盘点人工智能在安防领域的应用
人工智能（ArtificialIntelligence，缩写AI）始于20世纪50年代中期，之后数十年发展起起伏伏，80年代末随着人工神经网络研究的兴起，人工智能进入一个新的阶段。特别是最近几年，深度学习在人工神经网络优化方面获得突破，使得机器辅助成为可能，拓展了人工智能的应用领域。
在安防领域，随着平安城市建设的不断推进，监控点位越来越多，从最初的几千路，到几万路，甚至于到现在几十万路的规模，视频和卡口产生海量的数据。与此同时，随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展，安防正在从传统的被动防御向主动判断、预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。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。
一、人工智能技术
海康威视从2006年开始研发智能技术，历经10年的积累，其智能技术已被用到产品线的方方面面，而作为智能技术发展的目标——“人工智能”，更是我们矢志不渝的追求。立足现在，放眼未来，我们把当前的人工智能研发重点聚焦在视频结构化技术和大数据技术两方面。
1．视频结构化技术
视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是视频内容理解的基石。
视频结构化在技术领域可以划分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标属性提取。
目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。海康威视研究院在2016年PASCALVOC目标检测中获得第一，是海康威视10年研发积累的最好体现。
目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。海康威视研究院在2015年MOTChallenge算法测评中获“计算机视觉的多目标跟踪算法”第一。
目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。
同时，为了解决视频结构化的高性能分析计算问题，我们于2015年设计研制了嵌入式GPU集群服务器，充分利用多GPU的并行处理能力，提高视频结构化处理的综合效能。
2．大数据技术
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、存储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，积极推动着安防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，监控大楼的能源消耗，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。
4．在工厂园区的应用
工业机器人由来已久，但大多数是固定在产线上的操作型机器人。可移动巡线机器人在全封闭无人工厂中将有着广泛的应用前景。在工厂园区场所，安防摄像机主要被部署在出入口和周界，对内部边边角角的位置无法涉及，而这些地方恰恰是安全隐患的死角，利用可移动巡线机器人，定期巡逻，读取仪表数值，分析潜在的风险，保障全封闭无人工厂的可靠运行，真正推动“工业4.0”的发展。
5．在民用安防的应用
在民用安防领域，每个用户都是极具个性化的，利用人工智能强大的计算能力及服务能力，为每个用户提供差异化的服务，提升个人用户的安全感，确实满足人们日益增长的服务需求。以家庭安防为例，当检测到家庭中没有人员时，家庭安防摄像机可自动进入布防模式，有异常时，给予闯入人员声音警告，并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后，又能自动撤防，保护用户隐私。夜间期间，通过一定时间的自学习，掌握家庭成员的作息规律，在主人休息时启动布防，确保夜间安全，省去人工布防的烦恼，真正实现人性化。
三、存在的问题
人工智能在安防领域的应用有着非常好的前景，但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：
1）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。
2）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。
3）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。
4）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。
总结
人工智能是安防领域的未来，在通往未来的道路上，还有许许多多障碍和困难需要跨越和克服，但总体趋势是乐观的，我们坚信只有具备自主、个性化、不断进化完善的人工智能大脑，才能解决安防领域日益增加的需求，成为广大用户的专家和助手，提升整个安防领域的智能化水平，推动安防产业的升级换代。
人工智能有哪些运用场景有什么实际用途
人工智能有哪些应用场景？就目前为止，人工智能已经在教育、医疗、无人驾驶、零售和家居等领域，有了及其广泛和深入的应用。不得不说，近些年来人工智能的发展，带给我们大家生活和工作上的各种便利。下面我们就来说一说，人工智能在各行业的应用，到底有什么实际好处。
应用场景一：教育
从2015年开始，人工智能教育的相关概念一直受到资本市场的关注，技术上，通过语音交互和自然语言处理技术，实现智能机器人阅卷改卷、背诵机器人、在线口语评测等功能。人工智能已经上升到国家战略的高度,教育逐渐向智能化方向发展。现阶段,在教育改革下,为满足教育的信息化需求,将人工智能应用到教育中,提高了教育的高效性和便捷性。基于此,以人工智能技术在教育领域的应用与发展为主题,进行了全方位、多角度的论述。随着众多企业的涌入布局，人工智能教育或将成为投资的下一个赛道风口。
在人工智能时代背景下，学校课程体系更趋向于多元化、丰富化、融合化。通过构建智能学习、交互式学习的新型教育环境，建立以学习者为导向、以教师为辅助的智慧教育模式，借助人工智能提供精准推送的学习支持服务，实现教学最优化和终身教育定制化。人工智能与基础学科的交叉融合，以丰富的课程体系培养学习者独立思维、批判性思维等重要品质，从而让每一个孩子接受更加全面、更加个性化的教学，使学习过程变得更高效、更快乐。
应用场景二：医疗
人工智能技术运用在医学领域，将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合研发而成，辅助医生进行疾病筛查和诊断。比如：智能诊疗、医疗机器人、智能健康管理等等。智能诊疗：智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标;医学影像智能识别：AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题;医疗机器人：关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面;智能健康管理：对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。
应用场景三：无人驾驶
即使无人驾驶的噱头足够吸引人，但是为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。在无人驾驶汽车的研究中,对人工智能技术的研究已经非常深入,一致认为人工智能技术为无人驾驶汽车的实现提供了推动力。
应用场景四：零售
据媒体报道，国内零售业现约有40余家人工智能创业公司，针对电商领域实现的功能主要有客服、实时定价促销、搜索、销售预测、补货预测，还可以智能推荐你喜爱的商品信息以及机械手臂机器人完成自动工作。高盛曾预测，到2025年，人工智能在零售业每年将节省540亿美元成本，创造410亿美元新收入。
而通过AI、机器视觉技术对顾客购买行为、仓储物流行为、供应商供给行为等多个方面进行监测和分析，确保合适的库存水平，避免出现滞销、脱销状况，实现供给侧改革。零售前端的实体业态背后，是一套复杂的智能零售系统，调配着商品以最快的速度向消费者流动。整个系统连接用户和商品的时效性越高，体验就越好，流转的效率越高，成本就越低。
应用场景五：家居
家庭是人类最重要的社交生活场所之一，也是人工智能应用较为广泛和影响度较高的领域。通过语音控制设备，从而轻松调节家里的风扇、空调、空气净化器等家电，这样的场景如今已经实现。智能家居已经从生态之争，到产品互联拓展的全平台之争了，所以，智能家居算是目前进展得比较顺利的人工智能应用吧。
解决安全隐患：安装智能设备后，业主可以直观的了解到家里的情况，如遇突发情况，可及时处理;生活舒适便捷：屋内的照明、家电等现代化电器数量繁多，如果每个都单独操作将会很繁琐，令人心烦。如果房间面积大了，这种烦恼将成倍增长。但智能设备就能整合家里的电器，这些问题就可以迎刃而解;远程集中操控：智能家居的控制方式除了传统的面板控制之外，还增加了语音控制、移动端控制。比如将手机、iPad、平板电脑变为智能控制器。这样做不仅可以远程操作，还能集中控制家里的电器，使生活更加便捷。
目前，人工智能在教育、医疗、无人驾驶、零售和家居等领域，都发挥了巨大作用，的的确确给我们的生活带来了许多实际的好处。让我们一起期待，在未来人工智能会带给我们怎样的惊喜吧!
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