隨著(zhu)經(jing)濟環境、政(zheng)治環境、社會環境的(de)(de)變(bian)化和日趨復雜，各行業對(dui)安(an)防的(de)(de)需求不斷增加，同時對(dui)于安(an)防技術的(de)(de)應用性、靈活性、人性化也提出(chu)(chu)了更高的(de)(de)要求，傳統安(an)防技術的(de)(de)局限性日益凸顯。在(zai)這樣的(de)(de)大(da)背(bei)景下，脫穎而出(chu)(chu)。

　　AI作為一(yi)項(xiang)降本(ben)增效工具賦能(neng)傳統行業(ye)，其中安防(fang)市場(chang)在政策和技術的(de)雙輪驅動下成(cheng)(cheng)為AI的(de)首要(yao)著(zhu)陸(lu)場(chang)。為什(shen)么安防(fang)會(hui)成(cheng)(cheng)為AI的(de)首要(yao)著(zhu)陸(lu)場(chang)？產(chan)業(ye)存在需要(yao)解決(jue)的(de)問(wen)(wen)題有(you)哪(na)些(xie)？為什(shen)么AI適(shi)合解決(jue)這個(ge)問(wen)(wen)題？

　　1、產業存在的、需要解決的問題

　　社(she)會經濟進入轉型階段，原本穩定的(de)社(she)會關系(xi)變得復雜。資源的(de)市場化(hua)配置造成人(ren)口流動和(he)就業分布以(yi)及城(cheng)市、農村格局等一系(xi)列變化(hua)，導致社(she)會管理的(de)難度(du)加大和(he)各種矛盾沖(chong)突(tu)的(de)表面化(hua)，客觀上為犯罪活動提供了(le)更(geng)多(duo)的(de)機(ji)遇。

　　面對城市(shi)(shi)這樣一個龐大的(de)復雜系(xi)統(tong)，如果想要做(zuo)到(dao)信(xin)息的(de)實時(shi)發布、監(jian)控(kong)、分析和智能化管(guan)理，以(yi)確保整個系(xi)統(tong)的(de)決策、命令能夠穩(wen)妥(tuo)迅速地傳達執(zhi)行并反饋，高度集(ji)成(cheng)的(de)可視化終端必不(bu)可少。裝載在城市(shi)(shi)各個角落的(de)視頻監(jian)控(kong)系(xi)統(tong)是城市(shi)(shi)管(guan)理系(xi)統(tong)的(de)重(zhong)要組成(cheng)部分。

　　隨著監控(kong)點(dian)位(wei)的(de)驟增，遍(bian)布大街小巷(xiang)的(de)監控(kong)攝像頭每時(shi)每刻產(chan)生的(de)視頻數據(ju)也在(zai)爆炸(zha)式增長，過去簡單利用(yong)人海(hai)戰術進行檢(jian)索和分(fen)析(xi)已經很難滿足(zu)新時(shi)代的(de)安防工作(zuo)需求(qiu)。為此行業相關人士寄(ji)希望(wang)于AI的(de)強(qiang)大的(de)算力和數據(ju)表達能(neng)力。

　　2、為什么AI適合解決這個問題?

　　實(shi)際上并非(fei)新(xin)邏(luo)輯(ji)，海康(kang)、大華等安防設備龍頭早(zao)從(cong)2006年(nian)(nian)就(jiu)開始(shi)布(bu)局智能安防產品(pin)了(le)，2006年(nian)(nian)就(jiu)開始(shi)向(xiang)智能化發(fa)展，但一直(zhi)不能有令人滿意的突破。個中原因總(zong)結出來(lai)有：1.識別準確不夠(gou)高；2.設備環境適應性不夠(gou)；3.識別種(zhong)類少(shao)。面(mian)對這三(san)點不足(zu)，“人工(gong)智能”可(ke)以解決(jue)。

　　歸根結底，AI賦能安防就是(shi)借助(zhu)計(ji)算機(ji)視(shi)覺識別技術解決海量視(shi)頻監(jian)控數(shu)據得(de)不(bu)到(dao)很(hen)好利(li)用(yong)的問題。海量數(shu)據到(dao)信息到(dao)情報再到(dao)洞(dong)察，中間(jian)需要(yao)層(ceng)(ceng)層(ceng)(ceng)的數(shu)據價值提煉，而計(ji)算機(ji)視(shi)覺識別技術就能很(hen)好地將(jiang)“看到(dao)”的東西結構化成(cheng)以“人”、“車(che)”、“物”為主體的屬性(xing)信息。

　　智能(neng)(neng)化早在2006年(nian)就存在，計(ji)算(suan)機視(shi)覺識別(bie)技(ji)術應用(yong)于安防也是從(cong)2006年(nian)左右就開始，過去只(zhi)可以(yi)做簡單的(de)車牌識別(bie)，而后隨(sui)著(zhu)計(ji)算(suan)力的(de)提升，識別(bie)的(de)準確度(du)在提高(gao)，也越(yue)來(lai)越(yue)能(neng)(neng)夠(gou)適(shi)應復(fu)雜度(du)更高(gao)的(de)環境，識別(bie)種類也越(yue)來(lai)越(yue)多。

　　3、如何通過AI進行解決的應用場景案例？

　　AI結構化(hua)視頻(pin)監控數據(ju)大致可以劃(hua)分為(wei)四種應(ying)用場景(jing)——“點”布防、“線”布防、“面(mian)”布防、后臺分析(xi)。

　　1)“點”布防，以卡口、出入口的身份認證為主，應用于車站、機場、酒店等關鍵節點；

　　場景(jing)描述：車站、機場、酒店等關鍵節點的身份認證，此類場景(jing)特點為(wei)相對(dui)封閉(bi)的室內空間(jian)、人(ren)流量(liang)多；

　　應用描述：單點布防(fang)的場景主(zhu)要以靜態人臉(lian)識別為核心技(ji)術，系統通常(chang)可以完成“人臉(lian)圖像+身份證+公安局(ju)端(duan)數據(ju)”三者比(bi)對(dui)并(bing)完成身份驗證；

　　技(ji)術(shu)描述：1.人(ren)臉識別(bie)(bie)(bie)技(ji)術(shu)既可以實(shi)現“主動識別(bie)(bie)(bie)”又(you)可以實(shi)現“被動識別(bie)(bie)(bie)”場景；2.目前眾多安(an)防企業已經(jing)完成技(ji)術(shu)迭代(dai)，實(shi)現高(gao)于99%的識別(bie)(bie)(bie)率，可以實(shi)現金(jin)融安(an)防級別(bie)(bie)(bie)的應(ying)用(yong)。

　　“主動識(shi)別(bie)(bie)”功能場景(jing)，即識(shi)別(bie)(bie)對象(xiang)必須“主動配合”識(shi)別(bie)(bie)過程(cheng)，例如(ru)主動伸出手指、雙眼或者做(zuo)出特定行為(wei)；而人臉(lian)識(shi)別(bie)(bie)則是一種既可(ke)以(yi)(yi)實現“主動識(shi)別(bie)(bie)”又可(ke)以(yi)(yi)應用(yong)(yong)于“被動識(shi)別(bie)(bie)”場景(jing)的(de)生物識(shi)別(bie)(bie)方案，因此具有更(geng)廣闊的(de)應用(yong)(yong)空間與市(shi)場。

　　2)“線”布防，以道路監控為主要部署場景，結合車輛識別和人臉識別；

　　場(chang)(chang)景(jing)描述：ITS系統(IntellifentTrafficSystem智(zhi)能(neng)交通系統)是人(ren)工智(zhi)能(neng)實現(xian)把各(ge)個點(dian)連成“線(xian)”的重要應(ying)用場(chang)(chang)景(jing)。以道路監控為主，結(jie)合車(che)輛(liang)識別(bie)和人(ren)臉識別(bie)，此類場(chang)(chang)景(jing)特(te)點(dian)為開放區域(yu)、車(che)流量(liang)較多(duo)；

　　應用描述：通過安裝在(zai)道路旁邊或者(zhe)中間隔(ge)離帶的(de)支架上的(de)攝像(xiang)機和圖像(xiang)采(cai)集設備將實(shi)時的(de)視(shi)頻(pin)(pin)信息采(cai)入，經過對視(shi)頻(pin)(pin)圖像(xiang)的(de)實(shi)時處理(li)分析得(de)到各種交通信息，如車(che)輛(liang)(liang)(liang)的(de)流量、速度(du)、交通密度(du)、車(che)型分類、車(che)輛(liang)(liang)(liang)排隊長度(du)、轉彎信息等。車(che)輛(liang)(liang)(liang)識(shi)別目前(qian)已(yi)經能(neng)夠勝任識(shi)別車(che)牌、車(che)輛(liang)(liang)(liang)顏色、車(che)輛(liang)(liang)(liang)品牌、車(che)輛(liang)(liang)(liang)類型、車(che)輛(liang)(liang)(liang)型號，以及(ji)駕駛員是否使用安全帶及(ji)接聽(ting)手機等行為(wei)；

　　技術描述(shu)：基(ji)于車輛(liang)識別的識別類算法可以大幅降低(di)道路信息監控系(xi)統的技術門檻，提高道路執(zhi)法效率；

　　3)“面”布防，以熱點區域、重點場所為主要部署場景，應用人群與行為特征分析技術，按需部署人臉識別產品；

　　場景描述：重(zhong)(zhong)點區域(yu)布(bu)(bu)防(fang)對(dui)于公(gong)安部(bu)(bu)<a href="//lctw.com.cn">安防(fang)器材(cai)批(pi)發門(men)而言有(you)著重(zhong)(zhong)要意義，但(dan)卻(que)消耗大量(liang)警力資源，重(zhong)(zhong)點區域(yu)與重(zhong)(zhong)點社會活動已經成為公(gong)安部(bu)(bu)門(men)安防(fang)布(bu)(bu)控的重(zhong)(zhong)點與難點；此類場景為特定時間、特定活動下的人流量(liang)聚集，諸如2014年(nian)跨年(nian)夜上海外灘踩踏(ta)事件；

　　應用描(miao)述：通過對視頻的迅(xun)速分析(xi)，信息分析(xi)平(ping)臺可以監測出可視范圍內的人群數量(liang)，并且捕捉每個個體的行為動作，形成重點場(chang)所及(ji)區(qu)域的面狀布防；

　　技術描述：1.圖(tu)像(xiang)識(shi)別(bie)(bie)技術不僅可以(yi)實現靜態(tai)識(shi)別(bie)(bie)，也(ye)可以(yi)完(wan)成動(dong)態(tai)識(shi)別(bie)(bie)和軌跡識(shi)別(bie)(bie)；2.人(ren)群與行(xing)為(wei)識(shi)別(bie)(bie)是圖(tu)像(xiang)識(shi)別(bie)(bie)的一個延伸，通(tong)過更(geng)為(wei)優化的AI算法與模型實時分析(xi)可視范圍內的人(ren)物(wu)、車(che)輛及其行(xing)為(wei)；

　　4)后臺分析，結合數據進行智能案情分析、統籌資源調配；

　　場景描述：公安(an)機關坐擁龐(pang)大的(de)文(wen)字(zi)卷宗檔(dang)案及數據庫，警方需要對卷宗進(jin)行查(cha)閱(yue)和分析時，往往需要動用大量(liang)警力，進(jin)行人(ren)工(gong)文(wen)檔(dang)篩查(cha)；

　　應用(yong)描(miao)述：例如，有經(jing)驗(yan)的警官(guan)(guan)通常(chang)對<a href="//lctw.com.cn">安(an)防(fang)器材批發特定(ding)案(an)件，如盜竊(qie)案(an)件，有著(zhu)獨特的理解。根據(ju)實戰的經(jing)驗(yan)，警官(guan)(guan)可以對案(an)件的要素(su)，如作案(an)時(shi)間、作案(an)手段(duan)、受害對象等，進行(xing)分(fen)類(lei)。根據(ju)這些分(fen)類(lei)，警方往往可以進行(xing)串(chuan)并(bing)案(an)操作，豐富犯罪(zui)嫌疑(yi)人的行(xing)為特征，實現快速(su)破案(an)；