AI与安防融合成为大势所趋 带来更大市场
发布日期：2023-09-02 20:50
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从安全技术防范诞生之日起，以探测、报警及实体防护为主的安防产品都占据着行业的主流，并且应用领域从原来的高保密机构如博物馆等逐步扩展到金融、房地产、交通等行业，安防格局逐渐形成。
市场需求及技术革新推动AI与安防融合
在这个过程中，从平安城市、智慧城市建设，以及后续提出的天网工程、雪亮工程等安防重点项目，开始持续推进落实。与此同时，作为安防重点服务的领域，公安行业表现出对安防"预警预测"的最大诉求，另外，在实际的困境中，海量监控数据依然在依靠人工来分析和处理，简单利用人海战术进行检索和分析已经显得过时。亟需新的智能化技术作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。
以神经网络和大数据训练算法成熟，深度学习技术逐步应用于图像识别、语音识别等领域，并推进图像识别技术的突破性发展，使其具备在商业领域应用的硬性条件，借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对，与安防对智能化的需求不谋而合。另外，以视频技术为核心的安防行业拥有海量数据来源，可以充分满足深度学习对于模型训练的大量数据要求，使安防成为具备了人工智能融合发展的先决条件。
从目前来看，人工智能与安防的融合，依托算法、算力、数据三大要素，在产品落地层面上主要体现在视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别(人脸识别等)以及物体特征识别(车牌识别系统)等领域。
其中在视频结构化方面主要表现为利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，理解图像内容以及客观场景的含义，从而指导并规划行动；
生物识别技术主要是利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定，进而满足公安领域应用需求。目前来看，人脸、指纹、虹膜三种识别方式是目前较广泛的生物识别方式，三者的同时使用使得产品在便捷性、安全性和唯一性上都得到了保证。
另外，判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体、图像特征或运动状态，在特定的环境中解决特定目标的识别。目前物体识别能做到的是简单几何图形识别、人体识别、印刷或手写文件识别等，在安防领域较为典型的应用是车牌识别系统，通过外设触发和视频触发两种方式，采集车辆图像，自动识别车牌。
由于和安防有着天然的契合点，人工智能在最近三四年里正以超乎想象的速度与安防行业相互融合。随着平安城市、智慧城市建设的不断推进，摄像头及高清视频不断普及，安防开始拥有海量的并且层次丰富的数据，而这正是人工智能可以发挥强大作用，实现应用价值的最佳领域。
从技术上来说，现阶段的AI已经基本实现安防监控最主要的三个目标：
1、 识别行人的生理属性。
通过分析行人身体结构，准确识别视频中人物的性别、年龄、姿态等多种生理特征
2、识别行人车辆。
基于深度学习的行人检测算法能够在各类遮挡的情况下精确找出行人位臵，并能够进一步分析行人姿态和动作，可应用于交通监控、辅助驾驶、无人驾驶等。可以在行车场景、交通监控场景、卡口场景中检测多种不同角度的车辆，并同时给出车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征。
3、实现人群分析。
在包括地铁、车站、广场等流动量大高密度的公共场所，估算人群数量和密度，同时检测人群过密、异常聚集、滞留、逆行、混乱等多种异常现象。
结语：
安防拥抱人工智能已经成为大势所趋，未来还将有更多应用落地为民众服务，带来更智慧更便捷的生活，而企业也将拥有更多成长和进步，赢取更多的市场和回报。
