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回顾2016年安防行业关键词

人脸识别:www.reconova.com 2017-01-11

时光如白驹过隙,转眼间2016年已经过去。回首2016年,总有那么几件事,那么几个关键词在行业发展中留下痕迹,并留在我们心中。

“深度学习”

如果要在2016年安防行业选出一个最火的关键词,那一定非“深度学习”莫属。今年三月份AlphaGO与李世石那场人机大战着实让人工智能、深度学习等概念大火了一把。

深度学习的安防应用

让深度学习能够如此大行其道的关键要素就是数据,特别是海量的数据,因为神经网络是训练出来的,大量的数据是其训练的基础。深度学习需要成百上千甚至几百万张图像来训练,直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确,这样才能导致得到正确的结果。

而安防行业,就是一个拥有着海量数据的领域,而且99%以上的数据是非结构化数据,这使得安防大数据要走向深度应用首先必须解决的就是视频结构化问题,而这正是深度学习擅长的。深度学习技术可谓安防行业的“颠覆性力量”。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。可以说,较之以往的传统智能算法,深度学习在解决视频结构化问题方面更智能。

因此,深度学习的在安防行业的方方面面得到了广泛应用:如人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析等等。 


“人工智能”

去年是人工智能诞生60周年,就好像是又经历了一个轮回。“人工智能”的概念再次进入到人们的视野当中。AlphaGO与李世石的人机大战;甚至在G20峰会上,习总书记也着重强调了人工智能技术。种种迹象表明,人工智能安防行业的应用即将迎来一个火热的高潮,甚至有人说,2016年是安防人工智能元年。

提到人工智能,我们首先有必要把人工智能和前文中提到的深度学习做一个概念的区分。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。简单来说,人工智能就是为机器赋予人的智能。

而深度学习作为机器学习技术的一个分支,则是一种能够实现人工智能的技术,也就是说,实现机器的人工智能是我们的目标,而深度学习则是实现人工智能的一种技术手段,是实现人工智能的基础。

安防需要人工智能

安防需要人工智能最根本的原因是,我们需要将被动防御变为主动预防。传统的安防系统主要依赖于人防和技防,随着视频高清化等技术的快速发展,安防系统每天会产生海量的数据,这使得通过人力进行观察和决策变得越来越困难。据不完全统计,2015年摄像头出货量达五千多万台,仅仅视频监控录像而言,每天的数据量就达上千PB,在视频监控大联网、高清化推动下,视频监控业务步入数据的井喷时代。

2015年5月6日,九部委下发《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》(以下简称“意见”)。《意见》指出,到2020年,要基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用。在“全域覆盖”方面,要求重点公共区域视频监控覆盖率达到100%,新建、改建高清摄像机比例达到100%;重点行业、领域的重要部位视频监控覆盖率达到100%,逐步增加高清摄像机的新建、改建数量。随着“全覆盖”工作的展开,摄像头装得会越来越多,需要处理的数据也就越多,而大数据技术的核心意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。而在面对如此巨大的数据量时,人工的处理无论是从速度还是从效率上来说,都已无法实现,最高效、最直接的方法就是让机器变得更智能。

人工智能在安防的应用

人工智能是安防行业发展的必然选择,也是是安防企业转型升级的重要推动力之一。未来的安防技术的应用将不再限于监控本身,而是会回归到物联网的范畴,通过人工智能技术,将物联网、云计算、大数据等技术进行融合,实现传统安防的深度变革,使得传统安防变得更智能化、立体化、移动化,由事后追查向事中处置和事前预防转变。在整个安防行业来说,总结起来就是三大智能:结构化的智能、业务的智能、大数据的智能。

人工智能在安防领域的应用,主要体现在以下这几个方面:

1.在公安行业的应用
公安行业迫切需要在海量的视频信息中发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析,给出最可能的线索建议,将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天,缩短到几分钟,为案件的侦破节约宝贵的时间。

2.在交通行业的应用
在交通领域,随着交通卡口的大规模联网,汇集的海量车辆通行记录信息对于城市交通管理有着重要的作用,利用人工智能技术,可实时分析城市交通流量,提升城市道路的通行效率。

3.在智能楼宇的应用
在智能楼宇领域,人工智能是建筑的大脑,综合控制着建筑的安防、楼控等系统,对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位,区分办公人员与外来人员等等。

4.在民用安防的应用
在民用安防领域,每个用户都是极具个性化的,利用人工智能强大的计算能力及服务能力,为每个用户提供差异化的服务,提升个人用户的安全感,确实满足人们日益增长的服务需求。

 
“智慧城市与智能安防”

2016年对于安防行业是重要的一年,深度学习以骄人的成绩重归公众的视野,这无疑又给我们朝智能安防方向的发展打了一剂强心针。下半年,中共中央总书记习近平在主持学习实施网络强国战略时强调,以建设新型智慧城市为抓手,以数据集中和共享为途径,建设全国一体化的国家大数据中心,推进技术融合,业务融合,数据融合,实现跨层级跨地域,跨系统的系统管理和服务.智慧城市的建设离不开城市安防,城市安防的主力军离不开智能安防,相信在未来的一段时间内,智能安防技术将为安全技术防范行业的发展点亮一盏明灯。

传统安防现状

随着近几年社会信息化的快速发展,我们认识世界的思维方式也逐步迈上了一个新的台阶,这也为我们加速建设社会治安立体防控体系提供了新的手段.传统的安防行业涵盖了视频监控防范系统、出入口控制系统、防爆安全检查系统、安全报警系统、社区安全防范系统等领域。回顾安防行业近年来的发展,传统的安全防范技术似乎已开始逐渐淹没在信息高速发展进程的历史舞台中,市场对安防产品的需求已越来越凸显为多元化、专业化和智能化。

何为智能安防?

传统的视频监控防范系统虽然做到了对远程现场动态的实时掌控,但仍然需要有大量人员对监控视频进行实时观看,对监控录像的应运也主要停留在事后的查询和搜索阶段,这样不仅耗时耗力而且对监控系统的整体利用率也相对较低,而物联网技术的普及应运,使得这种局面发生了本质改变,“智能安防”的概念开始悄然兴起。

智能安防将最大程度地摆脱机器(安防系统)对人的依赖,我们不再需要人工实时查看视频,因为智能安防系统将自动实时监测,一旦发生异常情况,系统立即向安保人员发出警报,我们对监控录像的利用也将从简单的查阅阶段过度到实时告警阶段,通过学习监控录像,统计出异常情况的高发时间段、地点等信息,从而能最大程度地预测未来情况,采取措施遏制异常情况的发生。

应用场景

“智能安防”技术的种种优点,使各行各业都开始从人工安防方式投向了智能安防产品的怀抱。

在银行,智能安防系统将通过行为分析,针对长时间滞留人员或异常行为人员进行实时报警。

在百货公司,智能安防系统通过来客人脸识别之后,将结合消费者的以往消费记录,告知导购人员,从而为消费者提供更加适合的消费信息。

在社区,智能安防系统可以先增加常住人员名单库,在通过人脸识别技术,从而对外来人员进行预警或提醒安保人员进行询问处理。

在公共场所,智能安防系统可以通过增加人脸黑名单,从而对惯盗人员进行实时预警处理。在高速公路,智能安防系统对机动车辆进行实时监控,对违规车辆进行即时处罚或即时短信警告提醒。

这样的场景实例举不胜数,智能安防的理念已经开始渗透到了社会的各个阶层,这也就是我们所说的“泛安防”时代。泛安防时代的到来也将彻底改变安防行业的产品发展基线,单一的具备某一功能的产品已开始逐渐丧失其市场竞争力,市场迫切需要的更是一种多元化、专业化、智能化整体解决方案。

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