現階段，人工智能已經(jīng)成為各行業(yè)炙手可熱的話(huà)題。伴隨著(zhù)我國社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展水平的提升，各行業(yè)對人工智能技術(shù)的落地應用需求也在不斷擴大。但目前，很多行業(yè)與人工智能的結合還處于概念階段，安防是為數不多的可以將人工智能成熟應用并落地的行業(yè)，為此，很多專(zhuān)家認為安防行業(yè)正在成為人工智能的第一著(zhù)陸場(chǎng)。
近幾年來(lái)，“人工智能+安防”的理念被越來(lái)越多的的安防企業(yè)接受和發(fā)展，并以此為中心，形成了一系列的產(chǎn)品和系統解決方案。人工智能在安防行業(yè)的快速落地，得益于全國范圍內安防設備的普及，無(wú)需進(jìn)行過(guò)多的基礎建設，即可達成人工智能的落地。另一方面，安防行業(yè)對人工智能技術(shù)有著(zhù)強烈的需求，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的成熟和規?；瘧?，產(chǎn)品為用戶(hù)帶來(lái)更多更便捷的體驗。
近年來(lái)，在智慧城市系統建設深入的帶動(dòng)下，人工智能商業(yè)化應用的趨勢越來(lái)越明顯。算法、算力、數據，三者可以看做是“人工智能+安防”發(fā)展的三要素。當這三要素落地產(chǎn)品應用上時(shí)，可主要分為三大類(lèi)，即：視頻結構化(對視頻數據的識別和提取)、生物識別技術(shù)(指紋識別、人臉識別等)、物體特征識別(車(chē)牌識別系統)。
視頻結構化
在安防領(lǐng)域中，視頻監控無(wú)疑是不可缺少的一環(huán)。而隨著(zhù)智慧城市和平安城市的建設加速，安防系統每天產(chǎn)生的海量圖像和視頻信息造成的信息冗余問(wèn)題也催生了帶有人工智能的計算機視覺(jué)技術(shù)在安防領(lǐng)域的應用。
視頻結構化是一種基于目標行為的智能監控技術(shù)，針對該技術(shù)對圖像視頻進(jìn)行自動(dòng)分析、識別、跟蹤、理解和描述的特點(diǎn)，帶有人工智能的計算機視覺(jué)在安防監控系統中演變?yōu)榻陙?lái)業(yè)內普遍看好的視頻智能分析應用。
在不需要人為干預的情況下，利用計算機視覺(jué)和視頻監控分析方法對攝像機拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤，以及對監視場(chǎng)景中目標行為的理解與描述，得出對圖像內容含義的理解以及對客觀(guān)場(chǎng)景的解釋?zhuān)瑥亩笇Ш鸵巹澬袆?dòng)。
生物識別技術(shù)
所謂生物識別技術(shù)，是通過(guò)計算機與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統計學(xué)原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特征來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)，目前生物識別技術(shù)發(fā)展迅速，據數據統計，預計到2020年，生物識別市場(chǎng)規模將突破300億元。
當前，人臉、指紋、虹膜三種識別是應用較為廣泛的生物識別方式。指紋屬于接觸性識別方式，人臉、虹膜屬于非接觸性識別方式，三者之間互為補充。
指紋應用最廣泛，技術(shù)也相對成熟，但應用上有局限性：一部分人沒(méi)有指紋，無(wú)法使用指紋支付;指紋會(huì )被復制，存在安全風(fēng)險;采集指紋需要對象的配合，便捷性差一些。人臉識別的優(yōu)勢在于便捷性比較好，不用被采集對象的配合，可以自主采集，采集場(chǎng)合也比較方面;不足之處在于受到姿態(tài)、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響。虹膜準確度最高，唯一性最強。不足之處在于采集過(guò)程需要被采集對象的配合，便捷性不高。
物體識別系統
當前，物體識別系統在安防領(lǐng)域中最主要的應用為車(chē)牌識別系統，車(chē)牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應用由來(lái)已久，技術(shù)相對成熟，人工智能的應用提高了車(chē)牌識別的準確率。
車(chē)牌識別系統有兩種觸發(fā)方式，一種是外設觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。外設觸發(fā)工作方式是指采用線(xiàn)圈、紅外或其他檢測器檢測車(chē)輛通過(guò)信號，車(chē)牌識別系統接受到車(chē)輛觸發(fā)信號后，采集車(chē)輛圖像，自動(dòng)識別車(chē)牌，以及進(jìn)行后續處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩定;缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設線(xiàn)圈，施工量大。視頻觸發(fā)方式是指車(chē)牌識別系統采用動(dòng)態(tài)運動(dòng)目標序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測車(chē)道上車(chē)輛移動(dòng)狀況，發(fā)現車(chē)輛通過(guò)時(shí)捕捉車(chē)輛圖像，識別車(chē)牌照，并進(jìn)行后續處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設線(xiàn)圈，也不需要安裝車(chē)檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著(zhù)，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設觸發(fā)都要低很多。
總結
隨著(zhù)人工智能產(chǎn)業(yè)在安防的快速落地，共享、智能、大數據正成為安防新時(shí)代的典型特征。未來(lái)安防行業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)人工智能，安防企業(yè)應當考慮如何將人工智能與安防產(chǎn)品、技術(shù)結合起來(lái)，讓整個(gè)安防行業(yè)步入更智能化的時(shí)代，這才是企業(yè)的一小步，行業(yè)的一大步。
