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浅析人工智能广泛应用于安防的契机与两个作用点

未来几年,人工智能(Artificial Intelligence,缩写AI)将以完成具体任务的服务智能为主要趋势,数据化程度高的行业将率先启动AI落地。在服务智能情景下,数据可得性高的行业,人工智能将率先用于解决行业痛点,爆发大量场景应用。

安防恰好具有数据可得性高、数据层次丰富的特征,如今安防监控领域已进入数据“大爆炸”的时代,面对井喷式增长的视频监控数据量,只停留在浅层次分析识别的传统智能算法,已无法满足深层次数据价值挖掘的需求。因此,AI在安防行业的落地水到渠成。

除了技术和应用层面的高度契合之外,“AI+安防”还获得了国家层面的政策加持。

2016年6月份,工信部等部门发布的《“互联网”人工智能三年行动实施方案》(以下简称《方案》)指出,智能安防将作为人工智能产品创新的重点应用推广领域。《方案》提出,实施智能安防推广工程,鼓励安防企业与互联网企业开展合作,研发集成图像与视频精准识别、生物特征识别、编码识别等多种技术的智能安防产品 ,推动安防产品的智能化、集约化、网络化。

《方案》的发布,为AI在安防行业的深度应用提供了政策性的引导和支持,将原先由部分企业主导的安防人工智能创新应用催生成了产业共识,也将加快安防智能化发展的速度。

预警,AI+安防的趋势

现阶段人工智能在安防监控中的应用很大程度是体现在效率提升的方面,将原先动辄需要几个月,甚至几年才能侦破的复杂案件,破案效率提升到几天甚至几个小时,有力的诠释了“向科技要警力”的概念。但回到安防的本质,安全是第一要素,终极目标则落在“防”字上面,如何能从被动安防到主动安防甚至事先预警,这也是目前安防行业正在努力探索的方向。

目前,人工智能在安防领域另一个典型应用是通过以大数据分析为代表的智能分析技术,实现舆情监控和恶性袭击事件预警。较为典型的有人流管控、交通热力图等应用,系统可自动统计现场人流量或车流情况,当流量超过预设值时即发出报警信号提醒责任方采取限流和管控措施,适用于景区、大型活动的安全管理和城市交通疏导。   

预警的另一个方向,利用行为大数据来预判潜在犯罪,在具体的技术应用上,这里面涉及到对人物目标的特征和行为识别、分析,以及目标历史数据的线性研判,利用人们的活动和行为数据,例如去出售武器的商店,来评估他们实施犯罪行为的可能性。当然这种预判是建立在有一定事实根据的基础之上,比如有犯罪前科或是有作案动机的特殊目标,然后再辅以人工智能技术来达到预防潜在犯罪的目的,提高社会的安全性。

人工智能的逐渐落地,正推动着主动安防理念的一步步深化,“AI+安防”充满诸多想象,也正给人们带来一个更加“聪明”的安全时代。 

AI作用于安防的两大方面

安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场,对于人工智能的落地应用有着迫切的需求,基于安防行业的天然属性-识别、分析、提取视频监控画面中人、车、物、环境等各项信息,具体到监控应用中来,AI在视频理解和大数据两方面都有很好的应用。

视频理解:

通过深度学习等人工智能前沿技术,实现对视频中目标检测、目标跟踪、目标分类、目标检索和行为分析,目标检测和目标跟踪比较好理解,目标分类在目标检测与跟踪之后,捕获到合适目标,可以对它的属性进行分析判断。以监控场景的人体为例,可以识别他是否骑车、衣着特征、性别、年龄段、头发长短、是否背包、拎东西、戴口罩等等,最后通过目标检索和行为分析与上层业务相结合判断目标的活动轨迹、身份,并对视频画面中的目标正在进行的行为活动(比如打架、人群聚集等)进行分析判断。

大数据:

大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力,是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分:海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源,并基于时间轴进行数据累积,以便能在时间维度上体现真实事物的规律;大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力,能同时分析海量的数据,开展特征匹配和模型仿真,并为众多用户提供个性化服务;数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心,利用机器学习算法自动开展多种分析计算,探究数据资源中的规律和异常点,辅助用户更快、更准地找到有效的资源。

AI加持下的智能安防效能表现

随着深度学习算法的突破,安防领域目标识别、物体检测、场景分割、信息提取标签化、数据检索等各项技术应用也在不断取得新的进展,相比于传统智能带来的应用效果,AI深度智能的效能提升尤为显著,具体表现在:

  • 准确率更高:应用深度学习算法的深度智能设备,可以从原始数据中提取具有高阶语义、表达能力强的特征,这些特征往往使得分类效果更好,从而使得识别分类对象的准确率更高,也就是说:深度学习让智能有了质的飞跃;   

  • 环境适应性更强:同样是环境特征的提炼,深度学习算法可以自行提取更丰富、更适合的特征参数,从而达到更强的环境适应性。这就意味着,深度学习的产品可以应用到更广泛的环境当中;

  • 识别种类更丰富:理论上只要有足够多的样本进行训练,深度学习能够实现比较精准的目标分类识别,自主特征识别的特点,又让深度学习特别适用于抽象、复杂的关于人的特征、行为的分析领域。


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