人工智能技術在安防領域的應用

秦春江

摘 要：在安防領域，隨著安全城市和智慧城市建設的不斷推進，越來越多的監測點被設置。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。同時，隨著高清視頻、智能分析、云計算和大數據相關技術的發展，安全是判斷從傳統的被動防御為主動開發早期預警，該行業也從單一安全應用行業，提高生產效率，增加生活智能化方向發展的程度，提供更多的工業和人的視覺和智能的解決方案。隨著安全領域的發展，人工智能發揮著重要的作用。

關鍵詞：人工智能;安防領域;應用;

一、人工智能在安全行業的應用存在問題

在安防行業，人工智能技術的進步和未來的發展趨勢是毋庸置疑的，很多行業內的企業已經推出了相關的產品和解決方案。盡管安全一直是最好的人工智能降落的地方，但從目前看來，人工智能的應用安全行業市場細分的情況下，未能達到預期的效果，新的人工智能產品的替換率仍在尋求新的突破。在技術研發、產品集成和應用方面還存在許多困難和困難。

1.行業參與者層面。受限于各自的技術領域與行業發展，在安防領域參與AI技術研發應用的各方均存在明顯的優劣勢，這也是各方在持續推進AI技術落地應用中面臨的一些難題。首先傳統安防企業雖然表現出積極擁抱AI技術的態度，一些大型安防上市企業也提出對應策略，但時間點都集中在近兩三年，成熟的AI產品及行業解決方案還相對較少，算法積累以及與行業的融合時間還較短。根據目前市場上反應來看，傳統安防企業AI產品依然局限于人臉識別、車輛識別以及相應的大數據平臺的應用。其次部分AI算法企業雖然從四五年前就開始將視角轉向安防領域，并基于自身在算法上的積累優勢，推出了相應的AI安防產品及解決方案。但是算法企業在硬件制造、行業積累和渠道拓展方面，與傳統的安防制造企業存在著很大差距，尤其是在細分領域應用積累，亟需進一步提高。最后處于底層的安防中小企業既沒有資金實力，又缺乏算法領域研發，又沒有能力通過與各地公安業務部門建立合作關系獲取大數據支撐，唯獨有細分領域行業應用的經驗。這也是AI時代，安防中小企業面臨的一系列亟需解決的難題。

2.技術層面。目前，人工智能技術在安防行業的應用表現出一種欣欣向榮的態勢，但當前的應用還只是淺層次的，技術還不成熟，在一些場景應用中，人工智能還無法實現較為理想的落地效果。例如AI在細分領域中環境適應性較差，目前鑒于車輛及道路環境的相對標準化，識別率相對較高，但對于人臉的準確識別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等環境影響，以致影響到識別準確率。另外，數據資源分散，安防領域監控數據的開放性和共享程度相對較低，很難開展多維數據的交叉融合分析，這使得人工智能分析缺乏有效的數據支撐，同樣也會影響準確率。同時，不同的場景理解受限，由于缺乏有效的專業領域經驗知識的積累，視頻內容的理解能力偏弱，目前的智能分析多為單場景的目標檢測和行為分析，很少涉及大范圍場景的關聯行為分析，以致很難用于異常行為分析和風險預測。

3.落地應用層面。早在2012年，深度學習被廣泛應用之后，部分AI算法企業將視角轉向安防領域，并研發出基于人工智能或深度學習的AI安防產品。從產品線來看，主要分為人像識別布控系統、視頻結構化分析系統、車輛大數據平臺、警務大數據平臺、AR實景指揮系統。但是在硬件制造、行業積累和渠道拓展方面，算法企業與傳統的安防制造企業存在著很大差距，尤其是在細分領域應用積累，亟需進一步提高。

二、人工智能在安全領域的應用場景

1.智能交通。人工智能在交通管理中可以實現對交通信號燈的智能調控。通過物聯網技術將道路上往來車輛、行人等元素收集起來，利用人工智能技術進行交通安排，減少無效等待時間，提高交通運輸效率。同時，在交通管理中的人工智能圖像識別技術還能增強車輛識別功能，不僅能夠對車牌號碼進行識別，還能識別車輛品牌、顏色、型號以及車輛特征等。這極大地增強了車輛追蹤效率，在交通事故處理、違章車輛自動記錄等領域起到了重要的作用。

2.智能家居。人工智能安防技術的利用體現在自動化布防技術上。當家居安防系統檢測到家中無人時，會自動進入布防模式，不僅能夠自動關閉開啟的門窗、切斷電器電源，還能啟動必要的攝像頭。當發生緊急狀態時，能夠遠程通知主人。同時，人工智能技術還能讓智能家居系統通過深度學習，為主人提供差異化、個性化服務。例如根據進入房間的人來判斷播放的電視節目種類或者音樂類型、自動調節燈光亮度以及室內溫度、保護兒童和寵物的安全等，從而提高居住舒適度。

3.智能警務。警務安防系統的作用是對突發事件進行響應、協助偵辦案件、日常治安巡查等。人工智能在警務安防系統中能夠部分代替前端人員的巡視、響應任務，實現自動監測、自動報警、自動應對，并擴大監測覆蓋范圍，增強監測和反應精度，從而提高警務執法效率。高級人工智能安防還能自主深度分析區域環境內犯罪趨勢，利用大數據技術采集人員生物數據、環境情景數據、事件智能分析數據等。通過運算程序深度學習技術對犯罪活動進行預判，從而安置最佳警力部署，有效提高區域治安水平和執法效率。

4.平安校園。校園是弱勢群體的聚集之處，因而是相對容易遭受犯罪嫌疑人威脅的場所。人工智能安防系統能夠第一時間發現潛在的犯罪威脅，及時進行報警和采取預防措施，對于維護校園安全具有重要意義。人工智能安防系統在平安校園的建設中，具有不可替代的關鍵作用。例如監控視頻識別技術能夠對出入校園的人員進行監測，及時發現外來人員，協助門衛對外來人員進行登記和管理;同時，人工智能還能根據犯罪人員數據庫、行動軌跡和逗留時間自動識別可疑人員，根據具體情況智能判斷是否通知保安或直接報警。從而極大地提高了校園的安保程度，充分保護了在校師生的安全。

5.智慧社區。社區是城市生活的基本單元，每個社區都涉及人員、車輛、物品的大量活動信息，人工智能在社區安防系統中能夠有效收集、處理這些海量數據，從中提取出有效信息，從而提高社區安防系統的水平。例如在社區監控系統中，可以用人工智能計算合理的監控設備布局，并在出入口和關鍵區域安置人臉識別和車輛識別攝像系統、智能視頻分析和預警系統等，對社區往來人員和車輛進行監測和管理。這樣不僅能及時發現可疑目標，預防危險事件發生，還能協助警方查案、辦案。此外，社區人工智能安防系統所收集的海量信息，還能為公安、物業、街道辦等提供相應的業務支撐，從而提高區域部門的協作能力。

總之，在人工智能增強安全防御能力的過程中，企業不斷加大投入，無論是彌補人工智能算法和人才的不足，還是加快行業積累和渠道建設，最終都希望能夠為用戶提供更智能、更完善的綜合解決方案。因此，目前推動人工智能行業賦權最有效的方式就是合作。劣勢與優勢相輔相成，找到合適的合作伙伴，實現優勢互補，更容易實現雙贏。在此過程中，安防中小企業根據自身在細分領域的經驗，更容易通過與AI算法企業的合作實現雙贏。除了加強合作，整個行業也應該清楚，當前人工智能的發展，整體水平仍處于初級或啟動階段，智能系統的程度在短時間內很難實現普遍實際效果，該行業應該更嚴謹、更開放的態度，不斷技術創新，應用程序開發促進安全產業升級。

參考文獻：

[1]張強.人工智能技術在安防領域的應用研究.2018.

[2]程海燕.人工智能在水利安防領域的應用及趨勢探討.2019.