人工智能在安防領域的深度應用

□ 文/王家棟

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

在安防領域，隨著平安城市、智慧城市建設的不斷推進，監控點位越來越多，從最初的幾千路，到幾萬路，甚至于到現在幾十萬路的規模，視頻和卡口產生海量的數據。與此同時，隨著高清視頻、智能分析、云計算和大數據等相關技術的發展，安防正在從傳統的被動防御向主動判斷、預警發展，行業也從單一的安全領域向多行業應用、提升生產效率、提高生活智能化程度方向發展，為更多的行業和人群提供可視化、智能化解決方案。隨著安防領域的發展，人工智能的重要作用正逐步顯現。當前，用戶面對海量的視頻數據，已無法簡單利用人海戰術進行檢索和分析，需要人工智能作為專家或助手，實時分析視頻內容，探測異常信息，進行風險預測。

人工智能核心技術

人工智能技術在安防領域的應用，最核心的技術主要體現在兩個方面：視頻結構化技術和大數據技術。

視頻結構化技術

視頻結構化技術是融合了機器視覺、圖像處理、模式識別、深度學習等最前沿的人工智能技術，是視頻內容理解的基石。

視頻結構化在技術領域可以劃分為三個步驟：目標檢測、目標跟蹤和目標屬性提取。

目標檢測過程是從視頻中提取出前景目標，然后識別出前景目標是有效目標（如：人員、車輛、人臉等）還是無效目標（如：樹葉、陰影、光線等）。在目標檢測過程主要應用到運動目標檢測、人臉檢測和車輛檢測等技術。

目標跟蹤過程是實現特定目標在場景中的持續跟蹤，并從整個跟蹤過程中獲取一張高質量圖片作為該目標的抓拍圖片。在目標跟蹤過程中主要應用到多目標跟蹤、目標融合以及目標評分技術。

目標屬性提取過程是對已經檢測到的目標圖片中目標屬性的識別，判斷該目標具有哪些可視化的特征屬性，例如人員目標的性別、年齡、著裝，車輛目標的車型、顏色等屬性。目標屬性提取過程主要基于深度學習網絡結構的特征提取和分類技術。

大數據技術

大數據技術為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分：海量數據管理、大規模分布式計算和數據挖掘。

海量數據管理被用于采集、存儲人工智能應用所涉及的全方位數據資源，并基于時間軸進行數據累積，以便能在時間維度上體現真實事物的規律。同時，人工智能應用長期積累的龐大知識庫，也需要依賴該系統進行管理和訪問。當前，海康威視研究院開發的海康大數據平臺已能支撐千億級規模的車輛通行記錄存儲管理和應用。

大規模分布式計算使得人工智能具備強大的計算能力，能同時分析海量的數據，開展特征匹配和模型仿真，并為眾多用戶提供個性化服務。

數據挖掘是人工智能發揮真正價值的核心，利用機器學習算法自動開展多種分析計算，探究數據資源中的規律和異常點，輔助用戶更快、更準地找到有效的資源，進行風險預測和評估。

人工智能的深度應用

當前人工智能技術的迅猛發展，積極推動著安防領域向著一個更智能化、更人性化的方向前進，天地偉業將人工智能與安防進行的深度融合，主要體現在以下這幾個方面：

在智慧城市的運用

當你焦急地想要去某個地點，地鐵、纜車、公共汽車、專車等多樣化的交通方式都在你身邊，并且，能夠通暢、快捷、安全地滿足當前需求；當你同家人或者朋友焦急地尋找公共設施、景區時，能夠迅速獲取相關信息；當醫院無需等待、自動分診；當你不必為校園暴力、校園安全、徇私舞弊擔憂；當你在更加智能、人性化的環境中生活… … 這一切，就是智慧城市。

2010年，智慧城市的概念開始在我國出現，在智慧城市系統大力推廣和興建的過程中，物聯網技術是其間最重要的發展基石。物聯網技術、人工智能的大力演進，將讓許多智慧城市的美好設想成為現實。在智慧家居中，可控物件的相互聯網，使得居民生活變得方便快捷更加人性化，物聯網技術的拓展應用，將此概念升級到城市生活之中，通信、醫療、金融、教育、交通、治安等等，當一切與民眾生活相關的社會版塊互聯互通、信息共享，城市管理模式大幅度升級，成為現代城市延續發展的新型模式。

在交通行業的應用

智能交通，是將物聯網技術有效地整合并運用于整個城市交通管理，就像智能家庭一樣，機動車、非機動車、行人生物信息都連接在物聯網中，它們通過收集、儲存和分享有效信息來提高交通環境效率。當整個城市的交通相關設備全都在線，這些信息匯集在一起，智慧交通利用這些大數據來了解城市交通模式及現狀，以便提高城市交通效率，從而建立一種大范圍、全方位、即時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。智能交通系統的建立可以有效地利用現有的交通設施資源、減輕交通負擔和城市環境污染，在一定程度上保障交通安全、提高運轉效率。智能交通系統主要應用于車輛管控系統、出入口系統、旅行信息系統等。

智能交通還能夠降低汽車的能源消耗。通過智能交通控制，可以有效地控制車輛行駛速度在保障用戶使用正常的情況下維持最高效的運行，比如整體的車輛車速提高了，就可以減少燃料的消耗和廢氣的排出，預估年度可節約上億噸汽油的消耗。另外，智慧交通系統的不斷完善，也能有效緩解交通堵塞的情況，減少汽車的停滯時間，從而減少尾氣的排放，改善空氣質量和城市生活環境，從而拉動其他相關產業的能源節約。

在公安行業的應用

公安行業用戶的迫切需求是在海量的視頻信息中，發現犯罪嫌疑人的線索。人工智能在視頻內容的特征提取、內容理解方面有著天然的優勢。安防攝像機內置人工智能芯片以及人臉識別技術，可實時分析視頻內容，檢測運動對象，識別人、車屬性信息，并通過網絡傳遞到后端人工智能的中心數據庫進行存儲。匯總的海量城市級信息，再利用強大的計算能力及智能分析能力，人工智能可對嫌疑人的信息進行實時分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節約寶貴的時間。其強大的交互能力，還能與辦案民警進行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。

在平安校園的應用

在平安校園領域，人工智能是整個校園的大腦，綜合控制著校園的安防、能耗，對于進出學校的人、車、物實現實時的跟蹤定位，區分在讀學生與外來人員。平安校園的人工智能核心，匯總整個校園的監控信息、刷卡記錄，室內攝像機能清晰捕捉人員信息，在門禁刷卡時實時比對通行卡信息及刷卡人臉部信息，檢測出盜刷卡行為。與布控庫進行匹配。一旦發現有嫌疑人員（如：小偷慣犯、在逃人員等）就會立刻報警，提示安保人員前去處理。還能區分外來人員在校園中的運動軌跡和逗留時間，及時發現違規訪問等行為，確保校園重點區域的安全。

在家用安防的應用

在家用安防領域，每個用戶都是獨立的個體，利用人工智能強大的計算能力及服務能力，為每個用戶提供差異化的服務，提升個用戶體驗,并給用戶帶來足夠的安全感。以家庭安防為例，當檢測到家庭中沒有人員時，家庭安防攝像機可自動進入布防模式，有異常時，給予闖入人員聲音警告，并遠程通知家庭主人。而當家庭成員回家后，又能自動撤防，保護用戶隱私。通過一定時間的學習，掌握家庭成員的生活作息規律，并制定出一套合理的布防計劃，避免了人工設置帶來的復雜操作，真正實現安防人性化。

結束語

天地偉業認為人工智能在安防領域的應用有著非常好的前景，但目前國內的基礎還較薄弱，在應用過程中還有較多問題需要完善和解決。比如，視頻成像質量受環境影響較大，存在光照不足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等問題，不利于人工智能對視頻內容的辨識，對此天地偉業將星光技術和人工智能相結合，在2017年安博會上推出星光級人臉識別攝像機，在0.0008Lux照度下實現人臉識別，解決了人工智能深度應用中的實戰問題。人工智能是安防領域的未來，在通往未來的道路上，還有許許多多障礙和困難需要跨越和克服，但總體趨勢是樂觀的，我們堅信只有具備自主、個性化、不斷進化完善的人工智能大腦，才能解決安防領域日益增加的需求，相信在人類共同的努力下，有型物體與人，虛擬與現實的深度融合指日可待，從智慧行業、智慧城市到智慧國家、智慧世界，越來越開闊和廣袤的天地，正等著我們去發掘、探索。