隨著城市安全的進(jìn)一步建設(shè)和加強(qiáng)，監(jiān)控點(diǎn)位越來越多，而且安防正在從傳統(tǒng)的被動(dòng)防御向主動(dòng)判斷、預(yù)警發(fā)展，行業(yè)也從單一的安全領(lǐng)域向多行業(yè)應(yīng)用、提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度方向發(fā)展，為更多的行業(yè)和人群提供可視化、智能化解決方案。

人工智能在安防領(lǐng)域可謂“不同凡響”！當(dāng)前，用戶面對海量的視頻數(shù)據(jù)，已無法簡單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析，需要人工智能作為專家或助手，實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，探測異常信息，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。

人工智能安防技術(shù)

01、視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)

它融合了機(jī)器視覺、圖像處理、模式識別、深度學(xué)習(xí)等最前沿的人工智能技術(shù)，是視頻內(nèi)容理解的基石。

而視頻結(jié)構(gòu)化在人工智能技術(shù)領(lǐng)域又可以劃分為三個(gè)步驟：目標(biāo)的檢測、跟蹤和屬性分析提取。

目標(biāo)檢測過程是從視頻中提取出前景目標(biāo)，然后識別出前景目標(biāo)是有效目標(biāo)（如：人員、車輛、人臉等）還是無效目標(biāo)（如：樹葉、陰影、光線等）。這一檢測過程主要應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、人臉檢測和車輛檢測等技術(shù)。

目標(biāo)跟蹤過程是實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)在場景中的持續(xù)跟蹤，并從整個(gè)跟蹤過程中獲取一張高質(zhì)量圖片作為該目標(biāo)的抓拍圖片。在目標(biāo)跟蹤過程中主要應(yīng)用到多目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)融合以及目標(biāo)評分技術(shù)。

屬性提取過程是對已經(jīng)檢測到的目標(biāo)圖片中目標(biāo)屬性的識別，判斷該目標(biāo)具有哪些可視化的特征屬性，例如人員目標(biāo)的性別、年齡、著裝，車輛目標(biāo)的車型、顏色等屬性。目標(biāo)屬性提取過程主要基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征提取和分類技術(shù)。

02、大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預(yù)測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分：海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘。

海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲人工智能應(yīng)用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源，并基于時(shí)間軸進(jìn)行數(shù)據(jù)累積，以便能在時(shí)間維度上體現(xiàn)真實(shí)事物的規(guī)律。同時(shí)，人工智能應(yīng)用長期積累的龐大知識庫，也需要依賴該系統(tǒng)進(jìn)行管理和訪問。

大規(guī)模分布式計(jì)算使得人工智能具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，能同時(shí)分析海量的數(shù)據(jù)，開展特征匹配和模型仿真，并為眾多用戶提供個(gè)性化服務(wù)。

數(shù)據(jù)挖掘是人工智能發(fā)揮真正價(jià)值的核心，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)開展多種分析計(jì)算，探究數(shù)據(jù)資源中的規(guī)律和異常點(diǎn)，輔助用戶更快、更準(zhǔn)地找到有效的資源，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和評估。

人工智能安防行業(yè)的應(yīng)用

當(dāng)前人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，積極推動(dòng)著安防領(lǐng)域向著一個(gè)更智能化、更人性化的方向前進(jìn)，主要體現(xiàn)在以下這幾個(gè)方面：

01、在公安行業(yè)的應(yīng)用

公安行業(yè)用戶的迫切需求是在海量的視頻信息中，發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的線索。人工智能在視頻內(nèi)容的特征提取、內(nèi)容理解方面有著天然的優(yōu)勢。前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測運(yùn)動(dòng)對象，識別人、車屬性信息，并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲。匯總的海量城市級信息，再利用強(qiáng)大的計(jì)算能力及智能分析能力，人工智能可對嫌疑人的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節(jié)約寶貴的時(shí)間。其強(qiáng)大的交互能力，還能與辦案民警進(jìn)行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。

以車輛特征為例，可通過使用車輛駕駛位前方的小電風(fēng)扇進(jìn)行車輛追蹤，在海量的視頻資源中鎖定涉案的嫌疑車輛的通行軌跡。

02、在交通行業(yè)的應(yīng)用

在交通領(lǐng)域，隨著交通卡口的大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)，匯集的海量車輛通行記錄信息，對于城市交通管理有著重要的作用，利用人工智能技術(shù)，可實(shí)時(shí)分析城市交通流量，調(diào)整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時(shí)間，提升城市道路的通行效率。城市級的人工智能大腦，實(shí)時(shí)掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場的車輛信息，以及小區(qū)的停車信息，能提前半個(gè)小時(shí)預(yù)測交通流量變化和停車位數(shù)量變化，合理調(diào)配資源、疏導(dǎo)交通，實(shí)現(xiàn)機(jī)場、火車站、汽車站、商圈的大規(guī)模交通聯(lián)動(dòng)調(diào)度，提升整個(gè)城市的運(yùn)行效率，為居民的出行暢通提供保障。

03、在智能樓宇的應(yīng)用

在智能樓宇領(lǐng)域，人工智能是建筑的大腦，綜合控制著建筑的安防、能耗，對于進(jìn)出大廈的人、車、物實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的跟蹤定位，區(qū)分辦公人員與外來人員，監(jiān)控大樓的能源消耗，使得大廈的運(yùn)行效率最優(yōu)，延長大廈的使用壽命。智能樓宇的人工智能核心，匯總整個(gè)樓宇的監(jiān)控信息、刷卡記錄，室內(nèi)攝像機(jī)能清晰捕捉人員信息，在門禁刷卡時(shí)實(shí)時(shí)比對通行卡信息及刷卡人臉部信息，檢測出盜刷卡行為。還能區(qū)分工作人員在大樓中的行動(dòng)軌跡和逗留時(shí)間，發(fā)現(xiàn)違規(guī)探訪行為，確保核心區(qū)域的安全。

04、在工廠園區(qū)的應(yīng)用

工業(yè)機(jī)器人由來已久，但大多數(shù)是固定在產(chǎn)線上的操作型機(jī)器人。可移動(dòng)巡線機(jī)器人在全封閉無人工廠中將有著廣泛的應(yīng)用前景。在工廠園區(qū)場所，安防攝像機(jī)主要被部署在出入口和周界，對內(nèi)部邊邊角角的位置無法涉及，而這些地方恰恰是安全隱患的死角，利用可移動(dòng)巡線機(jī)器人，定期巡邏，讀取儀表數(shù)值，分析潛在的風(fēng)險(xiǎn)，保障全封閉無人工廠的可靠運(yùn)行，真正推動(dòng)“工業(yè)4.0”的發(fā)展。

05、在民用安防的應(yīng)用

在民用安防領(lǐng)域，每個(gè)用戶都是極具個(gè)性化的，利用人工智能強(qiáng)大的計(jì)算能力及服務(wù)能力，為每個(gè)用戶提供差異化的服務(wù)，提升個(gè)人用戶的安全感，確實(shí)滿足人們?nèi)找嬖鲩L的服務(wù)需求。以家庭安防為例，人工智能可以在家中沒人時(shí)，保護(hù)家庭安全！當(dāng)檢測到家庭中沒有人員時(shí)，家庭安防攝像機(jī)可進(jìn)入布防模式，有異常時(shí)，給予闖入人員聲音警告，并遠(yuǎn)程通知家庭主人。人工智能真正實(shí)現(xiàn)人性化，便捷化管理，讓生活更安全，更放心。

未來已來，人工智能正在改變世界。