隨著現代科學技術的發展以及人民生活水平的提高，智能設備的普及率已經越來越高，住宅家居智能化將是一個重要的發展趨勢。近年來，國內外對智能家居的研究初具規模，而現有的家居監控系統智能化程度比較低，無法更好的適應新的應用需求，因此開發出更安全便利的智能家居系統具有十分重要的意義。
人工智能可作用于智能家居中的多個系統。其中，人工智能的視覺分支——圖像識別技術，涉及圖像處理、模式識別、計算機視覺、神經網絡等多門學科，是智能家居系統的重要輔助工具，它結合了嵌入式操作系統和嵌入式硬件平臺，加強了本身和智能家居應用的結合度，具有概念新、實用性強等特點。目前，智能家居系統中的圖像識別以人臉識別為主，已經廣泛應用于多個場景當中。本文將著重探討家庭場景中的AI視覺應用。
家庭智能安防中的圖像識別技術
圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。圖像識別是人工智能里一個重要的領域，應用在智能家居里主要是在安防層面。
智能攝像頭：攝像頭截取圖像，可以通過圖像識別技術識別出圖像的內容，從而做出不同的響應。有些家用攝像頭的機器學習技術利用與大腦中的神經元網絡相似的方式來適應新的信息，可以識別出在你家門廊處是否有狗狗、貓咪，或者是快遞包裹。有些可以家用監控會自動分析錄制的視頻，只顯示幾分鐘或是幾張截圖就能讓用戶了解所需的信息，而不是回顧一整天的內容。有些家用監控可以辨識家人與入侵者之間的差異，而不是引發虛假警報，甚至還能在裝修時監控裝修工人的一舉一動，一旦出現違規時，會第一時間通知用戶。
值得一提的是，相比家用攝像頭的像素競爭，是否具備視頻通話的功能、環境感知的功能、物體識別、行為識別功能會逐漸成為家用攝像頭“智能”與“智障”的分水嶺，人工智能技術可以讓攝像頭不僅僅提供拍攝的功能，發現、識別、驗證、拍攝、傳輸，一步到位。
智能鎖：智能鎖的開門方式一直是在追隨生物識別技術的發展而更新的，按壓式指紋識別技術就是通過手機上指紋識別模塊的快速發展而搭上順風車的。在AIoT的賦能下，智能鎖通過人臉識別、遠程可視、智能門鎖的聯動防御，可做到人臉識別的一體化，精準、快速、高效的進行人臉識別，真正的做到無感知通行。而智能鎖連接的多功能報警器則可以連接社區物業平臺與公安系統，全方位為用戶提供一個安全、舒適的家庭環境。
不過，目前人臉識別智能鎖面臨兩大挑戰。一個是成本問題，人臉識別模組比指紋識別模組的成本高出太多，產品是否能被大眾接受推向市場還值得考慮。另一個則是電池使用時間，作為人臉識別行業一直以來未解決的難題，智能鎖目前也沒有很好的解決辦法。
門禁系統：在智慧社區的大體系下，智能門禁已經成為社區標配。人工智能+視頻監控能實現人臉識別、車輛分析、視頻結構化算法提取視頻內容，檢測運動目標，分類為人員屬性、車輛屬性、人體屬性等多種目標信息，結合公安系統，分析犯罪嫌疑人線索。同時人工智能處理安防領域的海量視頻和監控還會促進人工智能算法性能的提高，并成熟應用于其它行業。在智慧社區里，包含智能門禁、車輛道閘、車位鎖等功能的智慧管理系統，能夠實現以下場景：手機實名、身份證、門禁卡的綁定，能夠精準的進行人員甄別，有效幫助物業管理。
AI識別安防系統已經在我國的珠三角地區獲得了應用。深圳市各個有關部門攜手，推出了“雪亮”視頻工程，即在居民樓下安裝治安監控及智能門禁讀卡器。目前，深圳、廣州、中山、東莞、珠海、佛山，以及杭州、廈門等地也在啟動“雪亮”工程。
AI視覺技術廣泛賦能智能家居單品
如今，家庭里的智能機器人可以通過圖像識別技術對物體進行識別，并且實現對人的跟隨。搭配上人工智能系統，它能分辨出你是它的哪個主人，并且能你進行一些簡單的互動。比如檢測到是家里的老人，它可能會為你測一測血壓;如果是小孩子，它可能給你講個故事。
除此之外，計算機視覺、手勢識別等交互方式成為語音交互的輔助，許多廠家都已推出帶屏音箱，而智能電視除語音交互之外，通過計算機視覺分析視頻內容，并對內容相關的資料進行下一步操作，包括短視頻剪輯、邊看邊買等，比如Yi+搭載在天貓魔盒中的“瞄一下”功能。再比如在智能冰箱中，通過計算機視覺實現對冰箱內食品的分析，以及衍生出的用戶健康管理和線上購物等功能，多種交互方式將統一在家居生活場景中，從而提供更為自然的交互體驗。
對于女性而言，人臉識別分析功能更加接地氣。在浴室中的魔鏡具備了智能試妝、面部健康分析等功能，還能實時記錄用戶在使用過程中產生的用戶習慣，收集用戶偏好，結合電商大平臺，只要消費者對試妝的效果滿意，還可以一鍵加入購物車購買，心儀的化妝品很快就會“飛”到消費者的手中。智能魔鏡還可以通過中控平臺，云平臺與智能家居系統相對接，可實現可視對講功能，并控制燈光、音響、窗簾、空調的開關。可以說，魔鏡是視覺交互性最強的智能家居之一。
淺談AI視覺技術的發展與創新
目前，AI領域的許多研究集中于從視覺系統中分析圖像的能力。其中，人工神經網絡成為了最熱門的研究領域。神經元之間連接的拓撲結構、所使用的聚合函數、閾值函數和反向傳播方法等數學模型都是人工智能領域的一部分，被我們稱為“深度學習”，并被分成兩部分——訓練和推理。如果訓練正確執行，神經網絡將提供非常類似于訓練數據集的輸入值的輸出響應。推理機是一種軟件算法，對應于演繹推理的仿真。該軟件通常嵌入在智能家居設備當中。
在過去幾年中，深度學習在智能家居領域非常成功。基于圖像的技術包括面部識別、虹膜和手勢監控、對象和自由空間檢測，以及最近的行為識別。據預測，到2025，AI市場將以50%的年復合增長率(CAGR)增長，收入主要集中在使用智能視覺技術上。
人工智能的發展也離不開專門的硬件的開發。值得注意的是，視覺處理器的設計者和建造者，還通過嵌入式操作系統和/或SDK(軟件開發工具包)提供軟件層。這樣就能很容易地實施軟件解決方案，并允許硬件最大限度地發揮功能，同時還要求特定平臺開發技能，需要使用如Arm的embedOS、NVIDIA的Jetson、Xilinx的XSDK以及CEVA公司的CDNN等工具。
為嵌入式系統開發AI的公司，在開發其解決方案并設計與眾不同類型的硬件兼容時，必須考慮這個強加的軟件層。
總結
隨著AI的勢頭持續高漲，AI在智能視覺系統中的應用呈現出非常光明的未來。在硬件方面，已經出現了專用處理器;在軟件方面，有越來越強大的算法，能夠識別物體、面部和姿勢。
從AI的市場應用方面看，首先是智能家居和智能安防市場;第二是用于個人身份認證(解鎖、支付)的手機安全系統;最后是生物特征識別及其在智能建筑和智慧城市中的應用。AI領域涌現出了大量的投資、收購和合作關系，而且在未來的幾年內市場規模將相當可觀，市場和收入都將快速增長。
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