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人工智能為何會(huì )成為安防領(lǐng)域一大剛需?


2021-05-31


    一直以來(lái),視頻監控便是安全防范系統中的重要組成部分,傳統的監控系統包括前端攝像機、傳輸線(xiàn)纜、視頻監控平臺。然而查看視頻是件工作量巨大且人力效率極低的事情,一直以來(lái),安防領(lǐng)域都在尋求著(zhù)不同的解決方法。人類(lèi)監視監控視頻的能力限制導致其對人工智能的需求。


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早期解決方案:運動(dòng)檢測相機



    

    為了彌補人們長(cháng)期監視監視器易喪失注意力和辨別安全警示等缺點(diǎn),采用的第一個(gè)解決方案是在攝像機上增加運動(dòng)探測器。當檢測到入侵者或行為人的動(dòng)向,探測器便向遠程監控人員發(fā)出警報,無(wú)需監控人員長(cháng)久堅守顯示屏前。然而問(wèn)題在于,室外環(huán)境中,存在多種多樣的運動(dòng)或像素的變化,例如被風(fēng)吹動(dòng)的葉子、昆蟲(chóng)、鳥(niǎo)類(lèi)、狗、陰影,陽(yáng)光等擾亂運動(dòng)。這就導致了運動(dòng)探測器每天會(huì )產(chǎn)生數百甚至數千個(gè)錯誤警報,使得該解決方案在非工作時(shí)間的室內環(huán)境中不可操作。





高級視頻移動(dòng)檢測




 

    下一次演變在一定程度上減少了錯誤警報,但代價(jià)是復雜且耗時(shí)的手動(dòng)校準。這里,檢測諸如人或車(chē)輛的目標相對于固定背景的變化。如果背景季節變化或由于其他變化,可靠性會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移而惡化。再次回應過(guò)多錯誤警報的經(jīng)濟學(xué)證明是一個(gè)障礙,這種解決方案是不夠的。

    



真正的視頻分析




 

    視覺(jué)識別的機器學(xué)習涉及模式分類(lèi)識別。真正的視頻分析可以區分人體形態(tài),車(chē)輛和船只或選定的物體與所有其他物體的一般移動(dòng)和顯示器上的視覺(jué)靜態(tài)或像素變化。它通過(guò)識別模式來(lái)實(shí)現這一點(diǎn)。當捕捉的對象(例如人)違反預設規則時(shí),則發(fā)送警報。紅色矩形或所謂的“邊界框”通常會(huì )自動(dòng)跟蹤檢測到的入侵者,并將其短視頻片段作為警報發(fā)送。

    人工智能(AI)的興起開(kāi)始使各行各業(yè)的技術(shù)發(fā)生革命性變化,其中的安全性也很突出。如果說(shuō)視頻編解碼技術(shù)將安防行業(yè)從模擬時(shí)代帶到數字時(shí)代,如今人工智能技術(shù)在安防行業(yè)的成熟應用,又把安防行業(yè)代入了一個(gè)智能時(shí)代。

    用于視頻監視的人工智能利用計算機軟件程序來(lái)分析來(lái)自視頻監視攝像機的圖像,以便識別人類(lèi)、車(chē)輛或物體。安全承包商對軟件進(jìn)行編程,以定義攝像機視圖內的受限區域(例如圍欄區域,停車(chē)場(chǎng),但不是人行道或停車(chē)場(chǎng)外的公共街道)。

    AI程序通過(guò)機器視覺(jué)詢(xún)問(wèn)觀(guān)察對象是否像參考圖像一樣移動(dòng),結合來(lái)自各種問(wèn)題的所有值,得出總體排名,如果該值超過(guò)設置的限制,則發(fā)送警報。這些程序的特點(diǎn)是它們在某種程度上可以進(jìn)行自我學(xué)習。

    基于非規則的安全AI形式,稱(chēng)為“行為分析”。該軟件完全自學(xué)習,用戶(hù)或安全承包商無(wú)需初始編程輸入。在這種類(lèi)型的分析中,AI根據自身對各種特征模式的觀(guān)察,例如大小,速度,反射率,顏色,分組,垂直或水平方向等,了解人,車(chē)輛,機器和環(huán)境的正常行為。AI對視覺(jué)數據進(jìn)行標準化,這意味著(zhù)它對所觀(guān)察的對象和模式進(jìn)行分類(lèi)和標記,對各種觀(guān)察對象的正常行為或平均行為進(jìn)行持續精確的定義。經(jīng)過(guò)幾周的學(xué)習后,它可以識別出什么時(shí)候會(huì )破壞模式。當它觀(guān)察到這種異常情況時(shí)會(huì )發(fā)出警報。例如,汽車(chē)在街上行駛是正常的??吹今{駛到人行道上的汽車(chē)將是一個(gè)異?,F象。

    AI+視頻監控

    1.主動(dòng)和實(shí)時(shí)保護

    傳統的視頻監控解決方案只有在事故發(fā)生或至少人為操作員檢測到威脅后才能保持反應性和有用性。人工智能系統的加入,則可以預先檢測到潛在的威脅并發(fā)出預警指示。

    2.高效率

    監控人員長(cháng)期工作會(huì )容易出錯且注意力疲勞是影響安全操作的主要問(wèn)題之一,AI解決方案的好處是機器可以彌補人為錯誤和缺失。

    3.智能對象和面部識別

    根據主動(dòng)和實(shí)時(shí)安全的概念,基于A(yíng)I的技術(shù)可以提供優(yōu)秀的面部和物體檢測功能。

    人工智能的力量也將實(shí)現“無(wú)面識別”,不僅可以通過(guò)臉部視覺(jué)識別,還可以識別身高、姿勢、身材等其他因素。此外,解決方案可以更加了解監控的環(huán)境,檢測活動(dòng)模式并在需要時(shí)提取異常情況;還可以嘗試不同的模擬,提出可能存在的潛在威脅情況。

    4.圖像質(zhì)量增強

    盡管高清和超高清攝像機保證了圖像捕捉的清晰度,但事實(shí)是,大部分相機仍然質(zhì)量低劣。雖然許多相機在理想的照明條件下表現良好,但在惡劣環(huán)境下質(zhì)量會(huì )急劇下降。在收集重要信息方面,這成為一個(gè)主要障礙。AI算法允許智能圖像銳化解決方案,幫助安全部門(mén)理解可能模糊或不清晰的視頻。

    5.讀取大數據

    監控不僅僅是來(lái)自單一來(lái)源的數據。不同類(lèi)型的攝像機和傳感器覆蓋了每個(gè)角落的位置,不容錯誤。這意味著(zhù)安全解決方案必須處理需要專(zhuān)門(mén)軟件系統來(lái)管理的大量數據。

    管理和解釋此類(lèi)大數據的唯一方法是通過(guò)AI提供的復雜軟件解決方案。利用大數據的力量將使安全運營(yíng)商能夠確保他們采取一切可能的措施來(lái)保護他們的資產(chǎn)。

    從目前的發(fā)展來(lái)看,AI技術(shù)具有天然在安防行業(yè)落地的場(chǎng)景、需求和應用,并正推動(dòng)視頻監控行業(yè)繼高清化和網(wǎng)絡(luò )化之后的第三次技術(shù)變革。從“看得見(jiàn)”到“看得清”再到現在的“看得懂”,在未來(lái)必將有更多的AI算法、AI芯片、AI產(chǎn)品被應用到視頻行業(yè),從而帶動(dòng)安防市場(chǎng)的發(fā)展,除此之外,AI也引爆了整個(gè)安博會(huì )以及整個(gè)安防行業(yè),AI+安防已成為一大火熱的話(huà)題。

    

轉自丨ofweek人工智能網(wǎng)