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泛安防时代来临 人工智能全面赋能

2018-01-08 10:41

[导读]在大数据、人工智能等技术的带动下,安防向城市化、综合化、主动安防方向发展,智能安防成为当前发展的主流趋势,其应用覆盖了金融、交通、教育等行业,囊括银行机构、政府、学校等公共场所和家庭场所。

  一年时光,转瞬即逝。转眼间,2017年已近尾声,回顾这一年安防行业的发展,智能化趋势更加明显。这一年来,“人工智能”(AI)接连刷屏,从5月份最激动人心的AlphaGo对战柯洁开始到现在,人工智能逐渐呈现爆发趋势。

  安防应用场景较多,小到身份识别,家居安防,大到反恐国防。现代社会人口流动大,中产阶级逐渐崛起,用户财产逐渐积累,而收入增多同时带来的是风险的加大,用户安全性缺失,安防成为用户的刚需。身份识别手段的多样性对于安防意义重大,因此安防领域对于图像识别的要求更高,也要求更多的手段通过多维度来进行识别,AI技术的进步可以大大提高身份识别手段的多样性与准确率,对于安防的意义重大,尤其是安防在国防安全领域的应用,具有国家战略意义。

  安防行业的发展经历了几个阶段,首先是传统的模拟监控,安防系统用户主要以政府部门为主,随着国民生活水平的提高,数字监控应运而生,安防用户逐渐增多,图像实现数字化储存,之后又发展到高清化监控,视频监控系统与用户业务系统开始进一步融合。

  随着物联网技术的发展,传统简单被动的安防形式已无法满足日常多样化的生活和工作场景,在大数据、人工智能等技术的带动下,安防向城市化、综合化、主动安防方向发展,智能安防成为当前发展的主流趋势,其应用覆盖了金融、交通、教育等行业,囊括银行机构、政府、学校等公共场所和家庭场所。通过无线移动、跟踪定位等手段实现全方位的立体安防,同时与整体城市管理系统、环境监测系统、交通管理系统、应急指挥系统等多个系统相互作用,最终实现万物互联下的全方位安防体系。

  从安防手段的应用来看,主要分为政府主导的治安监控、交通监控以及商用的办公楼监控和个人/家用的家庭住宅安防布局。比如利用人脸识别技术针对海关、机场等场所的出入境人员进行监控,防范犯罪分子;在金融信贷、支付等领域通过人脸识别实现个人信息的管理和交易等,以视频、光学为核心的安防技术已经广泛应用到各行各业,泛安防时代已经到来。

  “AI+安防”之图像识别

  在视频监控飞速发展的今天,安防产品不断增多,视频监控画面的信息已成海量,远远超过了人力所能进行的有效处理范围。传统采用人工回放录像取证的方式具有效率低下,容易出错的缺点。而人工智能技术恰好具有处理海量信息的能力,也能在技术的基础上实现实时监控、基准判断。

  图像识别技术不仅可以实现静态识别,也可以完成动态识别。通过对图像内容的迅速分析,信息分析平台可以监测出可视范围内的人群数量,并且捕捉每个个体的行为动作,形成重点场所及区域的面状。

  智能视频分析(IntelligentVideoAnalysis,IVA)技术是解决海量视频数据处理的有效途径。IVA采用计算机视觉方式,主要应用于两个方面,一是基于特征的识别,主要在于车牌识别、人脸识别。二是行为分析技术,包括人数管控、个体追踪、禁区管控、异常行为分析等,可以应用到监测交通规则的遵守、周界防范、物品遗留丢失检测、人员密度检测等。通过对视频内的图像序列进行定位、识别和追踪,智能视频分析能够做出有效分析和判断,从而实现实时监控并上报异常。

  “AI+安防”之人脸识别

  人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术。人脸识别技术被广泛应用于金融、安防、交通、教育等相关领域,主要应用场景包括企业、住宅的安全管理;公安、司法和刑侦的安全系统;自助服务等,刷脸支付、刷脸进站等项目逐渐实现。

  人脸识别包括1:1的人脸对比和1:N的人脸对比。1:1主要指用户真实脸部信息与用户提交的身份证信息进行比对,常见于银行等金融机构和公安系统。1:N更常见于刑侦和国家安防领域,能够通过与faceID库的对比,快速找到犯罪分子或失踪人员,1:N识别精度难度要远远高于1:1人脸识别。厂商也针对1:N的精确度做了技术深耕,百度曾宣布百度大脑的1:N人脸识别监测准确率已达99.7%。




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