AI 助力視頻監控行業
添加時間：2019-08-06 10:12:28
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未來(lái)随着人(rén)工(gōng)智能深入發展，“AI+安防”促視頻監控行業再升級。利用 AI 技術(shù)升級攝像頭芯片，部分(fēn)數據可(kě)在前端直接處理(lǐ)，大(dà)大(dà)減少後端處理(lǐ)的工(gōng)作(zuò)量。
傳統的網絡攝像機(jī)對于網絡帶寬的要求較高， 1080P 的圖像，即使反複壓縮後，也需要至少 8Mbps 帶寬。主要是由于網絡攝像機(jī)直接把大(dà)量數據的高清視頻回傳給數據中心裡(lǐ)的 NVR，很難對所有圖像進行實時分(fēn)析， 大(dà)部分(fēn)時候是對保存的圖像進行事(shì)後分(fēn)析。如(rú)果全部通過後端數據中心處理(lǐ)，不論處理(lǐ)能力、存儲還(hái)是網絡，都(dōu)是不可(kě)能承受的。
AI 智能處理(lǐ)“雲+邊緣節點”将成爲業内主流的解決方案， 即前端攝像頭和後端系統均設有AI 功能。前端攝像頭可(kě)以實時對大(dà)部分(fēn)視頻數據進行結構化處理(lǐ)， 例如(rú)，設置在交通路(lù)口的攝像頭可(kě)以提取車牌，車型等汽車信息和乘客數量，是否帶安全帶等乘客信息回傳給數據中心。而小部分(fēn)不容易識别的視頻數據才會發送至後端系統處理(lǐ)。同時，前端處理(lǐ)完的數力投放(fàng)以及治安管理(lǐ)更加科(kē)學、精準、有效的掌控。其中4K/8k的超高清普及是據已經結構化，數據量極大(dà)減少，發往後端做存儲和進一步的分(fēn)析。
未來(lái)以“AI Cloud”架構基礎+視頻攝像+應用場景将賦能傳統行業打開新市場，AiCloud 面向公安、交通、司法、文教衛、能源、金融、智能樓宇等行業， 将賦能各行業智能化轉型。例如(rú)，在公共安全領域， AI Cloud 能快(kuài)速打擊犯罪；在公共服務領域，AI Cloud 服務智慧出行；在商業領域， AI Cloud 能幫助商戶優化産品和服務，提升經營效率；在金融領域， AI Cloud 賦能精準營銷，提升客戶體(tǐ)驗；在教育領域， AI Cloud 将實現智慧教育，創新教學管理(lǐ)。随着“AI+攝像”設備接入量不斷提升， 至 2022 年(nián)， 中國(guó)智能安防行業市場規模将達到近萬億。
AI将成爲視頻監控技術(shù)發展主方向
前端攝像機(jī)内置人(rén)工(gōng)智能芯片，可(kě)實時分(fēn)析視頻内容，檢測運動對象，識别人(rén)、車屬性信息，并通過網絡傳遞到後端人(rén)工(gōng)智能的中心數據庫進行存儲。這是人(rén)工(gōng)智能滿足視頻監控實戰應用需求的優勢。
目前，人(rén)工(gōng)智能在安防領域的主要應用場景包括以下幾點：
1. 人(rén)臉身(shēn)份确認
人(rén)臉身(shēn)份确認應用屬于卡口場景仿人(rén)AI應用，以公安行業人(rén)員(yuán)布控爲代表，在關鍵監控點位安裝人(rén)臉抓拍(pāi)攝像機(jī)，通過後端人(rén)臉識别服務器對抓拍(pāi)到的人(rén)臉進行比對識别，确定該人(rén)員(yuán)身(shēn)份。一種是與人(rén)臉黑(hēi)名單庫進行比對識别，另一種是和靜(jìng)态人(rén)臉庫進行比對識别。
人(rén)臉黑(hēi)名單動态布控應用中主要利用人(rén)臉抓拍(pāi)攝像機(jī)從(cóng)高清/超高清視頻畫(huà)面中使用深度學習模型檢測并抓拍(pāi)人(rén)臉照(zhào)片，然後提取人(rén)臉深度學習特征向量，與黑(hēi)名單庫人(rén)臉的比對并實現報警提示。
人(rén)臉靜(jìng)态比對指的是使用深度學習模型檢測并抓拍(pāi)人(rén)臉圖片，然後提取的人(rén)臉深度學習特征向量與靜(jìng)态庫中的人(rén)臉比對識别，确認該人(rén)臉身(shēn)份。
2. 車輛(liàng)識别應用
車輛(liàng)識别應用屬于卡口場景應用。車輛(liàng)識别技術(shù)是公安實戰中應用最成熟、 效果最明顯的技術(shù)之一。借助遍布全國(guó)各地交通要道的車輛(liàng)卡口，車牌識别使得(de)“以車找人(rén)”成爲現實，成功協助警方破獲各類案件(jiàn)。車輛(liàng)識别技術(shù)已經從(cóng)初級的基于車牌的車輛(liàng)識别應用階段，發展到車型識别、套牌車識别等精準的車輛(liàng)識别應用階段。
3. 視頻結構化
視頻結構化應用一般屬于非卡口應用。在視頻結構化分(fēn)析與快(kuài)速檢索應用中，視頻結構化業務功能是對視頻中的機(jī)動車、非機(jī)動車、行人(rén)等活動目标進行分(fēn)類檢測，并對其特征屬性識别。提取目标小圖和場景大(dà)圖寫入存儲設備，便于後續快(kuài)速查詢及智能檢索。通過視頻結構化業務快(kuài)速分(fēn)析并提取出視頻中感興趣目标的特征屬性信息，用戶能夠高效獲取案事(shì)件(jiàn)相(xiàng)關線索，促進大(dà)安防時代視頻數據從(cóng)“看(kàn)得(de)清”跨入到“看(kàn)得(de)懂(dǒng)”的階段。
4.行爲分(fēn)析
通過行爲分(fēn)析系統對人(rén)員(yuán)的異常行爲進行分(fēn)析處理(lǐ)，可(kě)應用于重點區域防範、重要物品監視、可(kě)疑危險物品遺留等行爲的機(jī)器識别，也可(kě)對人(rén)員(yuán)的異常行爲進行報警，極大(dà)提升了視頻監控的應用效率。另外，還(hái)可(kě)以實現對群體(tǐ)的态勢分(fēn)析，如(rú)人(rén)群密度分(fēn)析、人(rén)員(yuán)聚集分(fēn)析等，對重點區域或人(rén)員(yuán)聚集較多的場所态勢進行分(fēn)析，防止人(rén)群事(shì)件(jiàn)發生(shēng)，做到提前預警、及時處置。
