AI是Artificial Intelligence的縮寫，通常被稱為人工智能。人工智能是指由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能，是指通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的智能。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。
關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)（consciousness）、自我（self）、心靈（mind），包括無意識(shí)的精神（unconscious mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能必要元素的了解也很有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對(duì)人智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在安防監(jiān)控內(nèi)，得到了愈加廣泛的發(fā)揮，尤其是在機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)、智能算法、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到及其廣泛的應(yīng)用。
AI如何為安防賦能
隨著安防近幾年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整安防廠家硬件技術(shù)的進(jìn)步和快速推廣為人工智能向安防行業(yè)滲透提供了先天的有利條件。通過近一兩年的探索，一批優(yōu)秀的安防生產(chǎn)廠家如天地偉業(yè)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于安防行業(yè)，并開發(fā)出交通卡口、人臉布控、警戒系統(tǒng)、案情分析等多種垂直應(yīng)用功能。隨著各大安防廠家對(duì)人工智能持續(xù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，以人工智能算法為主要形式的安防智能化將在2017年實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。從16年下半年開始，政府類安防監(jiān)控項(xiàng)目中人工智能功能從無到有，占比懸殊擴(kuò)大。此外從項(xiàng)目形式上講，PPP訂單有條不紊的持續(xù)推進(jìn)，全國(guó)范圍內(nèi)的智能化平安城市建設(shè)將成為安防行業(yè)的重要發(fā)力點(diǎn)，人工智能技術(shù)將成為安防企業(yè)下一階段的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
高清攝像頭升級(jí)為“AI＋安防”提供可能性
不管是天地的“超星光”、還是海康的“黑光”其核心解決的痛點(diǎn)在于“看得清”的問題。作為行業(yè)的重要發(fā)展方向，未來的安防行業(yè)將是高科技云集的行業(yè)，AI＋安防的組合模式為行業(yè)發(fā)展最終步入智能化階段提供動(dòng)力，其重點(diǎn)解決的是“看得懂”的問題。 總體來說，視頻監(jiān)控行業(yè)經(jīng)歷四個(gè)階段：第一，起步階段，傳統(tǒng)模擬監(jiān)控，國(guó)內(nèi)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)落后，安防系統(tǒng)用戶局限于政府部門；第二，發(fā)展階段，數(shù)字監(jiān)控，安防用戶增多，監(jiān)控規(guī)模擴(kuò)大，圖像數(shù)字化儲(chǔ)存，分辨率邁入標(biāo)清時(shí)代；第三，提高階段，高清化監(jiān)控，市場(chǎng)容量持續(xù)增加，視頻監(jiān)控系統(tǒng)與用戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合；最后，智能化階段，逐步形成集數(shù)據(jù)傳輸、視頻、控制于一體的智能化安防綜合管理平臺(tái)。
隨著4K、H．265等技術(shù)的普及，視頻清晰度不斷提升，帶寬碼流不斷下降，人工智能將率先在安防領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)點(diǎn)線面全緯度覆蓋。其核心原因在于：
1）算法成熟：安防監(jiān)控的場(chǎng)景較為集中，容易實(shí)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)化和突破，目前圖像識(shí)別的算法已經(jīng)滿足安防監(jiān)控的要求；
2） 需求明顯：從政府到民間，安防正在向全時(shí)間全地域緯度擴(kuò)展；
3） 基礎(chǔ)穩(wěn)固：政府一直大力投資安防監(jiān)控領(lǐng)域，全國(guó)過半的攝像頭已經(jīng)完成高清化改造，警務(wù)電子化和信息化已逐步完成，為人工智能部署提供了條件；
從人工智能技術(shù)上來看，安防監(jiān)控主要運(yùn)用的技術(shù)是以圖像識(shí)別為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、行為特征識(shí)別等技術(shù)和以語(yǔ)義理解為基礎(chǔ)的視頻結(jié)構(gòu)化分析。
AI＋安防場(chǎng)景分析
從應(yīng)用的場(chǎng)景來看，部署場(chǎng)景將人工智能分為4種類型：
1）“點(diǎn)”布防，以卡口、出入口的身份認(rèn)證為主，應(yīng)用于車站、機(jī)場(chǎng)、酒店等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；
以人臉圖像識(shí)別為代表的生物特征識(shí)別功能在當(dāng)今社會(huì)中扮演著越來越重要的角色。小到刷臉打卡，通過門禁，車站機(jī)場(chǎng)安檢，大到犯罪嫌疑人追蹤與金融交易，生物特征識(shí)別均存在著廣泛的應(yīng)用空間。生物識(shí)別技術(shù)中指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等技術(shù)雖然在部分領(lǐng)域存在著一定優(yōu)勢(shì)，但他們一個(gè)共同的缺陷在于這些技術(shù)均僅限于“主動(dòng)識(shí)別”功能場(chǎng)景，即識(shí)別對(duì)象必須“主動(dòng)配合”識(shí)別過程，例如伸出手指、雙眼或者做出特定行為。而人臉識(shí)別則是一種既可以實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)識(shí)別”又可以應(yīng)用于“被動(dòng)識(shí)別”場(chǎng)景的生物識(shí)別方案，因此具有更廣闊的應(yīng)用空間與市場(chǎng)。從識(shí)別技術(shù)上而言，單點(diǎn)布防的場(chǎng)景主要以靜態(tài)識(shí)別為核心技術(shù)，系統(tǒng)通常可以完成“人臉圖像＋身份證＋局端數(shù)據(jù)”三者比對(duì)并完成身份驗(yàn)證，眾多安防企業(yè)已經(jīng)完成技術(shù)迭代，實(shí)現(xiàn)高于99％的識(shí)別率，接近虹膜識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)金融安防級(jí)別的應(yīng)用。
2）“線”布防，以道路監(jiān)控為主要部署場(chǎng)景，結(jié)合車輛識(shí)別和人臉識(shí)別；
ITS系統(tǒng)是人工智能實(shí)現(xiàn)把各個(gè)點(diǎn)連成“線”的重要應(yīng)用場(chǎng)景。在這個(gè)領(lǐng)域負(fù)責(zé)采集有關(guān)道路交通流量的各種參數(shù)，例如車流量，車速，車型，排隊(duì)時(shí)間和長(zhǎng)度等。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，基于車輛識(shí)別的識(shí)別類算法可大幅降低道路信息監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)門檻，提高道路執(zhí)法效率。相對(duì)于其它交通流量檢測(cè)技術(shù)而言，人工智能技術(shù)所具備的優(yōu)勢(shì)包括：
1．識(shí)別范圍廣：視頻檢測(cè)可以檢測(cè)較大的交通場(chǎng)景面積，并通過通訊技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)狀監(jiān)控體系；
2．部署容易：相對(duì)于其它檢測(cè)方法，投資少，費(fèi)用低；視頻傳感器等設(shè)備，例如攝像頭，易于安裝和調(diào)試，且對(duì)路面設(shè)施不會(huì)產(chǎn)生破壞；
3．采集數(shù)據(jù)多：使用AI技術(shù)可以采集到更多的交通流量參數(shù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析；
4．便于執(zhí)法：實(shí)現(xiàn)了更多執(zhí)法功能，例如套牌車分析、交通違章監(jiān)控等。
目前運(yùn)用人工智能的圖像識(shí)別技術(shù)，通過安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機(jī)和圖像采集設(shè)備將實(shí)時(shí)的視頻信息采入，經(jīng)過對(duì)視頻圖像的實(shí)時(shí)處理分析得到各種交通信息，如車輛的流量、速度、交通密度、車型分類、車輛排隊(duì)長(zhǎng)度、轉(zhuǎn)彎信息等。圖像識(shí)別目前已經(jīng)能夠勝任識(shí)別車牌，車輛顏色，車輛品牌，車輛類型（SUV，普通轎車，皮卡等），車輛型號(hào)（類似于9代雅閣，8代雅閣等），以及駕駛員是否使用安全帶及接聽手機(jī)等行為。
人工智能有望為道路交通執(zhí)法帶來一場(chǎng)科技革命。交警部門也將從傳統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法逐步過渡到遠(yuǎn)程、非值守的智能執(zhí)法，迅速降低交警執(zhí)法難度，改善執(zhí)法環(huán)境，并將為越來越多的駕駛員及乘客保駕護(hù)航。 3）“面”布防，以熱點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)場(chǎng)所為主要部署場(chǎng)景，應(yīng)用人群與行為特征分析技術(shù)，按需部署人臉識(shí)別產(chǎn)品；
圖像識(shí)別技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)識(shí)別，也可以完成動(dòng)態(tài)識(shí)別和軌跡識(shí)別。通過對(duì)視頻的迅速分析，信息分析平臺(tái)可以監(jiān)測(cè)出可視范圍內(nèi)的人群數(shù)量，并且捕捉每個(gè)個(gè)體的行為動(dòng)作，形成重點(diǎn)場(chǎng)所及區(qū)域的面狀布防。重點(diǎn)區(qū)域布防對(duì)于公安部門而言有著重要的意義，但卻消耗大量警力資源。重點(diǎn)區(qū)域與重點(diǎn)社會(huì)活動(dòng)已經(jīng)成為公安部門安防布控的重點(diǎn)與難題。人群與行為識(shí)別技術(shù)是圖像識(shí)別的一個(gè)延伸，通過更為優(yōu)化的AI算法與模型實(shí)時(shí)分析可視范圍內(nèi)的人物、車輛及其行為。其主要功能包括，人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析：統(tǒng)計(jì)視野范圍內(nèi)人群的數(shù)量，跟蹤個(gè)體行為軌跡，防止人群密度超負(fù)荷；個(gè)體跟蹤：結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)，跟蹤特定人員的運(yùn)動(dòng)軌跡與行為舉止，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警；禁區(qū)管控：對(duì)禁區(qū)范圍實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)違規(guī)行為實(shí)時(shí)報(bào)警；異常行為分析：對(duì)人物行為進(jìn)行分類，并及時(shí)預(yù)警異常動(dòng)作行為。AI技術(shù)將對(duì)區(qū)域布防業(yè)務(wù)提供強(qiáng)大附加功能，減少安保人員投入，減少應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間，保障人民社會(huì)及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的順利進(jìn)行。
4）“后臺(tái)”分析，以視頻結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義理解為基礎(chǔ)的斷文識(shí)字、智能案情分析、統(tǒng)籌資源調(diào)配。
有別于前三種依賴于圖像識(shí)別技術(shù)的安防領(lǐng)域，智能案情分析系統(tǒng)是一種基于人工智能自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的語(yǔ)義理解分析系統(tǒng)。NLP技術(shù)通常可以將一段對(duì)事實(shí)陳述的文字進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，拆解并分離出其中的時(shí)間、地點(diǎn)、人物、事件要素等一系列結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行模糊比對(duì)形成專業(yè)的語(yǔ)義理解數(shù)據(jù)庫(kù)。公安機(jī)關(guān)坐擁龐大的文字卷宗檔案及數(shù)據(jù)庫(kù)，警方需要對(duì)卷宗進(jìn)行查閱和分析時(shí)，往往需要?jiǎng)佑么罅烤ΓM(jìn)行人工文檔篩查。而警務(wù)語(yǔ)義理解技術(shù)，可以有效的對(duì)已有的電子卷宗進(jìn)行智能檢索，尋找案件中的蛛絲馬跡，協(xié)助警方破案。例如，有經(jīng)驗(yàn)的警官通常對(duì)特定案件，如盜竊案件，有著獨(dú)特的理解。根據(jù)實(shí)戰(zhàn)的經(jīng)驗(yàn)，警官可以對(duì)案件的要素，如作案時(shí)間、作案手段、受害對(duì)象等，進(jìn)行分類。根據(jù)這些分類，警方往往可以進(jìn)行串并案操作，豐富犯罪嫌疑人的行為特征，實(shí)現(xiàn)快速破案。
接下來會(huì)怎樣？
人工智能能帶來數(shù)量眾多、意義重大的收益。很多收益是看得見的，從人臉識(shí)別到案情分析等。還有一些收益雖然不那么明顯，但也會(huì)對(duì)日常業(yè)務(wù)流程和消費(fèi)者服務(wù)提供更強(qiáng)大的能力和效率。與任何范式轉(zhuǎn)變過程一樣，有時(shí)過高的期望可能會(huì)超出短期內(nèi)所能實(shí)現(xiàn)的潛力。我們期待著未來某一時(shí)刻，人們對(duì)AI的幻想能夠徹底幻滅，隨之而來的將會(huì)是長(zhǎng)期、持續(xù)的價(jià)值認(rèn)可，因?yàn)锳I學(xué)習(xí)已經(jīng)被用于改善并革新現(xiàn)有的系統(tǒng)。在歷史上，工業(yè)革命曾通過新的電力和傳送方式改變了生產(chǎn)和交流方法。第一次工業(yè)革命在十八世紀(jì)八十年代使用蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)了機(jī)械化的生產(chǎn)過程；第二次工業(yè)革命在十九世紀(jì)七十年代使用電力推動(dòng)了商品的大規(guī)模量產(chǎn)；第三次工業(yè)革命在二十世紀(jì)七十年代使用電子和軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)和交流的自動(dòng)化。今天，隨著AI逐漸“蠶食”整個(gè)安防監(jiān)控領(lǐng)域，我們創(chuàng)造價(jià)值的主要來源已成為信息本身的處理。通過用更智能的方式完成這樣的工作，AI將低調(diào)地為安防帶來效益和歷史意義。
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