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人工智能對安防監控行業的幫助
發布日期:2019-01-05

       在安防行業,人工智能技術在未來發展趨勢的地位是無可取代的,業內許多企業已經推出了相關的産品和解決方案。盡管安全一直聲稱是人工智能的最佳著陸點,但目前,人工智能在安全行業市場細分場景中的應用並沒有達到預期的效果,人工智能新産品的替換率仍在尋求新的突破。在參與企業的實力、技術研發和産品集成方面,仍然存在許多困難和困境。

 1.行業參與者層面

       受限于各自的技術領域與行業發展,在安防領域參與AI技術研發應用的各方均存在明顯的優劣勢,這也是各方在持續推進AI技術落地應用中面臨的一些難題。

       首先傳統安防企業雖然表現出積極擁抱AI技術的態度,一些大型安防上市企業也提出對應策略,但時間點都集中在近兩三年,成熟的AI産品及行業解決方案還相對較少,算法積累以及與行業的融合時間還較短。根據目前市場上反應來看,傳統安防企業AI産品依然局限于人臉識別、車輛識別以及相應的大數據平台的應用。

       其次部分AI算法企業雖然從四五年前就開始將視角轉向安防領域,並基于自身在算法上的積累優勢,推出了相應的AI安防産品及解決方案。但是算法企業在硬件制造、行業積累和渠道拓展方面,與傳統的安防制造企業存在著很大差距,尤其是在細分領域應用積累,亟需進一步提高。

       最後處于底層的安防中小企業既沒有資金實力,又缺乏算法領域研發,又沒有能力通過與各地公安業務部門建立合作關系獲取大數據支撐,唯獨有細分領域行業應用的經驗。這也是AI時代,安防中小企業面臨的一系列亟需解決的難題。

 2.技術層面

       目前,人工智能技術在安防行業的應用表現出一種欣欣向榮的態勢,但當前的應用還只是淺層次的,技術還不成熟,在一些場景應用中,人工智能還無法實現較爲理想的落地效果。例如AI在細分領域中環境適應性較差,目前鑒于車輛及道路環境的相對標准化,識別率相對較高,但對于人臉的准確識別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等環境影響,以致影響到識別准確率。

  另外,數據資源分散,安防領域監控數據的開放性和共享程度相對較低,很難開展多維數據的交叉融合分析,這使得人工智能分析缺乏有效的數據支撐,同樣也會影響准確率。同時,不同的場景理解受限,由于缺乏有效的專業領域經驗知識的積累,視頻內容的理解能力偏弱,目前的智能分析多爲單場景的目標檢測和行爲分析,很少涉及大範圍場景的關聯行爲分析,以致很難用于異常行爲分析和風險預測。

 3.落地應用層面

       早在2012年,深度學習被廣泛應用之後,部分AI算法企業將視角轉向安防領域,並研發出基于人工智能或深度學習的AI安防産品。從産品線來看,主要分爲人像識別布控系統、視頻結構化分析系統、車輛大數據平台、警務大數據平台、AR實景指揮系統。但是在硬件制造、行業積累和渠道拓展方面,算法企業與傳統的安防制造企業存在著很大差距,尤其是在細分領域應用積累,亟需進一步提高。

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