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行业新闻

或许,我们正在经历或见证一次安防技术的变革

6月13日,“人工智能在安防行业的应用暨实战演练论坛”在深圳举行。一场关于人工智能与安防的探讨就此拉开了序幕。

深圳市安全防范行业协会会长杨金才,深圳市安全防范行业协会副会长、CPS中安传媒总裁杨鹏,深圳市安全防范行业协会秘书长王君利,威富集团董事长张少林,浙江大华技术股份有限公司先进技术研究院研发总监郑韬,天津天地伟业数码科技有限公司总工程师杨清永,威富多媒体有限公司总经理助理司玉校共同出席了会议,并纷纷发表“人工智能+安防”的看法。

或许,我们正在经历或见证一次安防技术的变革

人工智能之于安防的必然性

1956年,在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”的概念。在20世纪,科学家将空间技术、能源技术、人工智能并成为三大前沿学科。然而在此后的十几年的时间里,由于网络能力不够,无法解决复杂的问题,人工智能进入第一次低谷。1980年,BP算法的出现,神经网络得到优化,但在1990年,由于计算能力受限,无法进行大规模的数据训练,人工智能再次进入低谷。直到2006年,深度学习的神经网络被提出,经过多年的发展,2013年,深度学习在视觉识别和语音识别上取得部分能力超越人类。而进入21世纪,科学家将基因工程、纳米科学、人工智能并成为三大前沿学科。

无论是20世纪还是21世纪,人工智能都是科学家们重点研究的对象。可以预见的是,在今后的很长一段时间内,所有行业仍然将大部分时间用于研究人工智能上,而任何关于人工智能取得的进展仍然将成为科技媒体的热门。

有数据统计,一年会产生超过5万亿小时左右的视频数据。这是一个没有人能全部看完并且会逐年增长的数字。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

基于深度学习的产品不需要复杂的计算逻辑,算法的优化使得深度学习训练可以短时间实现并得到验证。以人脸识别为例,天地伟业总工程师杨清永认为,基于深度学习的人脸识别算法已经超越人类,在2015年,其识别率就已经能达到96.4%。

人工智能与安防的高度契合

人工智能在安防拥有广阔的应用空间。

安防的数据基础满足人工智能的大数据特性要求。

安防行业的数据特点是:数据信息量大、数据层次非常丰富。所以,以视觉为核心的安防技术领域,在人工智能方面,有最完善的基础和最强烈的诉求,这是安防有别于其他行业在人工智能的应用条件上所具备的特点。

安防业务的本质诉求与人工智能的技术逻辑高度一致。

安防业务的本质诉求是:从事后追查到事中响应,再演化到事前预防。而人工智能的技术逻辑是:收集海量的数据、基于深度学习对数据进行分析,从而做出智能判断。

人工智能在安防行业的应用

在安防领域,人工智能得到最广泛的应用分别是以下四个行业:公安、交通、楼宇/园区、民用安防。

公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。

城市级的人工智能大脑,实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息,停车场的车辆信息,以及小区的停车信息,能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化,合理调配资源、疏导交通,实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度,提升整个城市的运行效率,为居民的出行畅通提供保障。

在智能楼宇领域,人工智能是建筑的大脑,综合控制着建筑的安防、能耗,对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位,区分办公人员与外来人员,监控大楼的能源消耗,使得大厦的运行效率最优,延长大厦的使用寿命。

在民用安防领域,利用人工智能强大的计算能力及服务能力,为每个用户提供差异化的服务,提升个人用户的安全感,确实满足人们日益增长的服务需求。

人工智能下的车辆识别和人脸识别

此次线下论坛的原因就是将人工智能下的安防应用真实地还原给观众,对车辆识别和人脸识别进行实战演练。

论坛现场展示了人工智能识别车牌和人脸识别,服务器把实时视频进行结构化分析,将复杂场景中的人、机动车、非机动车分离,如各个角度的人脸、车型、车系、车身颜色、车牌颜色、车牌号码识别等进行了分析并解决问题。

未来行业的发展方向是更大程度取代人力,因此一个好的AI安防系统不仅需要在发现问题时警报,还需要替代人完成后续的工作。


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