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“AI+安防” 行业升级大势所趋

2018-04-20 10:29:00    千视通

人工智能赋能各行各业已是大势所趋,连养猪都运用AI了,如果某个行业到现在还不谈AI,恐怕离被时代淘汰就不远了。这不,安防领域早已刮起了“AI”风,在大数据、人工智能等技术的带动下,安防正在向城市化、综合化、主动安防方向发展,智能安防已经成为当前发展的主流趋势。


“AI+安防” 行业升级大势所趋


据统计,安防在2018年中围绕区域人群监控、案情分析系统等必将落地更多AI产业化应用,从2016年下半年开始功能性软件订单在政府订单占比迅速提升,2018年将迎来爆发期。


AI+安防是安防行业升级的大势所趋,目前属于金字塔顶部的高端业务,AI+安防的主要应用场景包括以下几点: 


1.人体分析:人脸识别、体态识别、人体特征提取等;

2.车辆分析:车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;

3.行为分析:目标跟踪监测、异常行为分析等;

4.图像分析:视频质量诊断、视频摘要分析等。


AI在安防行业应用中存在的挑战


1、深度学习需要大量的数据样本进行训练,理论上收集数据便可以让机器无所不能,但现实却不是如此。各个地区各个行业样本特征的差异,直接限制样本是无法无限制收集的,除了边缘计算外,研究如何在有限样本下提升学习能力是企业要直面的难题;


2、如何将收集到的安防场景的数据样本与实战结合起来,是安防AI化真正要思考的问题,技术如果不与实战融合,那么行业在本质上是没有进步的;


3、安防AI的广度和深度如何发展,当前智能前端所识别的数据仅仅是浅层信息,未来如何在广度上衍生出更多细分领域产品及在深度上如何完成深层信息的认知,是深度学习在安防行业的挑战;


4、数据资源分散,现阶段安防领域监控数据的开放性和共享程度相对较低,很难开展多维数据的交叉融合分析,这使得人工智能分析缺乏有效的数据支撑,同样也会影响准确率;


5、场景理解受限,由于缺乏有效的专业领域经验知识的积累,视频内容的理解能力偏弱,目前的智能分析多为单场景的目标检测和行为分析,很少涉及大范围场景的关联行为分析,以致很难用于异常行为分析和风险预测。


AI+安防未来的技术趋势


在3月31日举办的“2018中国人工智能安防峰会”上中科院生物识别与安全技术研究中心主任李子青谈了AI+安防未来的技术趋势:


第一,大数据闭环自主学习,行业通过前端获取数据,数据抓取之后经过结构化或者直接送到后台大数据存储,通过核心引擎实现数据的训练,最后实现后台大数据与核心引擎的再学习打通,实现闭环。


第二,从大数据到一人一档。通过路人库和名单库这两个集合的合辑梳理成一人一档,实现跨时空的目标轨迹挖掘等应用,是核心算法和大数据产生的结果。


第三,新一代智能摄像机,不仅能实现脸、人体、车辆的视频结构化集成到前端去,而且能实现全光照拍摄功能。


随着AI公司的融资额不断创新高,资本市场越来越看好AI技术,而安防行业是AI应用较多的地方。但是,很多厂商对AI技术和安防行业缺少深入地理解,一窝蜂追热点、博眼球,出现了同质化趋势。以安防行业人脸应用为例,很多AI厂商宣传的亮点仍停留在“识别率”的阶段,而忽视了人脸识别技术仅是安防行业人脸应用的“使能技术”之一,只有真正对安防行业的深入理解,才能实现“AI”在安防行业的落地。


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