AI安防的三大类别与四大弊端-电子发烧友网

在科技发展迅猛的今天，人们正在享受着安防监控带来的安全感。安防监控除了可以对正在发生事件的实时记录外，还可以对监控视频进行分析，提取其中信息(如车牌、人脸、动作分析)，从而进行视频推送预警、实现预防。可以起到“防患于未然”的作用。

近年来，人工智能、大数据技术迅速发展，在行业市场中受到了空前的追捧，它们已率先在数据可得性高的领域开始解决行业痛点。

安防领域是人工智能完美落地的天然场景

1.大数据是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑，而安防行业拥有海量层次丰富的视频数据，能够充分满足人工智能对于算法模型训练的要求。

2.安防监控领域有着事前预防、事中响应、事后追查的逻辑需求，人工智能可以为这一问题提供新的解决思路。

3.据统计，在2011—2016年期间，安防市场连续保持2位数增长，预计2016-2020年期间仍将持续增长，年复合增长率预期为7.6%，到 2020 年，安防市场年销售额将达到 3150 亿美元。鉴于如此大的市场规模，人工智能早已“蠢蠢欲动”！

就技术需求和市场规模而言，安防领域是人工智能最快、最好的“着陆场”。传统的安防监控虽然实现了记录功能，但不能准确识别视频中的人、物和场景。而具备视觉的智能视频监控系统可以彻底改变这一现状。

智能视频监控系统类别

1.对人、物的识别：主要就是识别监控系统关心的内容，包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类技术，常常应用于道路监控、金融银行、航道管理等行业，主要是为客户提供识别记录和分级管理的依据。

2.对人、物运动轨迹的识别：目前细分的很多，主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、自动PTZ跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等。此类技术，除了数量统计外，一般是对某个过程进行判断，一旦发现了异常情况，如有人进入警戒区域、广场东北角有人迅速聚集等情况，就发出报警信息，提醒值班监控人员关注相应热点区域。目前此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。

3.对环境影响的判断和补偿：可以在复杂背景环境中实现正常的监控功能。环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能视频监控系统技术应用能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警。此类功能关键技术点是在各种应用场合下，均能够较稳定地输出智能分析的信息，尽量减少环境对视频监控的影响。

随着高清化、深度学习、云存储、GPU 、物联网的研发，人工智能落地安防领域的切入方式主要有两种：

1.从产品到技术：传统安防领域企业不断加快软硬件产品的智能化进程；

2.从技术到产品：以算法见长人工智能企业积极布局终端应用行业领域，如金融、公安、楼宇园区等。

人工智能在安防领域的应用

1.公安领域

智能监控可以实时分析海量数据并提取有效线索，锁定犯罪嫌疑人或车辆轨迹，完成追踪、抓捕、营救等一系列任务。这一过程涉及图侦、实战、预判三层应用以满足事前预防、事中响应、事后追查的现实需求，可以有效防范化解各类安全风险。

2.交通领域

智能监控分析人和车的密度分布、变化趋势进行动态监测，通过调整红绿灯间隔合理配置资源，提升通行效率，为大众的畅通出行提供有利保障。

3.智能楼宇及园区领域

门禁考勤系统中采用生物识别技术，不仅可以区分工作人员和非工作人员，还能起到降低楼宇能耗的作用。

4.零售领域

为管理者提供远程可视化、顾客数据采集和分析、POS收银监督的巡店方式。