近幾年來，“人工智能+安防”的理念被越來越多的的安防企業(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(tǒng)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(nèi)安防設(shè)備的普及，無需進行過多的基礎(chǔ)建設(shè)，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)有著強烈的需求，隨著人工智能技術(shù)的成熟和規(guī)?；瘧?yīng)用，產(chǎn)品為用戶帶來更多更便捷的體驗。

    近年來，在智慧城市系統(tǒng)建設(shè)深入的帶動下，人工智能商業(yè)化應(yīng)用的趨勢越來越明顯。算法、算力、數(shù)據(jù)，三者可以看做是“人工智能+安防”發(fā)展的三要素。當(dāng)這三要素落地產(chǎn)品應(yīng)用上時，可主要分為三大類，即：視頻結(jié)構(gòu)化(對視頻數(shù)據(jù)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(車牌識別系統(tǒng))。

    視頻結(jié)構(gòu)化

    在安防領(lǐng)域中，視頻監(jiān)控?zé)o疑是不可缺少的一環(huán)。而隨著智慧城市和平安城市的建設(shè)加速，安防系統(tǒng)每天產(chǎn)生的海量圖像和視頻信息造成的信息冗余問題也催生了帶有人工智能的計算機視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用。

    視頻結(jié)構(gòu)化是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù)，針對該技術(shù)對圖像視頻進行自動分析、識別、跟蹤、理解和描述的特點，帶有人工智能的計算機視覺在安防監(jiān)控系統(tǒng)中演變?yōu)榻陙順I(yè)內(nèi)普遍看好的視頻智能分析應(yīng)用。

    在不需要人為干預(yù)的情況下，利用計算機視覺和視頻監(jiān)控分析方法對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，包括目標(biāo)檢測、目標(biāo)分割提取、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤，以及對監(jiān)視場景中目標(biāo)行為的理解與描述，得出對圖像內(nèi)容含義的理解以及對客觀場景的解釋，從而指導(dǎo)和規(guī)劃行動。

    生物識別技術(shù)

    所謂生物識別技術(shù)，是通過計算機與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性和行為特征來進行個人身份鑒定的技術(shù)，目前生物識別技術(shù)發(fā)展迅速，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，預(yù)計到2020年，生物識別市場規(guī)模將突破300億元。

    當(dāng)前，人臉、指紋、虹膜三種識別是應(yīng)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(yīng)用最廣泛，技術(shù)也相對成熟，但應(yīng)用上有局限性：一部分人沒有指紋，無法使用指紋支付;指紋會被復(fù)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(zhǔn)確度最高，唯一性最強。不足之處在于采集過程需要被采集對象的配合，便捷性不高。

    物體識別系統(tǒng)

    當(dāng)前，物體識別系統(tǒng)在安防領(lǐng)域中最主要的應(yīng)用為車牌識別系統(tǒng)，車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用由來已久，技術(shù)相對成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車牌識別的準(zhǔn)確率。

    車牌識別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設(shè)觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號后，采集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定;缺點是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。視頻觸發(fā)方式是指車牌識別系統(tǒng)采用動態(tài)運動目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實時檢測車道上車輛移動狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車牌照，并進行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。

    總結(jié)

    隨著人工智能產(chǎn)業(yè)在安防的快速落地，共享、智能、大數(shù)據(jù)正成為安防新時代的典型特征。未來安防行業(yè)的發(fā)展離不開人工智能，安防企業(yè)應(yīng)當(dāng)考慮如何將人工智能與安防產(chǎn)品、技術(shù)結(jié)合起來，讓整個安防行業(yè)步入更智能化的時代，這才是企業(yè)的一小步，行業(yè)的一大步。