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智能網(wǎng)絡(luò)攝像機為安防行業(yè)賦能

文章來源:眾聯(lián)科技時間:2018/3/30閱讀數(shù):1595

     

  現(xiàn)在正在刮起的AI風之于智能網(wǎng)絡(luò)攝像機,到底是噱頭還是未來,需要從用戶的角度出發(fā),真正做到實用化、體系化、多業(yè)務(wù)融合,才能讓這股風吹得更久,勁兒更大。

  實用化:這一點主要是針對各廠家對AI智能的數(shù)據(jù)宣傳,“單畫面抓取100個人臉、每幀識別30個人臉,每天1億人臉建模,支持人臉角度側(cè)臉45°、千億數(shù)據(jù)秒級檢索、50米外人臉識別、人臉抓取率99.5%、十億庫一秒比對、百億人/秒人臉識別比對,800路實時視頻結(jié)構(gòu)化”,讓人充滿了對邊緣AI的無限遐想,但實際上能否適應(yīng)更多的場景,能否穩(wěn)定實現(xiàn)所宣傳的指標,大家心里還是打鼓的。

  體系化:除了個別民用領(lǐng)域之外,前端設(shè)備從來不會單獨使用,一定要配合平臺實現(xiàn)更為細分的業(yè)務(wù),所以智能要成體系,從軟件到硬件,從前端到后端,同時配合公安、智慧、政法等業(yè)務(wù)平臺實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的處理。

  多業(yè)務(wù)融合:好的系統(tǒng)一定是將優(yōu)勢模塊進行有效的整合,如將智能AI與超星光、熱成像技術(shù)融合,實現(xiàn)低照或無光下的高精度識別;與聲光警戒技術(shù)融合,實現(xiàn)主動預警,將危險消滅在萌芽狀態(tài);與深度學習算法融合,模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過不斷學習,提高傳統(tǒng)算法的準確性,并且解決傳統(tǒng)算法識別種類少、場景受限問題等。

  圖1 深度學習與超星光技術(shù)融合,實現(xiàn)超低照度識別

  隨著安防近幾年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,安防廠家硬件技術(shù)的進步和快速推廣為AI向安防行業(yè)滲透提供了先天的有利條件。通過近一兩年的探索,一批優(yōu)秀的安防生產(chǎn)廠家如?、天地偉業(yè)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于安防行業(yè),并開發(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已呈爆發(fā)式增長。從2016年下半年開始,政府類安防監(jiān)控項目中人工智能功能從無到有,占比懸殊擴大。此外從項目形式上看,PPP訂單有條不紊的持續(xù)推進,全國范圍內(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,AI將成為安防企業(yè)下一階段的核心競爭力。

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