安防AI应用加速落地智慧安防时代来临

2012年,AI技术在安防市场上得到了大规模落地与应用,人工智能开始推动传统安防产业进化和革新。前端信号的采集和探测设备中开始加入AI芯片,通过智能识别并筛选图像再进行传输,减小传输空间和缩短时间;后端处理平台可同时处理的前端相关产品数量大幅度增加,清晰度和识别准确度都显著提高。

2009年AI技术开始在多行业初步应用。其中,安防监控是人工智能最先大规模产生商业价值的领域,也成为许多AI技术研发公司的切入点。2012年,新兴产业发展规划的出台促使众多安防企业开始落地平安城市和智慧城市建设,另外,天网工程和雪亮工程等国家政策整体推动了AI安防的发展,越来越多的AI和CV公司开始将安防领域作为其主要发展点之一。

从2005年开始的平安城市建设,到2011年启动的智慧城市建设,以及后续提出的天网工程、雪亮工程等安防重点项目,AI在安防领域中不断渗透,智能安防产品运用于实体事件的需求凸显。从2012年起,传统安防企业和AI+安防领域新兴公司都开始注重安防产品在城市建设上的应用。另外,从地区维度上看,智能安防产品的应用最先出现在人口密集区域,典型地区如珠三角、长三角以及中部地区,这些地区对于智能化安防产品需求较高、安防应用的意义较大。

从2016年智能安防的概念被大面积提及开始,各公司在全国范围内智能安防应用落地的举措愈加频繁,应用场景也从最初的公安和交通向其他行业拓展。

《中国安防行业“十三五”(2016-2020 年)发展规划》 指出,“十三五”期间,安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级。且到2020年,安防企业总收入达到 8000亿元左右,年增长率达到 10%以上,按照规划预期,到2022年安防行业市场规模将达到近万亿。

从目前行业的发展速度来看万亿目标似乎不难实现,但随着AI技术的普及,传统安防已经不能完全满足人们对于安防准确度、广泛程度和效率的需求。

在2017年,安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成了严重的信息冗余,识别准确度和效率不够,并且可应用的领域较为局限。在此基础上,智能安防开始落实到产品需求上。算法、算力、数据作为AI+安防发展的三大要素,在产品落地上主要体现在视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别(指纹识别、人脸识别等)、物体特征识别(车牌识别系统)。

视频结构化:利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪,以及对监视场景中目标行为的理解与描述,理解图像内容以及客观场景的含义,从而指导并规划行动。

生物识别技术:利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定。人脸、指纹、虹膜三种识别方式是目前较广泛的生物识别方式,三者的同时使用使得产品在便捷性、安全性和唯一性上都得到了保证。

物体识别系统:判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体、图像特征或运动状态,在特定的环境中解决特定目标的识别。目前物体识别能做到的是简单几何图形识别、人体识别、印刷或手写文件识别等,在安防领域较为典型的应用是车牌识别系统,通过外设触发和视频触发两种方式,采集车辆图像,自动识别车牌。

在安防产业链中,硬件设备制造、系统集成及运营服务是产业链的核心,渠道推广是产业链的经脉。未来安防产业的运营升级势在必行,通过物联网、大数据与人工智能技术提供整体解决方案是众多企业的发展趋势。

人工智能在安防发展上起了极大的推进作用。但是,在深入产业落地的过程中,同样面临着数据、算法、业务场景理解等方面的挑战。作为一站式AI交易平台,钛灵AI算法市场打通了人工智能产业上下游,创建了一个开放赋能、创新共赢、可持续发展的AI生态。在帮助AI企业获得利益的同时,以多形态、多样化的能力和解决方案赋能各行各业,加速了人工智能技术的落地和应用。

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