018年3月30日，安防領(lǐng)域的“老大哥”�？低�視在杭州國際博覽中心舉辦了的“智涌錢塘——2018 AI Cloud生態(tài)國際峰會”上，推出了云邊融合的智能物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)——AI Cloud。

AI Cloud由邊緣節(jié)點、邊緣域、云中心三個部分構(gòu)成，邊緣節(jié)點是由一個或多個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備組成的感知系統(tǒng)，能更精確地捕捉視頻中的有效信息及多種類型的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，邊緣域可以就近存儲及處理數(shù)據(jù)，能夠?qū)κ录�作出實時響應(yīng)，云中心則可以進行多維數(shù)據(jù)融合及大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，三層各司其職又相互協(xié)同。所以AI Cloud是一個更懂智能物聯(lián)網(wǎng)的云邊融合系統(tǒng)。

雖然目前的視頻監(jiān)控網(wǎng)已經(jīng)逐步完善，但依然存在數(shù)據(jù)復(fù)雜、應(yīng)用不足、效率低下等問題，比如一座中等城市每天所產(chǎn)生的視頻存儲量就相當于1000億張照片，一個人看完需要100多年，想要從中找出目標真是費時費力，而基于�？低�視AI Cloud的智能視頻網(wǎng)能夠有效解決這些問題，通過人工智能技術(shù)可以讓機器“看得懂”視頻中的人、車、物、行為等內(nèi)容。另外，經(jīng)過多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合，再經(jīng)過大數(shù)據(jù)的邏輯推理能力，使系統(tǒng)具備認知智能，也就是說，它可以通過視頻中的數(shù)據(jù)分析快速找到可疑對象。

2.城市大腦“天曜”用AI視覺助力杭州安防

2018年4月8日，杭州城市大腦發(fā)布AI產(chǎn)品“天曜”，升級監(jiān)控球機智能感知系統(tǒng)。現(xiàn)在“天曜”在試點區(qū)域已能掌控249路監(jiān)控球機，覆蓋700多個道路斷面，釋放巡邏警力約200余名，全年無休。

通過自動跟蹤識別與智能感知技術(shù)，使其具備城市級大規(guī)模攝像頭的實時分析能力，在監(jiān)控球機的使用效率上進一步突破，實現(xiàn)了機器視覺替代交警巡邏。

AI在安防行業(yè)應(yīng)用中存在的挑戰(zhàn)

1.深度學習需要大量的數(shù)據(jù)樣本進行訓練，理論上收集數(shù)據(jù)便可以讓機器無所不能，但現(xiàn)實卻不是如此。各個地區(qū)各個行業(yè)樣本特征的差異，直接限制樣本是無法無限制收集的，除了邊緣計算外，研究如何在有限樣本下提升學習能力是企業(yè)要直面的難題；

2.如何將收集到的安防場景的數(shù)據(jù)樣本與實戰(zhàn)結(jié)合起來，是安防AI化真正要思考的問題，技術(shù)如果不與實戰(zhàn)融合，那么行業(yè)在本質(zhì)上是沒有進步的；

3.安防AI的廣度和深度如何發(fā)展，當前智能前端所識別的數(shù)據(jù)僅僅是淺層信息，未來如何在廣度上衍生出更多細分領(lǐng)域產(chǎn)品及在深度上如何完成深層信息的認知，是深度學習在安防行業(yè)的挑戰(zhàn)；

4.數(shù)據(jù)資源分散，現(xiàn)階段安防領(lǐng)域監(jiān)控數(shù)據(jù)的開放性和共享程度相對較低，很難開展多維數(shù)據(jù)的交叉融合分析，這使得人工智能分析缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐，同樣也會影響準確率；

5.場景理解受限，由于缺乏有效的專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗知識的積累，視頻內(nèi)容的理解能力偏弱，目前的智能分析多為單場景的目標檢測和行為分析，很少涉及大范圍場景的關(guān)聯(lián)行為分析，以致很難用于異常行為分析和風險預(yù)測。

AI＋安防未來的技術(shù)趨勢

在3月31日舉辦的“2018中國人工智能安防峰會”上中科院生物識別與安全技術(shù)研究中心主任李子青談了AI＋安防未來的技術(shù)趨勢：

第一，大數(shù)據(jù)閉環(huán)自主學習，行業(yè)通過前端獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)抓取之后經(jīng)過結(jié)構(gòu)化或者直接送到后臺大數(shù)據(jù)存儲，通過核心引擎實現(xiàn)數(shù)據(jù)的訓練，最后實現(xiàn)后臺大數(shù)據(jù)與核心引擎的再學習打通，實現(xiàn)閉環(huán)。

第二，從大數(shù)據(jù)到一人一檔。通過路人庫和名單庫這兩個集合的合輯梳理成一人一檔，實現(xiàn)跨時空的目標軌跡挖掘等應(yīng)用，是核心算法和大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的結(jié)果。

第三，新一代智能攝像機，不僅能實現(xiàn)臉、人體、車輛的視頻結(jié)構(gòu)化集成到前端去，而且能實現(xiàn)全光照拍攝功能。

編輯視點

隨著AI公司的融資額不斷創(chuàng)新高，資本市場越來越看好AI技術(shù)，而安防行業(yè)是AI應(yīng)用較多的地方。但是，很多廠商對AI技術(shù)和安防行業(yè)缺少深入地理解，一窩蜂追熱點、博眼球，出現(xiàn)了同質(zhì)化趨勢。以安防行業(yè)人臉應(yīng)用為例，很多AI廠商宣傳的亮點仍停留在“識別率”的階段，而忽視了人臉識別技術(shù)僅是安防行業(yè)人臉應(yīng)用的“使能技術(shù)”之一，只有真正對安防行業(yè)的深入理解，才能實現(xiàn)“AI”在安防行業(yè)的落地。