摘要:随着人工智能(AI)在安防行业的渗透和深层次应用,当前安防行业已经呈现“无AI,不安防”的新趋势。各安防厂商产品AI化已经是当前不争的事实,同时也成为各厂商的新战略高地。自从2012年人工智能在安防行业逐渐深入落地以来,AI在安防领域尤其是视频监控领域的产品形态及应用模式也开始趋于稳定。安防行业的AI技术主要集中应用在人脸识别、行人识别、行为识别、车辆识别、结构化分析、大规模结构化和半结构化视频信息检索等。
关键词:AI;智能分析技术;安防领域;发展
1安防行业中的AI应用
1.1人脸身份确认
人脸身份确认应用属于卡口场景仿人AI应用,以公安行业人员布控为代表,在关键监控点位安装人脸抓拍摄像机,通过后端人脸识别服务器对抓拍到的人脸进行比对识别,确定该人员身份。一种是与人脸黑名单库进行比对识别,另一种是和静态人脸库进行比对识别。
人脸黑名单动态布控应用中主要利用人脸抓拍摄像机从高清/超高清视频画面中使用深度学习模型检测并抓拍人脸照片,然后提取人脸深度学习特征向量,与黑名单库人脸的比对并实现报警提示。
人脸静态比对指的是使用深度学习模型检测并抓拍人脸图片,然后提取的人脸深度学习特征向量与静态库中的人脸比对识别,确认该人脸身份。
2017年在某啤酒节期间,警方将“人脸识别”系统应用于啤酒节安保,并成功抓获网上逃犯25名、吸毒人员19名,当场还抓获了5名扒手,并且驱离扒窃前科人员32名。
另外,通过人脸识别系统还可以查询人员行走轨迹,可以借助人脸识别系统寻找走失老人、儿童等,实现便民服务。
如图1所示,浙江宇视科技有限公司推出的“函谷”系列人脸抓拍相机,采用1/1.8”大靶面超星光技术,可实现40张人脸并发检测,可实现20像素瞳距人像抓拍。
1.2人脸身份验证
人脸身份验证属于卡口场景应用,人脸白名单应用属于人脸身份验证应用。人脸白名单应用已经在很多行业落地,比如人脸门禁、人脸速通门、人脸考勤、人证核验等,广泛应用于企事业、各类园区等场景。除了实现基础的人脸识别应用外,人脸身份验证还使用活体检测等手段,防止通过照片、视频、面具等人脸假冒行为,切实保障出入口人员安全管控及日常人员管理等。
1.3车辆识别应用
车辆识别应用属于卡口场景应用。车辆识别技术是公安实战中应用最成熟、效果最明显的技术之一。借助遍布全国各地交通要道的车辆卡口,车牌识别使得“以车找人”成为现实,成功协助警方破获各类案件。车辆识别技术已经从初级的基于车牌的车辆识别应用阶段,发展到车型识别、套牌车识别等精准的车辆识别应用阶段。
1.4视频结构化
视频结构化应用一般属于非卡口应用。在视频结构化分析与快速检索应用中,视频结构化业务功能是对视频中的机动车、非机动车、行人等活动目标进行分类检测,并对其特征属性识别。提取目标小图和场景大图写入存储设备,便于后续快速查询及智能检索。通过视频结构化业务快速分析并提取出视频中感兴趣目标的特征属性信息,用户能够高效获取案事件相关线索,促进大安防时代视频数据从“看得清”跨入到“看得懂”的阶段。
1.5行为分析
通过行为分析系统对人员的异常行为进行分析处理,可应用于重点区域防范、重要物品监视、可疑危险物品遗留等行为的机器识别,也可对人员的异常行为进行报警,极大提升了视频监控的应用效率。另外,还可以实现对群体的态势分析,如人群密度分析、人员聚集分析等,对重点区域或人员聚集较多的场所态势进行分析,防止人群事件发生,做到提前预警、及时处置。
2智能分析技术在门禁领域的应用
众所周知,视频监控、门禁对讲、防盗报警是安防市场的三大支柱。目前智能技术应用最多的就是人脸闸机产品,许多火车、汽车车站都能见到它们的身影。在大华总部园区内也部署了大华自研的人脸门禁、人脸考勤系统,用于日常管理。这个市场已经兴起,可以预见,今后会呈现出高速增长。另外,以大华股份为代表的厂家也推出内嵌式人脸识别摄像头的智能锁,已应用到越来越多的家庭,成为智能家居的重要入口。
3智能分析技术未来的发展前景
随着算法和算力技术不断迭代,智能分析的准确率必将持续提高。比如大家普遍关注的人脸图片的抓拍率和比对准确率,高速上对烟火、烟雾等难度较大的事件的检测准确率等。其次是功能上的丰富,紧紧围绕用户场景化的需求,推出更多功能完善、操作简便的应用系统。智能分析技术的应用需要进行顶层规划和深化设计。现在,很多智能类项目“头疼医头,脚痛医脚”,智能技术应用都是在现有项目中进行改造类。随着大型项目和超大型项目越来越多,尤其是在新建项目中,需要从全局考虑,在智能前端的点位部署、功能、性能的选择,不同智能功能之间的配合,中心智能计算节点的规格、数量甚至耗电量和高度等方面进行深入设计,规划最优方案,将客户价值最大化。随着5G、物联网、人工智能、大数据等技术的不断成熟,面对日益变化的市场需求,大华股份将以“让社会更安全,让生活更智能”为企业使命,发挥创新优势,打破技术限制,给未来生活赋予无限想象空间。
结束语
按照应用场景来看,人工智能在安防行业的应用主要分为卡口场景和非卡口场景。卡口场景主要为人脸/人员卡口和车辆卡口,此类场景摄像机的采集位置、光线、角度等条件可控。非卡口场景指的是普通治安监控场景,摄像机安装位置、角度不严格,对采集光线也不做严格要求。卡口场景约占视频监控摄像机总量的1%~3%,剩余的均为非卡口场景监控视频。严格说来,上面所说的人工智能(AI)不是严格的学术名词,在安防业界,AI大都指的是基于视频图像的机器学习,是一种模式识别AI。机器学习领域的泰斗级学者MichaelJordan声称,目前常用AI有三类:
1.仿人人工智能(human-imitativeAI),包括计算机视觉、语音识别、游戏人工智能。
2.智能增强(IntelligenceAugmentation,IA),能够增强人类记忆能力的搜索引擎和增强人类沟通能力的机器翻译等。
3.智能基础设施(IntelligenceInfrastructure,II),这一领域旨在利用计算机技术让人类生活的环境更加安全有趣,从基础设施的角度为人类生活提供支持。
目前安防行业的AI应用主要属于仿人AI,IA和II方面的应用还很少。
参考文献
[1]任锦,彭玮.浅析人工智能技术[J].科教文汇,2010(12).
[2]杜建凤,宋俊德.蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究[J].北京邮电大学学报,2010(24).
[3]冯隽逸.基于移动通信网络优化的智能分析优化系统[J].电脑与电信,2009(10).
[4]马旭涛.下一代网络中业务提供及其优化技术研究[J].北京邮电大学学报,2009(04).
[5]李校坡.无线局域网的智能网络优化技术研究[J].黑龙江科技信息,2010(23).