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[导读] 经过40多年的本土化发展,安防经历了模拟、数字、网络、高清4个时代,目前已经进入到“安防+AI”智能化阶段。其实早在五六年前,就已经有安防企业提出了“看得远”(大范围观察)“看得清”(高清晰度)

经过40多年的本土化发展,安防经历了模拟、数字、网络、高清4个时代,目前已经进入到“安防+AI”智能化阶段。其实早在五六年前,就已经有安防企业提出了“看得远”(大范围观察)“看得清”(高清晰度)和“看得懂”。这“看得懂”便是现在搭载了人工智能的智能摄像头之雏形。

人工智能落地加速,安防行业竞争激烈

回顾这几年安防行业的发展,“人工智能化”趋势更加明显。人工智能的加速入局,让“智慧安防”迎来了强劲动能推催动安防产业实现进一步的智能化,并实现在交通、公安、环保、金融、医疗等领域广泛应用。

AI应用于安防并非是一帆风顺

先从算法维度分析,安防业经历了从模拟——数字——高清——智能的转变。早期安防首先需要解决的是图像清晰化的命题,编解码算法和图像处理算法是业内厂商最优先发展的算法;随着智能交通的兴起,对车辆属性的识别成为主流应用,传统模式识别+浅层机器学习逐步在安防领域成为主流。随着2012年AlexNet的惊艳表现,深度学习算法得到爆发性发展,安防智能真正进入到“深度”智能阶段,并最先在人脸识别领域得到大规模应用。

再从硬件维度分析,早期没有专门针对人工智能的算法芯片——算力,当行业进入到深度学习算法阶段后,专注于游戏业务的英伟达发现GPU在分布式计算、大规模集群运算中有着非常大的优势,由此找到了新的业务落脚点,并发力推出针对人工智能深度学习的多个产品线专用处理芯片,如工业级的Tesla系列、消费级的GTX系列等。

随着算力的大幅提升,原先需要几个月才能完成的深度训练迭代,在分布式GPU集群的加持下,只需要几个小时便可完成。

人工智能之于安防,一直存在;只是人脸识别技术起来后,才广被大众所熟知。其实,安防领域是人工智能技术应用最早、类型最全的一个行业,涵盖车辆、行人、人脸、行为、动作、步态、物品、事件等的识别与应用,不过早期安防智能较集中于智能交通领域,对车辆的车牌识别、车辆品牌、颜色等车辆属性涉及较多,近几年才慢慢扩展到人体、人脸、动作、事件等各种智能方案。杭州视在科技有限公司CTO吴晓晖认为,这是历史发展规律使然,主要受以上两方面因素制约。

随着技术的进步,现如今AI大规模应用于安防领域,在这其中,智能摄像头就是广受好评的佼佼者。

智能摄像头成为社区新卫士

(1)防止恶性事件发生

收废品的、收头发的、安装窗纱的、回收旧电器的,打着这些名号试图进入社区的人十分常见。当然,有些人进入居民社区的确能够提供家电维修、管道疏通等服务,为社区住户的生活提供多种便利。此外,也有些人凭着各种借口进入小区从事一些偷盗电动车电瓶、盗窃他人财物甚至是抢劫等违法活动。为保障社区居民的人身及财产安全,加快运用各种前沿技术构建安全社区已经成为大势所趋。

(2)减少高空抛物隐患

近日,全国范围内高空坠物伤人事件接二连三地发生,人们对高空抛物行为气愤不已的同时,也在追问:针对这种潜在危险巨大的不文明行为,有没有有效的监管办法?其实答案很简单以智能摄像头就可以进行监控

以南京某小区为例,每组监控有三枚摄像头,仰角从低到高,把大楼高层都纳入到了监控镜头内。目前,有6幢楼都进行了安装,一共36枚。转到监控室就可以发现,从后台点开其中一个有抛物行为发生的红色警示标识,屏幕上弹出了一段时长1分钟的视频,视频中标明了抛物发生的时间和具体位置,并圈出了被抛出的物体以及抛物的位置。

电子“警察”保障出行安全

而随着交通事业的不断发展,智能监控系统在公共交通领域发挥了不可替代的作用。智能监控系统可对道路中车辆行驶情况进行及时记录与监管,并就已发现的交通管理问题制定出相关解决方案,从而可以更好降低交通事故几率,维护道路通行秩序,受到以北上广深等为代表的各大城市的青睐。

同时随着机动车保有量的急剧膨胀,在拉动国民经济的同时,也给道路交通带来无尽烦扰——机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一。为缓解这一矛盾,全国各地主要路口开始安装电子眼抓拍交通违章。

目前,北上广深等一线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖,建设规模均有上千台智能监控设备,沈阳、佛山、阜阳等二三线城市乃至县城也都赶上了普及智能监控系统的“潮流“。

“安防+AI”的应用不仅仅只是智能监控,随着科技的进步,越来越多的新安防产品也将走进我们的身边,为我们的生命财产安全保驾护航。

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