早期解決方案-運(yùn)動(dòng)檢測(cè)相機(jī)
為了彌補(bǔ)人們長(zhǎng)期監(jiān)視監(jiān)視器易喪失注意力和辨別安全警示等缺點(diǎn)，采用的第一個(gè)解決方案是在攝像機(jī)上增加運(yùn)動(dòng)探測(cè)器。當(dāng)檢測(cè)到入侵者或行為人的動(dòng)向，探測(cè)器便向遠(yuǎn)程監(jiān)控人員發(fā)出警報(bào)，無(wú)需監(jiān)控人員長(zhǎng)久堅(jiān)守顯示屏前。然而問(wèn)題在于，室外環(huán)境中，存在多種多樣的運(yùn)動(dòng)或像素的變化，例如被風(fēng)吹動(dòng)的葉子，，昆蟲(chóng)，鳥(niǎo)類(lèi)，狗，陰影，陽(yáng)光等擾亂運(yùn)動(dòng)。這就導(dǎo)致了運(yùn)動(dòng)探測(cè)器每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)錯(cuò)誤警報(bào)，使得該解決方案在非工作時(shí)間的室內(nèi)環(huán)境中不可操作。
高級(jí)視頻移動(dòng)檢測(cè)
下一次演變?cè)谝欢ǔ潭壬蠝p少了錯(cuò)誤警報(bào)，但代價(jià)是復(fù)雜且耗時(shí)的手動(dòng)校準(zhǔn)。這里，檢測(cè)諸如人或車(chē)輛的目標(biāo)相對(duì)于固定背景的變化。如果背景季節(jié)變化或由于其他變化，可靠性會(huì)隨著時(shí)間的推移而惡化。再次回應(yīng)過(guò)多錯(cuò)誤警報(bào)的經(jīng)濟(jì)學(xué)證明是一個(gè)障礙，這種解決方案是不夠的。
真正的視頻分析
視覺(jué)識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)涉及模式分類(lèi)識(shí)別。真正的視頻分析可以區(qū)分人體形態(tài)，車(chē)輛和船只或選定的物體與所有其他物體的一般移動(dòng)和顯示器上的視覺(jué)靜態(tài)或像素變化。它通過(guò)識(shí)別模式來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。當(dāng)捕捉的對(duì)象(例如人)違反預(yù)設(shè)規(guī)則時(shí)，則發(fā)送警報(bào)。紅色矩形或所謂的“邊界框”通常會(huì)自動(dòng)跟蹤檢測(cè)到的入侵者，并將其短視頻片段作為警報(bào)發(fā)送。
人工智能(AI)的興起開(kāi)始使各行各業(yè)的技術(shù)發(fā)生革命性變化，其中的安全性也很突出。如果說(shuō)視頻編解碼技術(shù)將安防行業(yè)從模擬時(shí)代帶到數(shù)字時(shí)代，如今人工智能技術(shù)在在安防行業(yè)的成熟應(yīng)用，又把把安防行業(yè)代入了一個(gè)智能時(shí)代。
用于視頻監(jiān)視的人工智能利用計(jì)算機(jī)軟件程序來(lái)分析來(lái)自視頻監(jiān)視攝像機(jī)的圖像，以便識(shí)別人類(lèi)，車(chē)輛或物體。安全承包商對(duì)軟件進(jìn)行編程，以定義攝像機(jī)視圖內(nèi)的受限區(qū)域(例如圍欄區(qū)域，停車(chē)場(chǎng)，但不是人行道或停車(chē)場(chǎng)外的公共街道)。
AI程序通過(guò)機(jī)器視覺(jué)詢(xún)問(wèn)觀察對(duì)象是否像參考圖像一樣移動(dòng)，結(jié)合來(lái)自各種問(wèn)題的所有值，得出總體排名，如果該值超過(guò)設(shè)置的限制，則發(fā)送警報(bào)。這些程序的特點(diǎn)是它們?cè)谀撤N程度上可以進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。
基于非規(guī)則的安全AI形式，稱(chēng)為“ 行為分析 ”。該軟件完全自學(xué)習(xí)，用戶(hù)或安全承包商無(wú)需初始編程輸入。在這種類(lèi)型的分析中，AI根據(jù)自身對(duì)各種特征模式的觀察，例如大小，速度，反射率，顏色，分組，垂直或水平方向等，了解人，車(chē)輛，機(jī)器和環(huán)境的正常行為。AI對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，這意味著它對(duì)所觀察的對(duì)象和模式進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)記，對(duì)各種觀察對(duì)象的正常行為或平均行為進(jìn)行持續(xù)精確的定義。經(jīng)過(guò)幾周的學(xué)習(xí)后，它可以識(shí)別出什么時(shí)候會(huì)破壞模式。當(dāng)它觀察到這種異常情況時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)。例如，汽車(chē)在街上行駛是正常的。看到駕駛到人行道上的汽車(chē)將是一個(gè)異常現(xiàn)象。
AI+視頻監(jiān)控
1.主動(dòng)和實(shí)時(shí)保護(hù)
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控解決方案只有在事故發(fā)生或至少人為操作員檢測(cè)到威脅后才能保持反應(yīng)性和有用性。人工智能系統(tǒng)的加入，則可以預(yù)先檢測(cè)到潛在的威脅并發(fā)出預(yù)警指示。
2.高效率
監(jiān)控人員長(zhǎng)期工作會(huì)容易出錯(cuò)且注意力疲勞是影響安全操作的主要問(wèn)題之一，
AI解決方案的好處是機(jī)器可以彌補(bǔ)人為錯(cuò)誤和缺失。
3.智能對(duì)象和面部識(shí)別
根據(jù)主動(dòng)和實(shí)時(shí)安全的概念，基于AI的技術(shù)可以提供優(yōu)秀的面部和物體檢測(cè)功能。
人工智能的力量也將實(shí)現(xiàn)“無(wú)面識(shí)別”，不僅可以通過(guò)臉部視覺(jué)識(shí)別，還可以識(shí)別身高，姿勢(shì)，身材等其他因素。此外，解決方案可以更加了解監(jiān)控的環(huán)境，檢測(cè)活動(dòng)模式并在需要時(shí)提取異常情況;還可以嘗試不同的模擬，提出可能存在的潛在威脅情況。
4.圖像質(zhì)量增強(qiáng)
盡管高清和超高清攝像機(jī)保證了圖像捕捉的清晰度，但事實(shí)是，大部分相機(jī)仍然質(zhì)量低劣。雖然許多相機(jī)在理想的照明條件下表現(xiàn)良好，但在惡劣環(huán)境下質(zhì)量會(huì)急劇下降。在收集重要信息方面，這成為一個(gè)主要障礙。AI算法允許智能圖像銳化解決方案，幫助安全部門(mén)理解可能模糊或不清晰的視頻。
5.讀取大數(shù)據(jù)
監(jiān)控不僅僅是來(lái)自單一來(lái)源的數(shù)據(jù)。不同類(lèi)型的攝像機(jī)和傳感器覆蓋了每個(gè)角落的位置，不容錯(cuò)誤。這意味著安全解決方案必須處理需要專(zhuān)門(mén)軟件系統(tǒng)來(lái)管理的大量數(shù)據(jù)。
管理和解釋此類(lèi)大數(shù)據(jù)的唯一方法是通過(guò)AI提供的復(fù)雜軟件解決方案。利用大數(shù)據(jù)的力量將使安全運(yùn)營(yíng)商能夠確保他們采取一切可能的措施來(lái)保護(hù)他們的資產(chǎn)。
從目前的發(fā)展來(lái)看,AI技術(shù)具有天然在安防行業(yè)落地的場(chǎng)景、需求和應(yīng)用，并正推動(dòng)視頻監(jiān)控行業(yè)繼高清化和網(wǎng)絡(luò)化之后的第三次技術(shù)變革。從“看得見(jiàn)”到“看得清”再到現(xiàn)在的“看得懂”，在未來(lái)必將有更多的AI算法、AI芯片、AI產(chǎn)品被應(yīng)用到視頻行業(yè)，從而帶動(dòng)安防市場(chǎng)的發(fā)展，除此之外，AI也引爆了整個(gè)安博會(huì)以及整個(gè)安防行業(yè)，AI+安防已成為一大火熱的話(huà)題。
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