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人工智能正在改變安防入侵動(dòng)態(tài)檢測(cè)行業(yè)

2018-04-10 00:04

    人工智能正在重塑每一各行業(yè),并融入日常生活的各個(gè)方面。在安全方面,傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)正在讓位于基于人工智能的系統(tǒng)。

    得益于高分辨率攝像機(jī)及存儲(chǔ)成本的降低,安全監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的可用性得到了大大提升,人工智能(AI)和深度學(xué)習(xí)分析已經(jīng)成為實(shí)體安防行業(yè)的必然選擇,包括訪問(wèn)控制和入侵檢測(cè)領(lǐng)域。減少人為的過(guò)失和降低誤報(bào)率是安防行業(yè)引入AI技術(shù)的主要?jiǎng)訖C(jī)之一。

    什么是人工智能?

    人工智能是機(jī)器通過(guò)使用模擬人類大腦的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的能力,以便識(shí)別物體與模式,并在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下做出決策。

    人類的人腦大約有860億個(gè)神經(jīng)元; 相比之下,最新的Nvidia GPU Volta擁有210億個(gè)晶體管(一個(gè)晶體管等同于一個(gè)神經(jīng)元),它可以為數(shù)百個(gè)以上CPU提供了深度學(xué)習(xí)的能力。

    另外,與人類不同的是,人工智能每天可以每天24小時(shí)不間斷學(xué)習(xí),不斷獲取、保存和改進(jìn)其知識(shí)。憑借如此巨大的計(jì)算處理能力,這些使用Nvidia GPU或類似芯片的機(jī)器現(xiàn)在可以區(qū)分人臉、動(dòng)物、車輛、語(yǔ)言、詞語(yǔ)等等。

    根據(jù)所需的復(fù)雜程度、詳細(xì)程度、可接受的誤差范圍和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)質(zhì)量,人工智能可以使用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)在幾秒內(nèi)快速學(xué)習(xí)新物體,而使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)則需要好幾周的時(shí)間。盡管它們各自都有優(yōu)缺點(diǎn),但無(wú)論是SNN還是CNN,在效率與準(zhǔn)確性方面它們都優(yōu)于傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)。

    根據(jù)MarketsandMarkets的研究報(bào)告,外圍入侵檢測(cè)系統(tǒng)的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2016年的41.2億美元增加到2021年的58.2億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為7.1%。

    與此同時(shí),AI在安全方面的預(yù)期市場(chǎng)(包括網(wǎng)絡(luò)安全和實(shí)體安全)將從2017年的39.2億美元增長(zhǎng)到2025年的34.81億美元,即復(fù)合年增長(zhǎng)率為31.38%。

    傳統(tǒng)邊界入侵檢測(cè)系統(tǒng)

    傳統(tǒng)的邊界入侵檢測(cè)系統(tǒng)(PIDSs)通常需要考慮以下因素:地理?xiàng)l件:景觀,植物,動(dòng)物群,氣候(日出、日落、天氣狀況等),以及地形是否有波動(dòng)起伏會(huì)阻擋攝像機(jī)的視野;存在或缺乏其他層面的實(shí)體保護(hù)或障礙;與其它安防網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集成:攝像頭,存儲(chǔ)設(shè)備,及其它防線(門、鎖,警報(bào)等);觸發(fā)報(bào)警與響應(yīng)的方式;系統(tǒng)復(fù)雜性:使用各種類型的入侵檢測(cè)傳感器,例如微波傳感器、雷達(dá)傳感器、振動(dòng)傳感器、聲音傳感器等;設(shè)防的長(zhǎng)度;當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī):如隱私保護(hù),相機(jī)/傳感器是否必須可見(jiàn)、隱藏或埋藏等,以及是否可能對(duì)其他它系統(tǒng)造成電磁干擾,如石油鉆井平臺(tái)或電廠等等;人員配置:現(xiàn)場(chǎng)人員,監(jiān)控人員,響應(yīng)警報(bào)的人員行動(dòng)安排等等。

    痛點(diǎn)與AI的優(yōu)點(diǎn)

    上面所列出的條件與普通入侵檢測(cè)系統(tǒng)的一些要求相一致。即都希望能夠?qū)崿F(xiàn)最小的誤報(bào)率,方便安裝與維護(hù),易于與其它安防系統(tǒng)集成,且性能穩(wěn)定。

    誤報(bào)率最小化:在AI技術(shù)的應(yīng)用之前,誤報(bào)是傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)面臨的主要問(wèn)題,會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本增加且效率低下,因?yàn)閯?dòng)物、植物、陰影以及天氣條件狀況等等都可能會(huì)觸發(fā)傳感器,導(dǎo)致系統(tǒng)誤報(bào)。AI對(duì)象檢測(cè)可以輕易地區(qū)分不同類型的人和物體,例如,可以對(duì)特定的區(qū)域進(jìn)行設(shè)置,對(duì)于經(jīng)過(guò)此區(qū)域行人、汽車、貓、或人影不觸發(fā)報(bào)警。 這樣,誤報(bào)率可能會(huì)降低達(dá)到70%的量級(jí)。

    易于安裝與維護(hù):對(duì)于沒(méi)有人工智能的傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng),必須要考慮地形,攝像機(jī)視線,傳感器位置等因素; 而且系統(tǒng)的任何調(diào)整都需要人工來(lái)重新計(jì)算這些因素,并可能干擾系統(tǒng)中的其它設(shè)備。相比之下,擁有AI技術(shù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)可以讓系統(tǒng)管理員在控制室就能夠輕松地訪問(wèn)整個(gè)系統(tǒng)或某一個(gè)攝像機(jī),在幾分鐘內(nèi)配置完成攝像機(jī)監(jiān)控特定的區(qū)域和對(duì)象,而且還可以根據(jù)需要隨時(shí)調(diào)整。AI安防入侵檢測(cè)系統(tǒng)甚至都不需要大量的計(jì)算能力、知識(shí)或安全訓(xùn)練,因?yàn)锳I入侵檢測(cè)系統(tǒng)主要的目的是通過(guò)機(jī)器來(lái)減輕人工負(fù)擔(dān)。

    易于集成相關(guān)輔助技術(shù):沒(méi)有AI的傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)主要依賴于物理技術(shù),這些技術(shù)通常是專有的,需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行徹底檢修才能順利運(yùn)行。另一方面,人工智能天然就是為了學(xué)習(xí)和適應(yīng)在各種條件下工作而設(shè)計(jì)的,因此擁有人工智能的入侵檢測(cè)系統(tǒng),可以輕松地與現(xiàn)有視頻錄制(攝像機(jī))和存儲(chǔ)(NVR)系統(tǒng)集成。AI還消除了對(duì)物理無(wú)線或光纖傳感器的需求; 因?yàn)椋墓δ苁腔跀z像頭捕獲的視頻。此外,AI技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)多層防御系統(tǒng)的簡(jiǎn)單快組合。例如,一旦特定的區(qū)域檢測(cè)到有物體活動(dòng),系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)門鎖、攝像機(jī)自動(dòng)對(duì)焦并進(jìn)行訪問(wèn)控制。所有這一切只需要輕輕點(diǎn)擊一下按鈕就能搞定。

    系統(tǒng)穩(wěn)定、耐用:沒(méi)有AI的傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)為了提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性,需要使用很多組件進(jìn)行復(fù)雜的設(shè)置。更多的組件意味著系統(tǒng)中出現(xiàn)故障的可能性更高,包括暴露在外面的更容易損害(例如傳感器可能被破壞)并延遲檢測(cè)。而且,由于人很容易疲勞可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)差錯(cuò)(有研究表明,一個(gè)人可面對(duì)枯燥的工作時(shí)智能專注20分鐘左右;而當(dāng)一個(gè)人要同時(shí)面對(duì)多個(gè)項(xiàng)目時(shí),注意力下降得更快。如,要面對(duì)很多監(jiān)控視頻顯示器。)另外,AI技術(shù)還可以通過(guò)減少對(duì)傳感器硬件的應(yīng)用需求來(lái)降低系統(tǒng)出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)。

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