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AI进入安防 安防的未来是怎样?
阅读量:7054 次
发布时间:2019-06-28

本文共 1383 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

一场AlphaGo与世界顶级围棋高手李世石的人机对战,把人工智能推向了风口浪尖。这场“人机大战”也成为人工智能发展的里程碑事件。而在刚刚过去的北京安博会上一场安防行业的AI对决正缓缓拉开帷幕。海康、大华、宇视、科达都不约而同地发布了基于AI的视频监控产品。

大幕拉开

当很多安防企业还在精心于“高清”两字时,海康、大华、宇视、科达已经开始AI在安防的布局。不错,10月24日,海康威视就召开了“AI+:感知未来、融合发展”的主题论坛,与此同时,海康展台上的“深眸”等基于AI的摄像机也正式揭开了神秘面纱;而就在10月23日,宇视也在北京正式对外发布了SMV—安防机器视觉的相关产品;而同样在10月24日,大华股份的总裁见面会上,大华也正式对外发布“视频+”,这也标志着大华在视频监控领域和人工智能的深度结合正式对外发布;两天过后,苏州科达也对外发布了基于AI的“猎鹰”智能分析系统。

忽如一夜春风来,AI席卷了整个安防界。从看的见到看的清再到看的明白,一场关于AI在安防行业应用的大幕正缓缓拉开。

机器视觉与深度学习

多年来,视频监控企业都不遗余力地推进视频监控的清晰度上广泛推进,从D1到720P再到1080P,再到2K、4k技术,已经完全满足了视频监控对清晰度的要求。但是随着视频监控技术的发展,清晰度的获取显然只能满足看的清的要求,但是要如何进行语音、语义和图片的识别,仅仅依靠清晰度是远远不够的。

机器视觉和深度学习为视频监控的纵深发展开启了一扇门。通过深度学习对视频数据进行结构化的分析从而得到有效的机构化数据。通过机器识别可以对视频监控获取的图片进行学习,了解一幅图片的内容,并且具有标签的能力。

有了深度学习的能力机器就可以模仿人脑进行分析学习并通过人脑的机制来解释数据,对图像、声音和文本记性语义解读。

宇视发布的首款基于深度学习人脸识别摄像机就是通过基于神经网络的深度学习算法(CNN)支持人脸识别级增强特征分析,并可前置黑白名单,实现实时布控,降低中心服务器的性能消耗。

而海康推出了“深眸”等新产品,依托强大的多引擎硬件平台,内嵌优化的深度学习算法,可以实现在各种复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测。

科达从2014年的感知摄像机到今年安博会刚刚推出的“猎鹰”智能分析系统成功实现了从看得清到看的明白的深度视觉大转身。猎鹰分析系统,可实时对人脸对比、性别、年龄、种族属性进行分析,同时提取行人上下衣颜色、纹理;支持历史图片的人员搜索和人脸搜索。

而大华股份在安博会提出的“视频+”运用大数据和人工智能为视频提供进行更深层次的挖掘和分析。

安防为什么需要AI?

在以视频数据为基础的机器视觉和深度学习领域,智能交通无疑最大的受益者。深度识别的摄像机可以广泛应用于高速公路和道路监控系统中,为交通部门提供准确的车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等视频内容。

此外,人工智能在模拟人脑的基础上解读和解释数据,让视频监控的数据更具有主动性。通过人脸检测、车辆检测、人脸识别、车辆品牌识别、行为检索、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪…得出更加精准的数据,能够对视频监控范围的相关人、物进行提前预判和干预,为视频侦查业务提供了先进的技术手段,提高案件侦破率。

本文转自d1net(转载)

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