智能安防從AI+場(chǎng)景開(kāi)始

□ 文/朱健立

2018年過(guò)半，傳統(tǒng)安防和人工智能增長(zhǎng)無(wú)限，“云邊融合”、“邊界計(jì)算”“機(jī)器視覺(jué)”、“深度學(xué)習(xí)”……都在這一年集中爆發(fā)，科技巨頭、初創(chuàng)公司以及傳統(tǒng)企業(yè)都蜂擁而上，紛紛從不同維度布局相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈。艾媒咨詢(xún)發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)2018年產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到1024.1億元，而截至2017年6月30日，中國(guó)人工智能企業(yè)共計(jì)592家，融資金額達(dá)635億元，僅次于美國(guó)。

但是，在AI火爆的同時(shí)，關(guān)于“人工智能泡沫”的討論也一直在持續(xù)。AI要進(jìn)行下一步發(fā)展，應(yīng)用場(chǎng)景落地是關(guān)鍵。以安防來(lái)看，人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景落地，是安防從被動(dòng)防御轉(zhuǎn)向主動(dòng)防御的關(guān)鍵，也是安防行業(yè)不斷拓展邊界的有效手段。智能算法、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析……，這些技術(shù)都使得安防整體解決方案的效率有了顯著的提升。人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用，主要在公安、交通、金融、樓宇、工業(yè)等方面，其中公共安全是最為核心的應(yīng)用。人工智能可以利用人臉識(shí)別、行為分析、步態(tài)分析等技術(shù)，對(duì)特定的人通過(guò)數(shù)據(jù)分析給予犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，再通過(guò)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，極大程度的提高了罪犯排查的成功率。

不解決用戶(hù)實(shí)際需求的新技術(shù)都是偽技術(shù)

國(guó)內(nèi)人工智能，是從2015年開(kāi)始蓬勃發(fā)展的。但鮮有人知的是，早在62年前，人工智能這一概念就已經(jīng)誕生了。1956年，在達(dá)特茅斯會(huì)議上，計(jì)算機(jī)專(zhuān)家約翰·麥卡錫首次提出了“人工智能”一詞。在隨后的十年間，人工智能在數(shù)學(xué)和自然語(yǔ)言領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，用以解決代數(shù)、幾何和英語(yǔ)問(wèn)題?；谶@樣的大好形勢(shì)，當(dāng)時(shí)的很多研究者認(rèn)為，在接下來(lái)的二十年內(nèi)，機(jī)器將能完成人能做到的一切工作。然而事與愿違，進(jìn)入70 年代后，由于許多技術(shù)局限在理論范圍中，人工智能并未如研究者們想象的那樣幫助人們解決實(shí)際問(wèn)題。于是，人工智能從此進(jìn)入了極長(zhǎng)一段時(shí)間的沉寂。直到上世紀(jì)末，伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能才獲得了新生。

事實(shí)上，人工智能在當(dāng)時(shí)得不到大眾的關(guān)注，除了計(jì)算機(jī)性能不足和數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致研究停滯外，最重要的原因，是當(dāng)時(shí)的人們看不到人工智能對(duì)他們生活的影響。反觀今天，不管是語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、還是智能駕駛和智能機(jī)器人，都落實(shí)到了普通人日常生活的方方面面。因此，越來(lái)越多人關(guān)注AI領(lǐng)域，這也成了人工智能技術(shù)的發(fā)展動(dòng)力。在安防應(yīng)用這個(gè)大環(huán)境中，從始至終都有一個(gè)定律：誰(shuí)滿(mǎn)足用戶(hù)需求，誰(shuí)就能獲得市場(chǎng)。由此可見(jiàn)，不管是AI，還是安防，亦或是其他新技術(shù)，只有與具體應(yīng)用相結(jié)合，滿(mǎn)足用戶(hù)的實(shí)際需求，才能獲得發(fā)展。

AI布局的關(guān)鍵，在于應(yīng)用與實(shí)踐

根據(jù)清科研究中心的年終報(bào)告，2018年，仍有七成的投資機(jī)構(gòu)表示會(huì)把AI作為重點(diǎn)投資領(lǐng)域。而騰訊研究院與IT桔子聯(lián)合發(fā)布的《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究報(bào)告》也顯示，國(guó)內(nèi)智能機(jī)器人與無(wú)人機(jī)相關(guān)技術(shù)，語(yǔ)義分析、語(yǔ)音識(shí)別、聊天機(jī)器人等自然語(yǔ)言系列的技術(shù)，人臉識(shí)別、視頻/監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、圖像識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)系列的技術(shù)都是接下來(lái)的創(chuàng)投熱點(diǎn)。

AI市場(chǎng)的繁榮，讓所有看到方向的人都想分一杯羹，這也導(dǎo)致許多創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目言必“人工智能”。然而，任何不與實(shí)踐應(yīng)用結(jié)合的技術(shù)，都將成為泡沫。在這個(gè)層面上，巨頭們由于自身的技術(shù)基礎(chǔ)和有大量的資源，在AI方面的布局則更有實(shí)際意義。雖然各自的產(chǎn)品與解決方案有所差異，但是大家都共同傳達(dá)了一個(gè)觀點(diǎn)。那就是當(dāng)前安防行業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用依舊挑戰(zhàn)重重。

在安防市場(chǎng)2008年就推出智能分析的理念，為什么直到最近才火起來(lái)，最根本的原因是誤報(bào)率太高。以某一個(gè)轄區(qū)1000路視頻抓拍人像，并且有一個(gè)黑名單庫(kù)，1000路是一個(gè)很小的安防監(jiān)控系統(tǒng)。1千個(gè)這樣的系統(tǒng)，假設(shè)每個(gè)攝像頭每10秒或者5秒抓拍一張人臉，該轄區(qū)每秒鐘抓拍100張圖像，該轄區(qū)每天要產(chǎn)生864萬(wàn)張抓拍人臉，與20萬(wàn)人的數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)次數(shù)高大1.728萬(wàn)億次。

對(duì)動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別的性能要求，目前各大廠家是希望通過(guò)率比較高，比如說(shuō)90%的通過(guò)率，在動(dòng)態(tài)人臉監(jiān)控上面算是比較高的，它每天的誤報(bào)個(gè)數(shù)要少于200個(gè)。現(xiàn)在的問(wèn)題是誤報(bào)率太高，每次都是“狼來(lái)了”，所以公安對(duì)這個(gè)東西一方面非常想用，另一方面又老是誤報(bào)，所以他就把這個(gè)東西禁用了，甚至最后放棄，在過(guò)去幾年有很多實(shí)施的動(dòng)態(tài)人臉監(jiān)控最后都放棄了。

眾所周知，安防視頻監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)景非常復(fù)雜多變。監(jiān)控?cái)z像頭除了監(jiān)控行人之外，還要監(jiān)控汽車(chē)、物體、事件等等。每一種監(jiān)控對(duì)象都有責(zé)不同特征，如監(jiān)控行人需要了解到性別、年齡、身高、穿著、是否戴眼鏡等等信息，對(duì)于汽車(chē)除了要識(shí)別車(chē)牌，還需要更多細(xì)節(jié)特征，如顏色、品牌等等，并結(jié)構(gòu)化處理并存儲(chǔ)信息，后續(xù)才能高效利用或作出相應(yīng)的預(yù)判。

但是在實(shí)際應(yīng)用中，我們往往會(huì)遇到很多來(lái)自不同場(chǎng)景的挑戰(zhàn)。例如人口密集的車(chē)站。比如這樣

還有這樣

這樣

咋整？靜態(tài)人臉識(shí)別以及很成熟了，但動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別目前仍然還面臨著巨大的挑戰(zhàn)。除了前端高清攝像機(jī)必須要能夠采集到高質(zhì)量的人臉信息之外，還需要強(qiáng)大的算法和算力支持。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)自主訓(xùn)練以及高性能并行計(jì)算能力等等綜合提升才能解決當(dāng)前應(yīng)用難題。

AI落地，垂直領(lǐng)域更有想象空間

隨著AI技術(shù)的優(yōu)化升級(jí)和人們生活水平的提高，利用AI技術(shù)促進(jìn)系統(tǒng)升級(jí)，是未來(lái)的大勢(shì)所趨。但是，目前影響AI大規(guī)模落地的主要原因，在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量必須達(dá)到一定要求，而許多初創(chuàng)公司不具備這個(gè)條件；此外，應(yīng)用領(lǐng)域是否存在針對(duì)問(wèn)題的清晰定義，也是能否利用AI來(lái)解決問(wèn)題的重要因素。因此，安防企業(yè)針對(duì)各自的特色進(jìn)一步分化AI應(yīng)用布局，將成為各大企業(yè)的下一步棋。

以天地偉業(yè)為例，在16年就提出“回歸安防本質(zhì)、無(wú)警戒不安防”的智能細(xì)分應(yīng)用。從場(chǎng)景來(lái)看，智能安防的實(shí)際應(yīng)用可根據(jù)事件發(fā)生的時(shí)間、事件發(fā)生的類(lèi)型、如何阻止事件發(fā)生、如何回放事件過(guò)程等4種環(huán)節(jié)做應(yīng)用分析。具體來(lái)說(shuō)：

星光級(jí)效果：確保24小時(shí)都看得清

大部分事件都是在夜晚發(fā)生，而普通的產(chǎn)品在夜晚都是紅外燈補(bǔ)光黑白效果。這些錄像對(duì)事件的查看會(huì)丟失很多的色彩信息和關(guān)鍵細(xì)節(jié)。所以在效果上一定要達(dá)到24小時(shí)全彩。以天地偉業(yè)的警戒系列為例，其全部采用星光和超星光級(jí)傳感器，在夜晚無(wú)光或微光監(jiān)控環(huán)境，無(wú)需外接補(bǔ)光設(shè)備，同樣可以還原完美色彩圖像。

警戒功能：智能預(yù)警，自動(dòng)跟蹤實(shí)現(xiàn)提前預(yù)防

安防的本質(zhì)在于預(yù)防，如何有效的阻止事件發(fā)生，或者把事件消滅在萌芽狀態(tài)是智能安防的剛需。當(dāng)有人/車(chē)闖入警戒區(qū)域的話(huà)，如果可以通過(guò)內(nèi)置的入侵檢測(cè)算子，可以過(guò)濾掉多種自然現(xiàn)場(chǎng)干擾，精確識(shí)別入侵目標(biāo)后觸發(fā)聲光預(yù)警系統(tǒng)，內(nèi)置的白光燈開(kāi)始閃爍，并同步進(jìn)行語(yǔ)音提示，對(duì)闖入的人/車(chē)進(jìn)行震懾，以此同時(shí)，聯(lián)動(dòng)后端進(jìn)行報(bào)警推送。以天地偉業(yè)的警戒球?yàn)槔?dāng)有人闖入警戒區(qū)域后，該產(chǎn)品可立即對(duì)闖入的人/車(chē)進(jìn)行同步計(jì)時(shí)，當(dāng)目標(biāo)在限定區(qū)域內(nèi)的滯留時(shí)間超過(guò)預(yù)設(shè)時(shí)間（時(shí)間可設(shè)，默認(rèn)10秒）后，警戒球開(kāi)始提升警戒級(jí)別，啟動(dòng)跟蹤聯(lián)動(dòng)和激光掃描系統(tǒng)，警戒球?qū)㈤_(kāi)啟激光束對(duì)準(zhǔn)入侵人/車(chē)，發(fā)出報(bào)警聲，聯(lián)動(dòng)球機(jī)進(jìn)行跟蹤。

智能震懾：聲光結(jié)合智能震懾

一個(gè)完整的智能安防產(chǎn)品必須有聲光震懾系統(tǒng)，以確保系統(tǒng)在預(yù)判事件發(fā)生時(shí)可積極的采取震懾策略，阻止事件發(fā)生。以天地偉業(yè)的警戒球?yàn)槔?，其?shí)現(xiàn)了全光譜補(bǔ)光，通過(guò)應(yīng)用全光譜補(bǔ)光系統(tǒng)，通過(guò)內(nèi)置的白光燈對(duì)近距離場(chǎng)景進(jìn)行補(bǔ)光，通過(guò)內(nèi)置紅外燈對(duì)遠(yuǎn)距離場(chǎng)景進(jìn)行補(bǔ)光，從而讓夜間的成像效果繼續(xù)得到了提升。

警戒融合了聲音提示、白光閃爍、激光追光等聯(lián)動(dòng)預(yù)警模式，與傳統(tǒng)安防的最大區(qū)別在于智能化，因?yàn)橹悄馨卜滥軌蛲ㄟ^(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能判斷，從而盡可能實(shí)現(xiàn)人想做的事；而傳統(tǒng)安防對(duì)人的依賴(lài)性比較強(qiáng)，非常耗費(fèi)人力。AI的落地必須結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景，從事后追溯變成事前預(yù)警這個(gè)根本的變化將使得智能的普及成為必然，解放人力、更高效的安防科技是建設(shè)智慧城市的需要。警戒系列，智能分析區(qū)域周界、人員行為，靈活處理各種闖入、區(qū)域徘徊、區(qū)域停留等情況，針對(duì)不同級(jí)別的警情處以四級(jí)預(yù)警和自定義報(bào)警模式，在最大程度上減少了后臺(tái)值守的人員精力，降低人力與時(shí)間成本，在智能時(shí)代趨近的當(dāng)代，顛覆力量盡顯。

結(jié)束語(yǔ)

安防視頻監(jiān)控是一個(gè)系統(tǒng)工程，AI技術(shù)在視頻監(jiān)控的應(yīng)用挑戰(zhàn)，同樣貫穿于前端、傳輸、存儲(chǔ)、應(yīng)用等等每個(gè)環(huán)節(jié)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、邊緣技術(shù)等技術(shù)的進(jìn)步、算法的不斷優(yōu)化、計(jì)算機(jī)性能提升，當(dāng)前面臨的種種問(wèn)題都會(huì)逐步得到有效解決。同時(shí)，由此我們也可以看到，隨著安防與AI的深度融合，對(duì)安防企業(yè)的技術(shù)研發(fā)實(shí)力要求也越來(lái)越高。垂直細(xì)分，在某種程度上代表著差異化，差異化則意味著擁有競(jìng)爭(zhēng)力。在提升AI技術(shù)的提同時(shí)，融入細(xì)分領(lǐng)域的附加內(nèi)容，是AI落地的必經(jīng)之路。