大华股份人工智能安防在安防应用面临哪些难题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-02-11 16:42 标签： 大华股份人工智能安防
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盘点海康威视人工智能技术在安防领域的应用
随着安防领域的发展，人工智能的重要作用正逐步显现。当前，用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要人工智能作为专家或助手，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。
　　大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分：海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。　　海量数据管理被用于采集、人工智能应用所涉及的全方位数据资源，并基于时间轴进行数据累积，以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时，人工智能应用长期积累的庞大知识库，也需要依赖该系统进行管理和访问。当前，海康威视研究院开发的海康大数据平台已能支撑千亿级规模的车辆通行记录存储管理和应用。　　大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力，能同时分析海量的数据，开展特征匹配和模型仿真，并为众多用户提供个性化服务。　　数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心，利用机器学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的规律和异常点，辅助用户更快、更准地找到有效的资源，进行风险预测和评估。　　二、人工智能应用　　当前人工智能技术的迅猛发展，积极推动着领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进，主要体现在以下这几个方面：　　1．在公安行业的应用　　公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大的交互能力，还能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。　　以车辆特征为例，可通过使用车辆驾驶位前方的小电风扇进行车辆追踪，在海量的视频资源中锁定涉案的嫌疑车辆的通行轨迹。　　2．在交通行业的应用　　在交通领域，随着交通卡口的大规模联网，汇集的海量车辆通行记录信息，对于城市交通管理有着重要的作用，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。　　3．在智能楼宇的应用　　在智能楼宇领域，人工智能是建筑的大脑，综合控制着建筑的安防、能耗，对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位，区分办公人员与外来人员，监控大楼的消耗，使得大厦的运行效率最优，延长大厦的使用寿命。智能楼宇的人工智能核心，汇总整个楼宇的监控信息、刷卡记录，室内摄像机能清晰捕捉人员信息，在门禁刷卡时实时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息，检测出盗刷卡行为。还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保核心区域的安全。
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人工智能在安防应用面临哪些难题
[来源]中国安防行业网&
[作者]本站编辑& [发表时间]<font style="FONT-SIZE: 12px" color="#16/11/25 16:15:00
　　自从安防智能化相关技术研发开始计算，智能化在安防行业内已经发展了十余年，但是安防行业的智能化应用一直没有达到预期。目前安防智能化主要的表现还是集中在前端的设备产品的某些智能功能，以及一些配备智能分析的NVR/DVR和后端的智能分析平台系统。目前智能化水平还处在初级阶段，周边的硬件及软件设备还未完善，还有很多环境和应用限制条件。
　　现在的安防智能或许能为人工做简单的协助工作，但是远远没有达到能进行自主“判断”的程度。智能化可以在一定程度上替代一些相对简单的工作，但是在一些更为复杂的场景下，智能产品甚至无法正常工作，算法的泛化性受到了一定程度的挑战。
　　虽然说智能化已经开始成为未来安防发展的重要趋势之一，但是安防行业实现真正的智能化还有很长的一段路要走，还需要做出更多的努力。目前国内的基础还较薄弱，在应用过程中还有较多问题需要完善和解决：
　　一是视频成像质量受环境影响较大，存在光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等问题，不利于人工智能对视频内容的辨识。
　　二是数据资源分散，开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析，使得人工智能缺乏有效的数据支撑。
　　三是领域专业知识的积累不足。早期的智能分析技术属于单场景的目标检测和行为分析，对视频内容的理解能力偏弱，同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有积累下有效的经验知识用于异常分析和风险预测。
　　四是缺乏有效的自主完善能力。当前很多的智能只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断而已，并不具备成长能力。人工智能应具备基于时间的经验积累以及群体间的经验分享能力，才能不断完善，使得智能能力更强、更高效。
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京ICP备号&阿尔法狗又赢了 那么人工智能在安防有多强？ 日09:11 来源：CPS|
&&& & 自3月9日起，全世界的人类都在关注一场大战--围棋人机大战，谷歌旗下Deepmind的围棋程序“AlphaGo”和韩国九段棋手李世石的对决，这是一场关于人工智能和人类之间的PK。大家都在观望人工智能和人类到底谁更胜一筹，不过从前两场的比赛结果来看，目前的战况是人工智能赢了。这两场比赛的胜利似乎引发了大众对人工智能威胁人类的担忧，而DeepMind(AlphaGo的研究)创始人哈萨比斯说：公众对人工智能的警示掩盖了人工智能带来的帮助，距离人脑水平的人工智能仍然相当遥远。&&&&
&&&&人工智能对人类未来的影响是威胁更强还是帮助更大？这个问题还是留给伟大的科学家们去探讨吧。小编今天想讨论的是人工智能和安防之间的关系，就现阶段人工智能的发展水平而言，人工智能在安防行业有哪些应用呢？能帮助安防行业解决些什么问题呢？
&&&&人工智能进入安防行业是必然趋势
&&&&近两年，在安防行业有两个很火热的词语――“智能安防”，越来越多的安防提倡这个概念，并且以此为中心形成了一系列的和，目前智能安防已经进入2.0时代。“互联网+”，安防企业在互联网的框架下，开始实现安防业务模式及技术的多样化。这两个概念的发展对安防行业的发展产生了深刻的影响。
&&&&在整个安防行业智能化的过程，实际上要解决三个问题：数据的结构化，业务的智能化，应用大数据化。总结起来，就是三大智能：结构化的智能、业务的智能、大数据的智能。也就是说，安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大，就算没有外来资本及技术的进入，安防企业本身也会通过资本渠道去接触和学习人工智能的知识与技术。&& 责任编辑：李佩上一页1
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