視頻監(jiān)控在高清化階段獲得前后端以及傳輸解碼方式等領(lǐng)域的突破之后，海量的高清數(shù)據(jù)源給行業(yè)用戶在業(yè)務(wù)上進(jìn)行智能分析提供了基礎(chǔ)的條件。在近年人工智能技術(shù)的滲透下,，安防在深度算法,、智能芯片、業(yè)務(wù)技術(shù)架構(gòu)等產(chǎn)業(yè)鏈上的完善進(jìn)一步加快了安防智能分析技術(shù)的落地應(yīng)用,。目前,，在人群分析與車輛識別方面均獲得了長足的進(jìn)展，安防智能分析技術(shù)大面積服務(wù)于行業(yè)應(yīng)用的人工智能時代正迎面而來,。
　　智能分析的關(guān)鍵領(lǐng)域
　　智能分析更直接的表述是機器的視覺分析,，在安防領(lǐng)域，通過監(jiān)控攝像機捕捉到的場景畫面進(jìn)行即時的結(jié)構(gòu)化處理,，通過語義分析等技術(shù)對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理存儲,，并通過后端服務(wù)器的智能分析功能進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。在這個監(jiān)控系統(tǒng)分析處理過程中,，需要前端攝像機,、智能芯片、編解碼協(xié)議,、深度算法,、業(yè)務(wù)技術(shù)以及高速運轉(zhuǎn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
　　在今年安防產(chǎn)業(yè)鏈上最顯著的變化是上游芯片商與智能算法公司的強勢介入,，NVIDIA（GPU）與Movidius（智能棒）更是在展會上大放異彩,，與普通的芯片相比，這些世界頂級的專業(yè)芯片供應(yīng)商在芯片的運算性能及功耗方面,，做得更加的出色,，在以安防機器視覺分析為核心的業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，更加切合當(dāng)下智能分析對人臉與車輛的識別,，識別速度與準(zhǔn)確率在復(fù)雜場景下都有了很好的提升,。
　　與軟硬一體的智能芯片供應(yīng)商一樣，國內(nèi)幾大智能算法公司也在積極調(diào)整戰(zhàn)略加快安防的布局,，從單一的提供API接口按調(diào)用次數(shù)費用,，到提供軟硬一體的解決方案，算法公司也在大打機器視覺分析的牌。對此,，北京格靈深瞳信息技術(shù)有限公司產(chǎn)品總監(jiān)譚勇認(rèn)為,，視覺分析已經(jīng)成為行業(yè)主流的技術(shù)趨勢，安防設(shè)備及解決方案需要為視頻監(jiān)控在“看得廣,、看得遠(yuǎn),、看得清、看得懂”等系列問題上攻堅克難,。
　　基于深度算法的智能分析,，需要一個高速運轉(zhuǎn)的業(yè)務(wù)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是機器視覺分析的基礎(chǔ)，在安防技術(shù)領(lǐng)域,，主流的設(shè)備解決方案供應(yīng)商都具有自己基于深度算法的業(yè)務(wù)平臺,，在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議下對接各類不同等級的用戶的前端設(shè)備，并高效處理匯集到指揮中心的視頻數(shù)據(jù),。但是隨著接入用戶設(shè)備在長度與廣度的增加,，以及前端采集數(shù)據(jù)的激增，已有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在構(gòu)建時的兼容與擴(kuò)容能力的弊端逐漸顯現(xiàn),。對此,，需要新的構(gòu)建新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以滿足大安防時代的視頻數(shù)據(jù)在傳輸、存儲,、分析等方面的需求,。為此，浙江宇視科技有限公司副總裁閆夏卿強調(diào),，實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)端到端一體化標(biāo)準(zhǔn)接口,，構(gòu)建算法、數(shù)據(jù),、計算資源之間的高速交互通道和智能到大數(shù)據(jù)的融合反饋通道,，使得視頻數(shù)據(jù)在傳輸速度和處理速度方面的能力得到大幅度提升，需要構(gòu)建一個高速全媒體總線的“智能鏈計算”架構(gòu),。
　　此外,，編解碼傳輸協(xié)議與獲取高清監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)技術(shù)在智能分析領(lǐng)域同樣重要，不過相比于在新技術(shù)領(lǐng)域的探索,，傳統(tǒng)的安防監(jiān)控技術(shù)對于設(shè)備解決方案商而言,，難度并沒有那么大，也更容易找到解決方案,。
　　機器視覺智能分析的閉環(huán)
　　在人工智能聯(lián)姻安防業(yè)務(wù)的技術(shù)概念里,，人臉分析與車輛分析都顯得過于業(yè)務(wù)化。因此,，在綜合安防業(yè)務(wù)應(yīng)用的全解決方案里,，機器視覺分析成為行業(yè)比較認(rèn)可的人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用概念,。機器自然是指安防前后端的各個設(shè)備，在智能芯片,、深度算法的綜合技術(shù)應(yīng)用下,，實現(xiàn)對安防業(yè)務(wù)的智能分析處理，提升安防監(jiān)控由被動防御變?yōu)橹鲃宇A(yù)防的能力,。
　　對于機器視覺智能分析的閉環(huán)應(yīng)用,，北京曠視科技有限公司智能商業(yè)大客戶總負(fù)責(zé)人李瑞龍表示，在安防領(lǐng)域,，若產(chǎn)品是智能視覺云平臺，技術(shù)是深度學(xué)習(xí)算法,，數(shù)據(jù)是標(biāo)注化的圖像數(shù)據(jù),。那么，人工智能平臺就是一個通過數(shù)據(jù)和技術(shù)打磨出的產(chǎn)品,，在產(chǎn)品應(yīng)用的過程中又產(chǎn)生了新的數(shù)據(jù),，不斷迭代和加深學(xué)習(xí)的過程。即產(chǎn)品,、技術(shù)與數(shù)據(jù)形成超級人工智能技術(shù)的閉環(huán),，最終的目的是形成機器視覺的功能效果，賦予機器一雙慧眼,，好讓它像人一樣去“看”與“想”,。使機器具有像人一樣的視覺功能，從而實現(xiàn)各種檢測,、判斷,、識別、測量等功能,。
　　具體到安防業(yè)務(wù)應(yīng)用中,，以監(jiān)控攝像機的智能分析檢查類目看，智能分析主要識別類目包括人臉識別,、行為特征識別,、機動車識別、非機動車識別,、動物及物體檢測識別等,，主要集中應(yīng)用于公安、交通,、零售,、金融、酒店,、展會,、博物館等細(xì)分行業(yè)市場。對此，宇視科技閆夏卿分析,，商業(yè)化的持續(xù)落地應(yīng)用,，將帶動智能算法與芯片在成本、性能等領(lǐng)域的不斷突破,，促使安防行業(yè)加速實現(xiàn)視頻的深度結(jié)構(gòu)化,，推動安防業(yè)務(wù)與機器視覺識別的融合與發(fā)展，安防也將沿著網(wǎng)絡(luò)化,、高清化,、卡口化與場景化的脈絡(luò)持續(xù)推進(jìn)。
　　安防智能分析人／車識別應(yīng)用
　　在安防行業(yè),，能夠促使機器視覺與智能分析技術(shù)的快速迭代,，強勁的動力在于市場與用戶對智能分析的需求日益增強。當(dāng)前,，公安和交通作為應(yīng)用的熱門行業(yè),，在提高案件破案率、交通管理的實戰(zhàn)效果最佳,。
　　在對人的檢測和識別方面,，目前監(jiān)控攝像機能夠提供的智能檢測分析的類別特征有幾十種，包括人的年齡與性別,；頭部特征描述,，如識別戴不戴口罩、眼鏡和帽子等,；上身特征,，如長短袖，衣服顏色和紋理等,；下身特征,，如長短褲，是裙子還是短褲,、顏色等,；其他特征，如背包,、箱子等,。對此，格靈深瞳譚勇認(rèn)為,，企業(yè)能夠檢測識別的特征越多,，機器才能進(jìn)行更多組合化的檢測分析，準(zhǔn)確率也會越高,。
　　當(dāng)前,，人臉識別已經(jīng)在靜態(tài)場景與動態(tài)場景中獲得很多成功的應(yīng)用案例,，蘇州科達(dá)科技股份有限公司繆冬琴提到，與靜態(tài)場景應(yīng)用相比,，安防動態(tài)場景下的人臉識別更有市場,，可以實現(xiàn)在基于視頻中的人臉照片進(jìn)行遠(yuǎn)距離、快速,、無接觸式的對重點人員布控預(yù)警,，讓應(yīng)用于車站、機場,、地鐵等重點場所和大型商場超市等人群密集的公共場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)σ曨l圖像進(jìn)行采集,、自動分析、抓取人臉實時比對,，主動在監(jiān)控場景中識別重點關(guān)注人員,，實現(xiàn)重點人員的布控和識別。
　　另外,，在零售、酒店,、會議,、商業(yè)樓宇等應(yīng)用領(lǐng)域，人臉識別技術(shù)幫助商戶實現(xiàn)對客流從“統(tǒng)計”到“屬性”再到“行為”的精準(zhǔn)分析,，以此來獲取更多的線下數(shù)據(jù)維度,，用大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)商戶的精準(zhǔn)營銷，推動零售行業(yè)從相同產(chǎn)品與服務(wù)給到所有的人,，向著相同產(chǎn)品,、不同服務(wù)給到特定人的轉(zhuǎn)變。同時,，利用人臉識別技術(shù)給企業(yè),、園區(qū)帶來更智能化的管理體驗。如通過人臉識別技術(shù)產(chǎn)品化,，在人臉識別閘機,、門禁、會議簽到等傳統(tǒng)場景帶來管理上的高效與便利,。
　　而相比于人的檢測分析,，車輛的檢測分析更為成熟，主要原因是車輛的外形特征比較固定,，車牌,、車型、車身顏色等特征沒有變化,，攝像機在特征提取時不存在人臉在移動時可能會出現(xiàn)故意遮擋,、改頭換面等人為的問題,。一般情況下，只要車輛經(jīng)過監(jiān)控區(qū)域,，車速沒有超限,，抓拍讀取車輛的信息就沒有問題，在解決智慧停車,、車輛套牌,、違規(guī)駕駛、違停等交通業(yè)務(wù)方面的實戰(zhàn)效果非常顯著,。并且隨著智能抓拍攝像機的推廣應(yīng)用,，遍布城市大大小小路段的監(jiān)控攝像機除了在交通事件檢測方面大顯身手外，還可以結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù),，使得車輛識別技術(shù)還可以應(yīng)用于掌握城市及高速路段的實時交通流量,，為重要的交通道路的“防堵治堵”的決策提供技術(shù)支撐。
　　安防監(jiān)控的AI時代
　　毫無疑問,，AI正在加快進(jìn)入安防的步伐,，對于視頻監(jiān)控領(lǐng)域，互聯(lián)互通的政策要求下,，監(jiān)控設(shè)備與平臺的大聯(lián)網(wǎng)將局部零星的視頻數(shù)據(jù)匯集在一個大的數(shù)據(jù)池里,，在這個龐大的數(shù)據(jù)池里，海量的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過結(jié)構(gòu)化技術(shù)處理后,，數(shù)據(jù)之間的壁壘被打破,，而一旦這些海量數(shù)據(jù)信息在完成標(biāo)簽化之后，數(shù)據(jù)ID的匹配將會對數(shù)據(jù)的歷史價值與現(xiàn)實價值無限放大,。
　　這個過程,，首先基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，誰掌握了數(shù)據(jù),，誰的數(shù)據(jù)量大,，誰的數(shù)據(jù)樣本種類豐富，誰就有輸出最準(zhǔn)確的結(jié)果分析的基本要素,；其次是智能分析技術(shù),，不管是深度算法、智能芯片還是先進(jìn)的技術(shù)業(yè)務(wù)架構(gòu),，都必須要構(gòu)建高效,、穩(wěn)定的智能分析技術(shù)，并以提供準(zhǔn)確分析結(jié)果為出發(fā)點,；最后是業(yè)務(wù)應(yīng)用,，所有的分析結(jié)果都應(yīng)該是以提高用戶的實戰(zhàn)效率為應(yīng)用，并存在可以實現(xiàn)延伸到其他領(lǐng)域的可能,。