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AI将驻入安防

发表日期:2020/5/18 16:51:50 - 浏览次数:


随着经济环境、政治环境、社会环境的变化和日益复杂,各行各业对安全的需求不断增加,同时,安全技术的应用、灵活性和人性化也提出了更高的要求,传统安全技术的局限性日益突出。在这样的背景下,人工智能显而易见。

 


AI作为降低本插件功能的传统行业,其中安防市场在政策和技术两轮驱动下成为AI的主要着陆场所。为什么安防会成为AI的首要着陆场?行业需要解决的问题是什么?为什么AI适合解决这个问题?具体场景案例有哪些?

 


1、产业存在的、需要解决的问题
社会经济转型阶段,原本稳定的社会关系变得复杂。资源市场化配置带来了人口流动、就业分布和城乡结构等一系列变化,导致了社会管理困难和各种矛盾的表面化,客观地为犯罪活动提供了许多机会。

 


面对像城市这样复杂的系统,如果你想对信息进行实时释放、监控、分析和智能化管理,确保整个系统的决策指挥能够安全快速地传递执行和反馈,高度集成的视觉终端是必不可少的。安装在城市各个角落的视频监控系统是城市管理系统的重要组成部分。

 


随着监控点的迅速增加,大街小巷的监控摄像头所产生的视频数据也呈爆炸式增长。过去,仅仅通过使用人群策略进行检索和分析很难满足新时代的安全需求。因此,业内相关人士寄希望于人工智能强大的计算能力和数据表达能力。

 


2、为什么AI适合解决这个问题?
实际上智能安全并非新的逻辑,海康、大华等安全设备领先于2006年开始配置智能安全产品,自2006年起安全行业开始发展智能化,但一直未能取得令人满意的突破。原因概括如下:1.识别准确率不够高;2.设备的环境适应性不足;3.有几种身份证明。面对这三点不足,“人工智能”可以解决。

 


最后,人工智能安全是利用计算机视觉识别技术解决海量视频监控数据不能很好地使用的。从海量数据到信息再到智能再到洞察,需要层层细化数据的价值,而计算机视觉识别技术可以很好地将“所见”组织成以“人”、“车”和“物”为主体的属性信息。

 


智能化存在于2006年,计算机视觉识别技术应用于安防也从2006年左右开始,过去只能进行简单的车牌识别,随着计算能力的提高,识别精度提高,能够适应复杂度高的环境。

 


3、如何通过AI进行解决的具体场景案例?
AI结构化视频监控数据大致可分为4种应用场景“点”布防、“线”布防、“面”布防、背景分析。
1)“点”布防以卡口、出入口身份认证为主,应用于车站、机场、酒店等重要节点

 


场景描述:站、机场、酒店等关键节点身份认证,这些场景具有相对封闭的室内空间、人流等特点;

 


应用描述:单点布防的场景主要以静态人脸识别为核心技术,系统通常可以完成“人脸图像+身份证+公安局端数据”三者比对并完成身份验证;

 


技术描述:1.人脸识别技术可以实现主动识别和被动识别场景;2.目前,许多证券公司已经完成了技术迭代,达到了99%以上的识别率,可以达到财务安全的应用水平。

 


“主动识别”功能场景,即识别对象必须“主动配合”识别过程,如伸出手指、眼睛或做出特定行为;然而,人脸识别是一种生物识别方案,可以同时应用于“主动识别”和“被动识别”场景,因此具有更广阔的应用空间和市场。

 


公司案例:商汤科技身份证一体化、格灵深瞳威目面部识别系统等

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