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安防向全面智能化邁進 前端攝像機逐步實現智能分析識別

2018-06-15 00:06

    小維記得上學時,學校專門開展過一堂課程,講的是安全與生活!現今生活中,安防系統處處可見,那我們今天就先來聊聊和我們息息相關的人工智能應用之安防!

    未來國內安防市場可達萬億,保持高速迅猛增長。2011-2016年安防市場連續(xù)五年維持兩位數的增長,2016年國內安防市場規(guī)模達到5000億以上,根據前瞻產業(yè)研究院的預測,到2022年國內安防市場規(guī)模將達到接近萬億的規(guī)模。2016年安防市場規(guī)模中安防設備市場大約占比為 1900億,從產品形式上看,視頻監(jiān)控領域是安防行業(yè)最大的應用產品。

    安防行業(yè)正在向全面智能化邁進。中國安防行業(yè)在過去十幾年中經歷了從高清化、網絡化到現在智能化的升級換代,目前中國生產的視頻監(jiān)控攝像頭基本實現高清視頻,并能夠通過網絡對視頻數據進行回收、儲存與分析,安防行業(yè)也正在向智能化邁進。隨著硬件、算法和數據等各項基礎條件基本完善,安防行業(yè)完全智能化指日可待。

    硬件方面,前端攝像機逐步實現高清化,遍布廣泛。目前國內生產的安防攝像機基本實現高清化,安防監(jiān)控從過去的“看得見”,到現在的“看得清”,得益于數字百萬高清視頻監(jiān)控技術的快速發(fā)展,此外安防攝像機遍布廣泛,目前我國攝像頭密度最高的北京市每千人擁有攝像頭數量為59個,據不完全統計我國二線城市的攝像頭數量在5-10萬個;三線城市則在5萬個以下。遍布廣泛的清晰攝像機為智能安防奠定了數據基礎。

    技術方面,深度學習算法成熟,帶動圖像識別精準度提升。深度學習是近年來人工智能領域最重要的突破,深度學習出現之后,計算機視覺的主要識別方法發(fā)生了改變,機器自動學習成為了訓練的主要方式,機器從海量數據中自動歸納物體的特征,使得識別精準度得到極大提升。

    數據方面,安防網絡化使得海量數據得以實時儲存。數字攝像機采用數字信號傳輸,視頻傳輸無損傷,使得長距離傳輸,云端存儲成為可能,得以保存海量數據;網絡化監(jiān)控設備采用云端存儲,傳遞實時圖像,為實時動態(tài)分析提供基礎。目前企業(yè)用于訓練人工智能的標注數據主要來源于第三方數據庫,而政府機構多年來所積累的數據則更為巨大且標注也更為清晰明確,隨著政府數據的進一步公開透明,安防數據規(guī)模將以更快的速度進行增長。安防行業(yè)完全可以稱為人工智能的“訓練場”。

    目前智能安防的落地產品已經能夠實現以下幾個主要目標:

   (1)識別目標的性狀、屬性以及身份

    安防攝像頭直接產生的數據不易對其進行分析,目前安防數據可通過云存儲系統將各承建子系統數據進行有效關聯,匯集海量數據,然后對視頻非結構化數據進行處理,通過人工智能快速提取結構化數據,與數據庫進行比對,實現對目標的性狀、屬性及身份的識別。

  (2)實時監(jiān)控場景內目標數量與密度

    在人群密集的各種場所內,實時估計人流的密集程度,根據形成的熱度圖判斷是否出現人群過密、混亂等異常情況并即使報警;在交通方面,實時分析城市交通流量,調整紅綠燈間隔,縮短車輛等待時間,提升城市道路的通行效率,為居民的出行暢通提供保障。

  (3)事件檢測與行為分析

    目前智能安防已經可以實現對目標行為進行識別,能夠對視頻進行周界監(jiān)測與異常行為分析,用于檢測、分類、跟蹤和記錄過往行人、車輛及其它可疑物體,能夠判斷是否有行人及車輛在禁區(qū)內發(fā)生長時間徘徊、停留、逆行等行為,此外檢測人員奔跑、打斗等異常行為。


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