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AI攝像機落地應用現狀

縱觀安防歷史,我們經歷了2006年以前的模擬時代,2006-2016年的數字時代,2016年之后的智能時代,ai為安防開啟了新的紀元。
我們通過一組數據來證實ai是如何為安防賦能的。據不完全統計,目前全國約有2億攝像頭,總計存儲容量超過400000pb,約1億塊硬盤。傳統安防架構在這樣的情況下會捉襟見肘,首先存儲成本非常高,未經過結構化的原始視頻數據占據了大量的硬盤空間;其次數據可讀性差,原始視頻查找大多需要人工參與;第三取證難度大,在海量的素材中找到敏感錄像幾乎是災難性的。大家熟知的周克華案,調用了1500名民警,在18萬小時的錄像中查找線索,破案耗時45天,這是傳統安防架構的弊端,也給我們帶來很多思考,安防光靠震懾和取證是不夠的,需要在信息采集的同時進行分析,通過“主動布防+主動告警+業務聯動”來完善處理鏈條,提高視頻監控的效率。同樣的一個實例,在云南某*,采用ai+安防架構的視頻監控系統,布控了嫌疑人照片,第二日即通過天地偉業的人臉識別卡口發現嫌疑人,及時通知民警,順利實現抓捕。
ai攝像機重點的分析對象無非就是人和車,涉及到身份識別和行為識別,這是要解決問題的主線,要通過視頻主動分析明確“是誰在做什么事兒”,將違規的行為進行時間準確判斷,并聯動預警。
現階段,ai技術落地于視頻監控領域,在廠家的積極推進中已進入產業化,感知智能時代已來臨。車輛識別技術突破后,視頻領域又迎來了人臉識別技術的突破,通過應用于實際場景,視頻監控建設與發展的新趨勢。以智慧城市為例,2015年,九部委提出“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”16字建設聯網應用目標,指導平安城市向有序、的方向發展。從平安城市視頻監控體系來看,國標聯網互聯互通的視頻專網建設階段已進入了智能視頻網的建設階段,基于新技術、新規劃、新標準,平安城市正式開啟4.0時代,即智能應用階段。主要應用包括:
1. 人體分析:人臉識別、體態識別、人體特征提取等;
2. 圖像分析:視頻質量診斷、視頻摘要分析等;
3. 車輛分析:車牌識別、車輛識別、車輛特征提取等;
4. 行為分析:目標跟蹤監測、異常行為分析等。
人是城市的主體,基于“人”的ai應用必是主角。目前人臉識別、人流量統計、人體屬性分析等技術已經開始落地應用,其中以人臉識別的需求更為旺盛。基于低成本、低功耗、標準化的產品策略延伸出更多的應用。
現在正在刮起的ai風對智能網絡攝像機到底是噱頭還是未來,需要從用戶的角度出發,真正做到實用化、體系化、多業務融合,才能讓這股風吹得更久,勁兒更大。實用化方面,主要針對各廠家對ai智能的數據宣傳,“單畫面抓取100個人臉、每幀識別30個人臉,每天1億人臉建模,支持人臉角度側臉45°、千億數據秒級檢索、50米外人臉識別、人臉抓取率99.5%、十億庫一秒比對、百億人/秒人臉識別比對,800路實時視頻結構化”,讓人充滿了對邊緣ai的無限遐想,但實際上能否適應更多的場景及所宣傳的指標,大家心里還是打鼓的。體系化方面,除了個別民用領域之外,前端設備從來沒有單獨使用的,一定會配合平臺實現更為細分的業務,所以智能要成體系,從軟件到硬件,從前端到后端,同時配合公安、智慧、政法等業務平臺實現大數據的處理。多業務融合方面,好的系統一定是將優勢模塊進行有效的整合,如將智能ai與超星光、熱成像技術融合,實現低照或無光下的高精度識別;與聲光警戒技術融合,實現主動預警,將危險消滅在萌芽狀態;與深度學習算法融合,模擬人的神經網絡,通過不斷學習,提高傳統算法的準確性,并且解決傳統算法識別種類少、場景受限的問題。

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