安防行业作为人工智能最早具有市场空间的行业,对人工智能的发展有着更清晰的认知和更迫切的需求,人工智能正在推动安防行业继高清化和网络化之后的第三次技术变革。
在人工智能如火如荼的发展背景下,安防行业围绕着AI开始全新的智能之旅。在这场旅途中,智能安防发展进度如何呢?
“进展”
边缘计算推动边缘智能发展
边缘计算,是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。用一句话表示,边缘计算可以理解为指靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。
随着技术的不断精进,“边缘智能”概念应运而生,它提出了一种新模式:让物联网的每个边缘设备都具备数据采集、分析计算,通信,以及最重要的智能。新的智能边缘计算也同时利用了云计算的能力,利用云来大规模的进行安全配置、部署和管理边缘设备,并能够根据设备类型和场景分配智能的能力,从而让智能在云和边缘之间流动,获得两全其美的结果。
边缘智能已经成为大势所趋。随着万物互联时代的到来,计算机视觉领域前端设备产生的图片、视频数据量巨大,如全部将其汇聚到云计算数据中心进行智能分析,将对通信的带宽要求和实时性要求等带来无限压力。这就要求就近提供边缘智能服务,将人工智能算力或推断能力逐渐从云迁移到边缘侧,有助于缓解传输链路的压力。
深度学习构建推动AI-City发展
安防行业作为人工智能技术天然的训练场和应用场,对于人工智能的落地应用有着迫切的需求。近年来随着“城市大脑”、“交通大脑”、“警务大脑”等“大脑”的出现,人工智能深度学习技术结合多维度感知推动了AI-City的进一步发展。
深度学习主要的研究领域在语音识别和视觉方面,而且将深度学习应用到各个方向,可以不同的领域做出不同的技术创新。对于掌握了许多视频图像资源的安防行业来说,深度学习和安防的结合拥有比较高的契合度,即对图像和视频的分析,包括:图像分析;人脸识别;文字处理。
安防行业深度学习主要集中在体分析、车辆分析、行为分析、图像分析四大块上。随着深度学习算法的突破,目标识别、物体检测、场景分割、人物和车辆属性分析等智能分析技术,都取得了突破性进展。
“阻碍”
人工智能安防很缺“芯”
在安防产业中,芯片可谓贯穿始终,从前端到后端,从传输、记录到存储,缺了“芯”的安防,势必是不完整的。
安防视频监控领域拥有海量的数据,能够为深度学习训练提供足够多的场景;另外近些年,智能算法的发展依托海量大数据,在语音识别和视觉方面取得重要的突破,呈现更快速的迭代。人工智能在安防领域的落地更需要计算能力足够强大的处理芯片,但在芯片层面,尚无完全满足实战需要的人工智能安防应用芯片。
难以撇开人工干预
虽然人工智能面已经完成了人类做不到的某些青石桥,但是人工智能的大规模应用还没到时候,需要人工干预来区分接近相似的物体之间的区别。
从实际案例看,单独一个场景的视频摘取下来时候,通过以图搜图,能够快速地揭示出来关联的图,并以此为依据,发现犯罪嫌疑人的轨迹,最终锁定目标,但是,专家坦率地指出,这个过程依赖人工智能算法尚难以撇开人工干预,尚离不开视频刑侦人员的分析和判断。
结语:如今安防行业已进入数据大爆炸的时代,面对井喷式增长的数据量,传统智能算法已无法满足深层次数据价值挖掘的需求。人工智能研究的深入和深化,给安防行业带来的变化也更加超乎想象,能够发挥作用的应用场景越来越多。
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