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安防进入人工智能时代

人工智能正在席卷全球科技领域,在为安防产业带来巨大的机遇,同时也带来了挑战。在人工智能众多应用领域中,安防最早实现落地应用,被人们寄予厚望。其实早在十多年前安防已经引入了智能分析,并一直在不断进步,现在是深度学习所带来的第三次 AI 浪潮。深度学习有三个非常重要的要素:第一是深层神经网络,神经网络并不是一个新东西,只是现在做得更深,能解决更复杂的问题;第二是有监督的学习,大数据训练;第三是高性能并行计算。目前,安防产业已经进入人工智能时代。

安防应用主要涉及两大类,其一是监控类,关注黑名单;其二是授权类,关注白名单。其中和AI相关的研究,从基础技术上来讲,涉及机器学习、计算机视觉、芯片等;从应用产品上来讲,包括智能安防、智能金融、智能交通、机器人等。

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AI安防的痛点

李开复曾在接受访问时表示:“具有一定规模和质量的数据集成为人工智能行业发展的一大制约。因为生产环境的数据太多,目前没有足够的标注数据去解决问题。并且人工标注不能从根本上解决问题,必须在真实运用场景里得到闭环回馈的标注,才能真正解决大数据的标注问题,从而推动AI向更高层次发展。”

有监督的深度学习需要大数据训练。虽然通过提升算法、改进网络架构、增大标注数据等手段,能够提升有监督的深度学习的发展空间,但是人工标注需要大量的人力、财力和时间资源来支持,并且可提升的空间有限,与2014年前后的迅猛发展相比,目前它的发展已经放缓,正在向天花板靠近。

从应用规模来看数据规模,以一个辖区为例,假设有 1000 路视频,在深圳大概是一个村镇的规模,用来抓拍人像,与 20 万人的黑名单库做比对。假设每个摄像头每 5 秒抓拍一张人脸,该辖区每秒钟抓拍 200 张图像,每天产生 0.173 亿张抓拍人脸,跟 20 万人的库的比对次数是 0.173 亿*20 万,约 3.456 万亿次。业务上希望正确识别率不低于 90%。

中科院生物识别与安全技术研究中心主任、中科奥森首席科学家李子青教授在雷锋网主办的“2018 中国人工智能安防峰会”上发表了“AI+安防:创新解决当下,赋能未来”题目演讲。在谈到AI安防的痛点时介绍道:“从应用来讲,动态识别的误报率太高,没有将大数据资源充分利用起来;核心引擎的提升需要标注数据,而数据的标注、加工需要靠人工进行。这是 AI 技术和应用的一个发展瓶颈。所以,我们必须形成应用场景的数据闭环,能够利用生产环节的大数据进行自主学习,AI安防才能更好地发展。”

从数据源头来看,视觉传感器输出的图像质量,仍然受到暗光、强光和逆光的影响,导致人脸识别性能的进一步下降,特别是在室外、动态场景下。虽然现在有宽动态、星光级摄像机,但这仍然是一个很严重的问题。

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据统计,2011年—2017年,安防市场连续保持两位数的增长,预计未来三年仍将持续增长,年复合增长率预期为7.6%,到2020年,安防市场年销售额将到达3150亿美元。

人工智能垂直于安防领域,安防产业将成为人工智能企业发力的主赛道。传统安防企业,如海康、大华和宇视等巨头企业在行业深耕多年,有强大的市场优势,通过资源整合、产业升级和产品研发布局人工智能的发展,并实现了落地应用。

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