人工智慧和安防展的三要素，演算法、算力和資料的介紹

現階段，人工智慧已經成為各行業炙手可熱的話題。伴隨著我國社會經濟發展水平的提升，各行業對人工智慧技術的落地應用需求也在不斷擴大。但目前，很多行業與人工智慧的結合還處於概念階段，安防是為數不多的可以將人工智慧成熟應用並落地的行業，為此，很多專家認為安防行業正在成為人工智慧的第一著陸場。

近幾年來，“人工智慧+安防”的理念被越來越多的的安防企業接受和發展，並以此為中心，形成了一系列的產品和系統解決方案。人工智慧在安防行業的快速落地，得益於全國範圍內安防裝置的普及，無需進行過多的基礎建設，即可達成人工智慧的落地。另一方面，安防行業對人工智慧技術有著強烈的需求，隨著人工智慧技術的成熟和規模化應用，產品為使用者帶來更多更便捷的體驗。

近年來，在智慧城市系統建設深入的帶動下，人工智慧商業化應用的趨勢越來越明顯。演算法、算力、資料，三者可以看做是“人工智慧+安防”發展的三要素。當這三要素落地產品應用上時，可主要分為三大類，即：視訊結構化(對視訊資料的識別和提取)、生物識別技術(指紋識別、人臉識別等)、物體特徵識別(車牌識別系統)。

三要素撐起“人工智慧＋安防”金字塔

視訊結構化

在安防領域中，視訊監控無疑是不可缺少的一環。而隨著智慧城市和平安城市的建設加速，安防系統每天產生的海量影象和視訊資訊造成的資訊冗餘問題也催生了帶有人工智慧的計算機視覺技術在安防領域的應用。

視訊結構化是一種基於目標行為的智慧監控技術，針對該技術對影象視訊進行自動分析、識別、跟蹤、理解和描述的特點，帶有人工智慧的計算機視覺在安防監控系統中演變為近年來業內普遍看好的視訊智慧分析應用。

在不需要人為干預的情況下，利用計算機視覺和視訊監控分析方法對攝像機拍錄的影象序列進行自動分析，包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤，以及對監視場景中目標行為的理解與描述，得出對影象內容含義的理解以及對客觀場景的解釋，從而指導和規劃行動。

生物識別技術

所謂生物識別技術，是通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特徵來進行個人身份鑑定的技術，目前生物識別技術發展迅速，據資料統計，預計到2020年，生物識別市場規模將突破300億元。

當前，人臉、指紋、虹膜三種識別是應用較為廣泛的生物識別方式。指紋屬於接觸性識別方式，人臉、虹膜屬於非接觸性識別方式，三者之間互為補充。

指紋應用最廣泛，技術也相對成熟，但應用上有侷限性：一部分人沒有指紋，無法使用指紋支付;指紋會被複制，存在安全風險;採集指紋需要物件的配合，便捷性差一些。人臉識別的優勢在於便捷性比較好，不用被採集物件的配合，可以自主採集，採集場合也比較方面;不足之處在於受到姿態、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響。虹膜準確度最高，唯一性最強。不足之處在於採集過程需要被採集物件的配合，便捷性不高。

物體識別系統

當前，物體識別系統在安防領域中最主要的應用為車牌識別系統，車牌識別的技術在安防行業的應用由來已久，技術相對成熟，人工智慧的應用提高了車牌識別的準確率。

車牌識別系統有兩種觸發方式，一種是外設觸發，另一種是視訊觸發。外設觸發工作方式是指採用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過訊號，車牌識別系統接受到車輛觸發訊號後，採集車輛影象，自動識別車牌，以及進行後續處理。該方法的優點是觸發率高，效能穩定;缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大。視訊觸發方式是指車牌識別系統採用動態運動目標序列影象分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發現車輛通過時捕捉車輛影象，識別車牌照，並進行後續處理。該方法的優點是施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由於演算法的極限，該方案的觸發率與識別率較之外設觸發都要低很多。

隨著人工智慧產業在安防的快速落地，共享、智慧、大資料正成為安防新時代的典型特徵。未來安防行業的發展離不開人工智慧，安防企業應當考慮如何將人工智慧與安防產品、技術結合起來，讓整個安防行業步入更智慧化的時代，這才是企業的一小步，行業的一大步。
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