AI上安防新赋能.doc

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1、AI上安防新赋能前言　　2017年“人工智能”在安防行业彻彻底底的火了一把。深圳安博会上AI独角兽商汤、云从、依图、旷视集体亮相，高调展示着CV类企业基于人脸识别算法优势在公安、交通、金融等领域的智能安防系统应用案例，架势完全不输专业安防厂商，在过去几年里，凭借在人工智能算法上的技术优势，尤其是人脸识别，CV类企业拿下了不少智能安防项目大单，传统安防多年来精心构建的智能化视频技术壁垒，随着人工智能时代的到来，走到了和CV类企业并线的局面，AI独角兽在安防领域的影响力，这是安防厂商，尤其是几大安防巨头不可忽视的力量。　　AI上安防新赋能前言　　2017年“人工智能”在安防行业彻彻底底的火了一

2、把。深圳安博会上AI独角兽商汤、云从、依图、旷视集体亮相，高调展示着CV类企业基于人脸识别算法优势在公安、交通、金融等领域的智能安防系统应用案例，架势完全不输专业安防厂商，在过去几年里，凭借在人工智能算法上的技术优势，尤其是人脸识别，CV类企业拿下了不少智能安防项目大单，传统安防多年来精心构建的智能化视频技术壁垒，随着人工智能时代的到来，走到了和CV类企业并线的局面，AI独角兽在安防领域的影响力，这是安防厂商，尤其是几大安防巨头不可忽视的力量。　　　　随着产业结构的调整，老牌安防厂家都把人工智能作为一个最重要的产业布局。硬件技术的进步和快速推广，为人工智能向安防行业渗透提供了先天的有利条件

3、。通过近一两年的探索，一批优秀的安防生产厂家将人工智能技术应用于安防行业，并开发出交通卡口、人脸布控、警戒系统、案情分析等多种垂直应用功能。随着各大安防厂家对人工智能持续的产业化应用，以人工智能算法为主要形式的安防智能化在2018年将实现爆发式增长，全国范围内的智能化平安城市建设将成为安防行业的重要发力点，人工智能技术将成为安防企业下一阶段的核心竞争力。　　传统安防企业在人工智能的布局　　传统安防从大方面来说要解决三个核心需求：看得见、看得清、看得懂。看得见属于最低需求，目前已经彻底解决。看得清这个需求在目前阶段还有很大的发展空间，不管是“超星光”、还是“黑光”其核心解决的痛点在于“看得清

4、”的问题。作为行业的重要发展方向，未来的安防行业将是高科技云集的行业，智能+安防的组合模式为行业发展最终步入智能化阶段提供动力，其重点解决的是“看得懂”的问题。总体来说，视频监控行业经历四个阶段：起步阶段，传统模拟监控，国内自主知识产权落后，安防系统用户局限于政府部门;发展阶段，数字监控，安防用户增多，监控规模扩大，图像数字化储存，分辨率迈入标清时代;提高阶段，高清化监控，市场容量持续增加，视频监控系统与用户业务系统融合;智能化阶段，逐步形成集数据传输、视频、控制于一体的智能化安防综合管理平台。　　随着4K、H.265等技术的普及，视频清晰度不断提升，带宽码流不断下降，人工智能将率先在安防

5、领域实现点线面全纬度覆盖。其核心原因在于：　　1)算法成熟：　　安防监控的场景较为集中，容易实现技术优化和突破，目前图像识别的算法已经满足安防监控的要求；　　2)需求明显：　　从政府到民间，安防正在向全时间全地域纬度扩展；　　3)基础稳固：　　政府一直大力投资安防监控领域，全国过半的摄像头已经完成高清化改造，警务电子化和信息化已逐步完成，为人工智能部署提供了条件；　　从人工智能技术上来看，安防监控除了以图像识别为基础的人脸识别、车辆识别、行为特征识别等视频结构化分析外，最重要的一点就是事前预防，从事后查证到事前预防才是安防的本质。　　智能在事前预防的应用是安防最重要的发力点，这一点在市场也

6、得到了强烈反响。在传统安防更多关注于事中报警和事后取证的时代，目前，在实现了全天、全方位、全距离的高清视频监控基础上，着眼于“事前预警”，推出了“无预警不安防”的星光级警戒功能球机，开启了主动防御的安防时代。　　传统安防厂家的不足在于算法的样本，AI的专注度，特定领域的应用场景相教于AI新贵们存在不足，但是优势在于有完善的产业链和丰富的用户群，对行业理解深。　　　　AI独角兽如何切入安防　　人工智能的安防新贵的核心在算法，其智能的方向是以图像分析为基础的智能应用。主要包括人们熟悉的人脸识别、文字识别和大规模图像分类等，深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率，使得图像识别、语音识别，以及语义

7、理解准确率大幅提升。人脸方面，可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证对比、聚类以及人脸属性、活体检测等等。在智能监控方面，可以做人、机动车、非机动车视频结构化研究。在文字方面，小票的识别、信用卡的识别、车牌的识别，这些都是由深度学习的算法来做的。同时在图像的处理方面，在去雾、超分辨率、去抖动、去模糊，HDR、各种智能滤镜的设计都是用深度学习的算法。安防行业深度学习主要集中在人体分析(人脸识别、人体特征提取技术)、车辆分