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            “AI+安防”落地趨勢——大數(shù)據(jù)解決安防監(jiān)控“痛點”

            發(fā)布時間:2017-09-26 11:02

            隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術的不斷發(fā)展,人工智能將在數(shù)據(jù)化程度高的行業(yè)快速實現(xiàn)落地。在服務智能情景下,數(shù)據(jù)可得性高的行業(yè),人工智能將率先用于解決行業(yè)痛點,爆發(fā)大量場景應用。

            安防恰好具有數(shù)據(jù)可得性高、數(shù)據(jù)層次豐富的特征,如今安防監(jiān)控領域已進入數(shù)據(jù)“大爆炸”的時代。在云計算、大數(shù)據(jù)、芯片、算法等技術的助推下,“AI+安防”的概念開始浮出水面。如今在公共安全領域尤其是視頻監(jiān)控技術應用領域,“AI+安防”應用已經(jīng)落地。

            “AI+安防”獲得國家政策加持

            2016年6月份,工信部等部門發(fā)布的《“互聯(lián)網(wǎng)”人工智能三年行動實施方案》(以下簡稱《方案》)指出,智能安防將作為人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新的重點應用推廣領域?!斗桨浮诽岢?,實施智能安防推廣工程,鼓勵安防企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展合作,研發(fā)集成圖像與視頻精準識別、生物特征識別、編碼識別等多種技術的智能安防產(chǎn)品,推動安防產(chǎn)品的智能化、集約化、網(wǎng)絡化。

            “AI+安防”的落地趨勢

            基于GPU運算的方案、人臉識別、大數(shù)據(jù)應用等已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的共識。各種新技術的大肆輸入,加速驅動著智能監(jiān)控技術升級,向更高層級進化。與此同時,行業(yè)用戶對視頻監(jiān)控也提出更多需求,多樣化的應用場景催生出不同的用戶需求。具體到安防監(jiān)控應用中來,AI在視頻理解和大數(shù)據(jù)兩方面都有很好的應用。

            視頻理解:通過深度學習等人工智能前沿技術,實現(xiàn)對視頻中目標檢測、目標跟蹤、目標分類、目標檢索和行為分析,目標檢測和目標跟蹤比較好理解,目標分類在目標檢測與跟蹤之后,捕獲到合適目標,可以對它的屬性進行分析判斷。以監(jiān)控場景的人體為例,可以識別他是否騎車、衣著特征、性別、年齡段、頭發(fā)長短、是否背包、拎東西、戴口罩等等,最后通過目標檢索和行為分析與上層業(yè)務相結合判斷目標的活動軌跡、身份,并對視頻畫面中的目標正在進行的行為活動(比如打架、人群聚集等)進行分析判斷。

            大數(shù)據(jù):大數(shù)據(jù)技術為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力,是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分:海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計算和數(shù)據(jù)挖掘。海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲人工智能應用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源,并基于時間軸進行數(shù)據(jù)累積,以便能在時間維度上體現(xiàn)真實事物的規(guī)律;大規(guī)模分布式計算使得人工智能具備強大的計算能力,能同時分析海量的數(shù)據(jù),開展特征匹配和模型仿真,并為眾多用戶提供個性化服務;數(shù)據(jù)挖掘是人工智能發(fā)揮真正價值的核心,利用機器學習算法自動開展多種分析計算,探究數(shù)據(jù)資源中的規(guī)律和異常點,輔助用戶更快、更準地找到有效的資源。

            大數(shù)據(jù)解決安防監(jiān)控“痛點”

            目前大數(shù)據(jù)解決安防監(jiān)控“痛點”主要是從九個方面進行。

            一、人流密度分布、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測,預測踩踏指數(shù),實現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風險管理。

            二、空間狀態(tài)分析,車流密度分布、變化趨勢,道路狀態(tài)及變化監(jiān)測,主要用于預測擁堵指數(shù),實現(xiàn)交通信號的預測調(diào)節(jié);

            三、數(shù)據(jù)融合、關聯(lián),實現(xiàn)同號搜索,人、車軌跡跟蹤等。

            四、有序過程與隨機過程分析,成為社會治安關鍵因素,進行常態(tài)與暫態(tài)分析,實現(xiàn)社會治安風險評估,事件預警。

            五、高風險因素監(jiān)控和關聯(lián)分析,主要應用于擴大社會掌控面;制定有效防范措施和反應預案。

            六、融合定位、通信、網(wǎng)絡等技術,提高對高風險因素(人、物、事、時間、地點等)掌控的精度、粒度,建立重大事件風險評估、預警機制,提高防范能力,進而實現(xiàn)犯罪高發(fā)分布及分類基礎性研究及綜合治理方案的制定。

            七、高風險單位、區(qū)域、活動安全管理,利用大數(shù)據(jù),進行風險和脆弱性分析,結合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計;成功和不成功案例的分析,建立風險管理機制,指導安防系統(tǒng)建設。

            八、各類系統(tǒng)效能分析,主要應用公共安全系統(tǒng)建設、評價。

            九、安防基礎理論研究數(shù)據(jù)庫,通過數(shù)據(jù)融合、關聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計,開展大數(shù)據(jù)應用;建立安全基礎研究和預警理論研究基礎數(shù)據(jù)庫。總之,大數(shù)據(jù)應能解決公共安全的關鍵問題,支撐公共安全系統(tǒng)建設。

            結語:人工智能的逐漸落地,正推動著主動安防理念的一步步深化?!癆I+安防”在應用層面必然爆發(fā)大量場景應用,為我們創(chuàng)造一個更智能的生活環(huán)境。


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