前言

2017年“人工智能”在安防行業(yè)徹徹底底的火了一把。深圳安博會(huì)上AI獨(dú)角獸商湯、云從、依圖、曠視集體亮相，高調(diào)展示著CV類(lèi)企業(yè)基于人臉識(shí)別算法優(yōu)勢(shì)在公安、交通、金融等領(lǐng)域的智能安防系統(tǒng)應(yīng)用案例，架勢(shì)完全不輸專(zhuān)業(yè)安防廠商，在過(guò)去幾年里，憑借在人工智能算法上的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，尤其是人臉識(shí)別，CV類(lèi)企業(yè)拿下了不少智能安防項(xiàng)目大單，傳統(tǒng)安防多年來(lái)精心構(gòu)建的智能化視頻技術(shù)壁壘，隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，走到了和CV類(lèi)企業(yè)并線的局面，AI獨(dú)角獸在安防領(lǐng)域的影響力，這是安防廠商，尤其是幾大安防巨頭不可忽視的力量。

隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，老牌安防廠家都把人工智能作為一個(gè)最重要的產(chǎn)業(yè)布局。硬件技術(shù)的進(jìn)步和快速推廣，為人工智能向安防行業(yè)滲透提供了先天的有利條件。通過(guò)近一兩年的探索，一批優(yōu)秀的安防生產(chǎn)廠家將人工智能技術(shù)應(yīng)用于安防行業(yè)，并開(kāi)發(fā)出交通卡口、人臉布控、警戒系統(tǒng)、案情分析等多種垂直應(yīng)用功能。隨著各大安防廠家對(duì)人工智能持續(xù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，以人工智能算法為主要形式的安防智能化在2018年將實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，全國(guó)范圍內(nèi)的智能化平安城市建設(shè)將成為安防行業(yè)的重要發(fā)力點(diǎn)，人工智能技術(shù)將成為安防企業(yè)下一階段的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

傳統(tǒng)安防企業(yè)在人工智能的布局

傳統(tǒng)安防從大方面來(lái)說(shuō)要解決三個(gè)核心需求：看得見(jiàn)、看得清、看得懂。看得見(jiàn)屬于最低需求，目前已經(jīng)徹底解決。看得清這個(gè)需求在目前階段還有很大的發(fā)展空間，不管是“超星光”、還是“黑光”其核心解決的痛點(diǎn)在于“看得清”的問(wèn)題。作為行業(yè)的重要發(fā)展方向，未來(lái)的安防行業(yè)將是高科技云集的行業(yè)，智能+安防的組合模式為行業(yè)發(fā)展最終步入智能化階段提供動(dòng)力，其重點(diǎn)解決的是“看得懂”的問(wèn)題。 總體來(lái)說(shuō)，視頻監(jiān)控行業(yè)經(jīng)歷四個(gè)階段：起步階段，傳統(tǒng)模擬監(jiān)控，國(guó)內(nèi)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)落后，安防系統(tǒng)用戶局限于政府部門(mén);發(fā)展階段，數(shù)字監(jiān)控，安防用戶增多，監(jiān)控規(guī)模擴(kuò)大，圖像數(shù)字化儲(chǔ)存，分辨率邁入標(biāo)清時(shí)代;提高階段，高清化監(jiān)控，市場(chǎng)容量持續(xù)增加，視頻監(jiān)控系統(tǒng)與用戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合;智能化階段，逐步形成集數(shù)據(jù)傳輸、視頻、控制于一體的智能化安防綜合管理平臺(tái)。

隨著4K、H.265等技術(shù)的普及，視頻清晰度不斷提升，帶寬碼流不斷下降，人工智能將率先在安防領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)點(diǎn)線面全緯度覆蓋。其核心原因在于：

1) 算法成熟：

安防監(jiān)控的場(chǎng)景較為集中，容易實(shí)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)化和突破，目前圖像識(shí)別的算法已經(jīng)滿足安防監(jiān)控的要求；

2) 需求明顯：

從政府到民間，安防正在向全時(shí)間全地域緯度擴(kuò)展；

3) 基礎(chǔ)穩(wěn)固：

政府一直大力投資安防監(jiān)控領(lǐng)域，全國(guó)過(guò)半的攝像頭已經(jīng)完成高清化改造，警務(wù)電子化和信息化已逐步完成，為人工智能部署提供了條件；

從人工智能技術(shù)上來(lái)看，安防監(jiān)控除了以圖像識(shí)別為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、行為特征識(shí)別等視頻結(jié)構(gòu)化分析外，最重要的一點(diǎn)就是事前預(yù)防，從事后查證到事前預(yù)防才是安防的本質(zhì)。

智能在事前預(yù)防的應(yīng)用是安防最重要的發(fā)力點(diǎn)，這一點(diǎn)在市場(chǎng)也得到了強(qiáng)烈反響。在傳統(tǒng)安防更多關(guān)注于事中報(bào)警和事后取證的時(shí)代，目前，在實(shí)現(xiàn)了全天、全方位、全距離的高清視頻監(jiān)控基礎(chǔ)上，著眼于“事前預(yù)警”，推出了“無(wú)預(yù)警不安防”的星光級(jí)警戒功能球機(jī)，開(kāi)啟了主動(dòng)防御的安防時(shí)代。

傳統(tǒng)安防廠家的不足在于算法的樣本，AI的專(zhuān)注度，特定領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景相教于AI新貴們存在不足，但是優(yōu)勢(shì)在于有完善的產(chǎn)業(yè)鏈和豐富的用戶群，對(duì)行業(yè)理解深。

AI獨(dú)角獸如何切入安防

人工智能的安防新貴的核心在算法，其智能的方向是以圖像分析為基礎(chǔ)的智能應(yīng)用。主要包括人們熟悉的人臉識(shí)別、文字識(shí)別和大規(guī)模圖像分類(lèi)等，深度學(xué)習(xí)大幅提升了復(fù)雜任務(wù)分類(lèi)的準(zhǔn)確率，使得圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，以及語(yǔ)義理解準(zhǔn)確率大幅提升。人臉?lè)矫妫梢詫?shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位、身份證對(duì)比、聚類(lèi)以及人臉屬性、活體檢測(cè)等等。在智能監(jiān)控方面，可以做人、機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)視頻結(jié)構(gòu)化研究。在文字方面，小票的識(shí)別、信用卡的識(shí)別、車(chē)牌的識(shí)別，這些都是由深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)做的。同時(shí)在圖像的處理方面，在去霧、超分辨率、去抖動(dòng)、去模糊，HDR、各種智能濾鏡的設(shè)計(jì)都是用深度學(xué)習(xí)的算法。安防行業(yè)深度學(xué)習(xí)主要集中在人體分析(人臉識(shí)別、人體特征提取技術(shù))、車(chē)輛分析(車(chē)輛識(shí)別技術(shù)、車(chē)輛特征提取技術(shù))、行為分析(目標(biāo)跟蹤檢測(cè)技術(shù)、異常行為分析技術(shù))、圖像分析(視頻質(zhì)量診斷技術(shù)、視頻摘要分析技術(shù))四大塊上。這部分對(duì)AI新貴們來(lái)說(shuō)算法是切入安防的最重要的一個(gè)橋頭堡。

但是只有算法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，安防的產(chǎn)業(yè)鏈從前端采集、中間傳輸、后端存儲(chǔ)、平臺(tái)軟件、解碼顯示等等整個(gè)鏈條，從來(lái)沒(méi)有哪個(gè)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈這么長(zhǎng)，而且每一環(huán)都需要不同類(lèi)型的硬件支撐。這是AI新貴們始終繞不過(guò)去的問(wèn)題，如果不做硬件那就注定在安防做不大，如果做硬件那就一入硬件深似海很容易迷失方向。

AI在安防如何落地

AI智能安防的部署按照目前的系統(tǒng)架構(gòu)一般需采取點(diǎn)線面相結(jié)合的方式進(jìn)行全方位立體化部署以達(dá)到系統(tǒng)全覆蓋、智能全滲透、事件全過(guò)程的目的。具體來(lái)說(shuō)：

1)“點(diǎn)”布防，以卡口、出入口的身份認(rèn)證為主，應(yīng)用于車(chē)站、機(jī)場(chǎng)、酒店等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn);

采取單點(diǎn)布防的場(chǎng)景主要以人臉識(shí)別、智能預(yù)警為核心技術(shù)，系統(tǒng)通常可以完成“人臉圖像+身份證+局端數(shù)據(jù)”三者比對(duì)并完成身份驗(yàn)證，眾多安防企業(yè)已經(jīng)完成技術(shù)迭代，實(shí)現(xiàn)高于99%的識(shí)別率，接近虹膜識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)金融安防級(jí)別的應(yīng)用。

2)“線”布防，以道路監(jiān)控為主要部署場(chǎng)景，結(jié)合車(chē)輛識(shí)別和人臉識(shí)別;

警戒系統(tǒng)是人工智能實(shí)現(xiàn)把各個(gè)點(diǎn)連成“線”的重要應(yīng)用場(chǎng)景。在這個(gè)領(lǐng)域負(fù)責(zé)采集有關(guān)道路交通流量的各種參數(shù)，例如車(chē)流量，車(chē)速，車(chē)型，排隊(duì)時(shí)間和長(zhǎng)度等。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，基于車(chē)輛識(shí)別的識(shí)別類(lèi)算法可大幅降低道路信息監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)門(mén)檻，提高道路執(zhí)法效率。目前運(yùn)用智能警戒的識(shí)別技術(shù)，通過(guò)安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機(jī)和圖像采集設(shè)備將實(shí)時(shí)的視頻信息采入，經(jīng)過(guò)對(duì)視頻圖像的實(shí)時(shí)處理分析得到各種交通信息，如車(chē)輛的流量、速度、交通密度、車(chē)型分類(lèi)、車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度、轉(zhuǎn)彎信息等。圖像識(shí)別目前已經(jīng)能夠勝任識(shí)別車(chē)牌，車(chē)輛顏色，車(chē)輛品牌，車(chē)輛類(lèi)型(SUV，普通轎車(chē)，皮卡等)，車(chē)輛型號(hào)(類(lèi)似于9代雅閣，8代雅閣等)，以及駕駛員是否使用安全帶及接聽(tīng)手機(jī)等行為。

3)“面”布防，以熱點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)場(chǎng)所為主要部署場(chǎng)景，應(yīng)用人群與行為特征分析技術(shù)，按需部署警戒產(chǎn)品;

通過(guò)對(duì)視頻的迅速分析，信息分析平臺(tái)可以監(jiān)測(cè)出可視范圍內(nèi)的人群數(shù)量和人群聚集點(diǎn)，捕捉每個(gè)個(gè)體的行為動(dòng)作，形成重點(diǎn)場(chǎng)所及區(qū)域的面狀布防。主要功能包括：人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析：統(tǒng)計(jì)視野范圍內(nèi)人群的數(shù)量，跟蹤個(gè)體行為軌跡，防止人群密度超負(fù)荷;個(gè)體跟蹤：結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)，智能跟蹤特定人員的運(yùn)動(dòng)軌跡與行為舉止，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警;禁區(qū)管控：對(duì)禁區(qū)范圍實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，對(duì)違規(guī)行為實(shí)時(shí)報(bào)警;異常行為分析：對(duì)人物行為進(jìn)行分類(lèi)，并及時(shí)預(yù)警異常動(dòng)作行為。

未來(lái)如何發(fā)展？

目前無(wú)論是整個(gè)人工智能的發(fā)展，還是安防智能化的發(fā)展，其水平仍然存在起步的階段，人工智能是安防領(lǐng)域的未來(lái)，在通往未來(lái)的道路上，還有許許多多障礙和困難需要跨越和克服，但總體趨勢(shì)是樂(lè)觀的。AI廠家和傳統(tǒng)安防廠家在安防的新形式下更多的應(yīng)該共享共贏—共同開(kāi)拓市場(chǎng)，共同合作互贏。實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用是檢驗(yàn)安防產(chǎn)品的主要渠道。AI廠家和傳統(tǒng)安防廠家通過(guò)結(jié)合彼此的優(yōu)勢(shì)資源，彼此賦能，抱團(tuán)取暖，就會(huì)打破市場(chǎng)的獨(dú)角獸，一花獨(dú)放不是春，百花齊放春滿園。