大數據時代下的智能安防淺析

林小華

摘 要：近年來，借助于深度學習和大數據的技術突破，人工智能實現(xiàn)了里程碑式的發(fā)展。智能安防應運而生，“無AI，不安防”成為眾人熱議和媒體報道的焦點。本文主要介紹人工智能的概念，分析大數據價值和意義，并探討了當前智能安防的行業(yè)現(xiàn)狀、存在問題及解決方法，同時呼吁各界要理智對待人工智能熱潮，摒棄“銀彈”思想和一勞永逸觀念，腳踏實地、合力持續(xù)推動智能安防行業(yè)不斷向前發(fā)展。

關鍵詞：人工智能;大數據;智能安防;視頻監(jiān)控

引言：

近十年來，在平安城市建設深入推進的過程中，我國安防行業(yè)一直將智能化作為發(fā)展的主要方向之一，在視頻前端感知、視頻數據結構化以及后端大數據挖掘、深度學習、分析研判、預測預警等技術應用方面取得了較大進步，不少技術應用走在了行業(yè)領域的前列[1]。然而對于新一代人工智能的要求來講，這些成果仍是初步和粗淺的，由于目前缺乏對人工智能系統(tǒng)理論和標準的研究，以至于許多企業(yè)把智能化發(fā)展的一些初級成果當成人工智能去宣傳和渲染，過度商業(yè)化的炒作不僅會混淆概念、誤導市場，有時甚至連自己也會產生方向性錯覺。試問：我們真的理解人工智能嗎？真的掌握了其核心算法及關鍵技術嗎？真的擁有了足夠可用的大數據嗎？

1人工智能及大數據

1.1人工智能的概念

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門技術科學[2]。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解人類智能的本質和運作機制，并研究開發(fā)出一種能以人類智能相似的方式做出反應的機器人。人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能自誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域不斷擴大。隨著研究的不斷深入，人工智能已經可以對人類的意識、思維的信息過程進行簡單模擬。

1.2為什么需要大數據？

世間一切事物都包含靜態(tài)的信息數據，此外任何事物的活動都在產生數據，而且這些數據都是有意義的，這為深度學習提供了大量的數據基礎[3]。同時，計算機硬件性能和網絡傳輸速度的不斷提升，云技術的蓬勃發(fā)展，以及人工智能的算法和技術的飛速發(fā)展大大降低了分析大量數據所需的門檻，從而使大數據的應用普及成為可能，推動信息數據成為繼物質、能源之后的第三大戰(zhàn)略資源。深度學習的前提條件是擁有足夠可用的訓練數據，任何一個人工神經網絡搭建完成以后，只有通過各種類型訓練數據的檢驗，才算完成對實際應用場景的模擬。而大數據可以為深度學習提供訓練數據，基于數據，可以觸摸、理解和逼近現(xiàn)實復雜系統(tǒng)，這就是需要大數據的根本原因。

2大數據時代下的人工智能應用于安防領域

2.1“如魚得水”

過去的20年高速發(fā)展中，安防行業(yè)經歷了從模擬到數字、從數字到高清的發(fā)展變革，2017年迎來了“安防AI元年”。雖然人工智能總體水平仍處于初級階段，但這并不妨礙人工智能在特定領域（比如安防領域）得到廣泛的應用并且取得巨大成功。

實際上，人工智能具有天然在公共安全視頻監(jiān)控的圖像信息分析處理中落地的場景、需求和應用，在該領域中人工智能技術主要應用于人體檢測、人臉識別、人臉特征識別，車輛檢測、車牌識別、車輛特征識別，行人特征識別，人員軌跡分析，行人步態(tài)識別，人群密度分析等場景，通過人工智能技術將前端采集的視頻圖像進行自動化解析，由機器自動完成非結構化的視頻圖像數據向準結構化或結構化數據的轉換，再通過模式匹配，實現(xiàn)身份識別、分析研判、預測預警等功能，充分發(fā)揮了視頻監(jiān)控圖像信息的實戰(zhàn)價值。其中，基于模式匹配的人臉識別智能系統(tǒng)在公安實戰(zhàn)中大放異彩，人臉識別主要分為靜態(tài)人臉比對和動態(tài)人臉識別比對，在公安實戰(zhàn)中主要用于布控排查、邊境防控、犯罪嫌疑人識別、司法人臉鑒定、重點場所門禁等場景，在實際應用時都需要面對海量的視頻數據，通過基于大數據的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)助一線民警實現(xiàn)分析研判及預測預警，在一定程度上將基層警力從繁重的視頻圖像分析工作中解放出來，對于全面深化公安改革，釋放警力，實現(xiàn)改革強警、科技興警的目標具有重要的現(xiàn)實意義。

2.2“道阻且長”

雖然目前人工智能在安防領域得到廣泛的應用并取得巨大成功，但是仍處在自然界最低級生物的智能都能夠超過我們最智能機器人的階段，人工智能技術研究與應用還有很長的路要走。當前，智能安防主要存在以下問題：一是目前人類科學對于自身智能的認識非常有限，對人類智能的本質和運作機制的理解并不透徹;二是深度學習算法技術瓶頸逐漸凸顯，當數量級飽和之后，圖像分類的精確度和規(guī)模不再呈現(xiàn)線性關系，大規(guī)模深度學習無法進一步提升模式識別的能力;三是數據治理體系遠未形成，原始數據資源豐富，然而數據壁壘依舊存在、法律法規(guī)發(fā)展滯后，制約了數據資源中所蘊含價值的挖掘與轉化;四是在安防行業(yè)中，許多企業(yè)把智能化發(fā)展的一些初級成果當成人工智能去宣傳和渲染，進行過度商業(yè)化的炒作，卻忽視了將產品和技術落地。

面對當今及未來愈演愈烈的公共安全威脅和日益嚴峻的治安管理態(tài)勢，智能化自動化必將成為安防行業(yè)未來的發(fā)展趨勢，智能安防的發(fā)展形勢只會越來越好。針對上述問題，筆者認為：一是研究人員要不斷加強基礎科學研究，助力人工智能領域取得新的突破性進展，同時要不斷加強技術創(chuàng)新和算法融合，促進物聯(lián)網、大數據、云計算與機器人等技術的融合應用;二是管理人員要不斷完善體制機制，穩(wěn)步推進國家大數據戰(zhàn)略和公安大數據戰(zhàn)略的實施，建設自主可控大數據技術體系和產業(yè)生態(tài)，構建完整的數據治理體系，為全面推進大數據的綜合應用注入強大動力;三是企業(yè)人員要堅持實戰(zhàn)應用為主，以公安業(yè)務為核心，拓寬實戰(zhàn)產品深度，整合智能安防解決方案，大力推進產品、解決方案與公安實戰(zhàn)應用的融合，在自己擅長的領域深耕，拋棄紛繁的概念炒作，將產品和技術落地，踏踏實實解決具體的智能安防領域問題。

結束語：

迎來第三次高峰的人工智能是幸運的且具有巨大魔力，此次人工智能熱潮不僅獲得了國家相關政策支撐，而且吸引了大量社會資本的投入，其中安防行業(yè)更是當仁不讓，智能安防成為人工智能開花結果的成功典型。然而，通過冷靜反思，我們發(fā)現(xiàn)深度學習熱度已經大大下降，人工智能的這一輪風口日漸疲軟。正如墨菲定律所說：如果事情有變壞的可能，不管這種可能性有多小，它總會發(fā)生。所以在筆者看來，人工智能的第三個冬天一定會來臨，而且會來的比我們想象的要早。無論人工智能領域是處于高峰還是處于低谷，希望各位安防從業(yè)人員都能不忘初心、砥礪前行，要摒棄“銀彈”思想和一勞永逸觀念，腳踏實地解決智能安防領域依舊存在的問題，主動構建、優(yōu)化與生態(tài)圈合作伙伴的關系，共同營造共生、互生、再生的局面，合力持續(xù)推動智能安防行業(yè)不斷向前發(fā)展，助推公安改革工作，為維護公共安全和社會穩(wěn)定、為我國社會治安綜合防控體系建設貢獻自己的力量。

參考文獻：

[1]邱駿.互聯(lián)網+背景下的?；奋囕v智能安防系統(tǒng)應用研究[J].智庫時代，2018（51）：154-155.

[2]郭文勇.物聯(lián)網在建筑智能化管理中的應用[J].智能建筑與智慧城市，2018（11）：111-112.

[3]劉永立.智能安防系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].電腦編程技巧與維護，2018（10）：140-141+161.