人工智能技术在安防领域的应用

在安防领域，随着安全城市和智慧城市建设的不断推进，越来越多的监测点被设置。从最初的几千路，到几万路，甚至于到现在几十万路的规模，视频和卡口产生海量的数据。同时，随着高清视频、智能分析、云计算和大数据相关技术的发展，安全是判断从传统的被动防御为主动开发早期预警，该行业也从单一安全应用行業，提高生产效率，增加生活智能化方向发展的程度，提供更多的工业和人的视觉和智能的解决方案。随着安全领域的发展，人工智能发挥着重要的作用。

一、人工智能在安全行业的应用存在问题

在安防行业，人工智能技术的进步和未来的发展趋势是毋庸置疑的，很多行业内的企业已经推出了相关的产品和解决方案。尽管安全一直是最好的人工智能降落的地方，但从目前看来，人工智能的应用安全行业市场细分的情况下，未能达到预期的效果，新的人工智能产品的替换率仍在寻求新的突破。在技术研发、产品集成和应用方面还存在许多困难和困难。

1.行业参与者层面。受限于各自的技术领域与行业发展，在安防领域参与AI技术研发应用的各方均存在明显的优劣势，这也是各方在持续推进AI技术落地应用中面临的一些难题。首先传统安防企业虽然表现出积极拥抱AI技术的态度，一些大型安防上市企业也提出对应策略，但时间点都集中在近两三年，成熟的AI产品及行业解决方案还相对较少，算法积累以及与行业的融合时间还较短。根据目前市场上反应来看，传统安防企业AI产品依然局限于人脸识别、车辆识别以及相应的大数据平台的应用。其次部分AI算法企业虽然从四五年前就开始将视角转向安防领域，并基于自身在算法上的积累优势，推出了相应的AI安防产品及解决方案。但是算法企业在硬件制造、行业积累和渠道拓展方面，与传统的安防制造企业存在着很大差距，尤其是在细分领域应用积累，亟需进一步提高。最后处于底层的安防中小企业既没有资金实力，又缺乏算法领域研发，又没有能力通过与各地公安业务部门建立合作关系获取大数据支撑，唯独有细分领域行业应用的经验。这也是AI时代，安防中小企业面临的一系列亟需解决的难题。

2.技术层面。目前，人工智能技术在安防行业的应用表现出一种欣欣向荣的态势，但当前的应用还只是浅层次的，技术还不成熟，在一些场景应用中，人工智能还无法实现较为理想的落地效果。例如AI在细分领域中环境适应性较差，目前鉴于车辆及道路环境的相对标准化，识别率相对较高，但对于人脸的准确识别则很容易受到光照不足、图像模糊、目标尺寸过小或相互遮挡等环境影响，以致影响到识别准确率。另外，数据资源分散，安防领域监控数据的开放性和共享程度相对较低，很难开展多维数据的交叉融合分析，这使得人工智能分析缺乏有效的数据支撑，同样也会影响准确率。同时，不同的场景理解受限，由于缺乏有效的专业领域经验知识的积累，视频内容的理解能力偏弱，目前的智能分析多为单场景的目标检测和行为分析，很少涉及大范围场景的关联行为分析，以致很难用于异常行为分析和风险预测。

3.落地应用层面。早在2012年，深度学习被广泛应用之后，部分AI算法企业将视角转向安防领域，并研发出基于人工智能或深度学习的AI安防产品。从产品线来看，主要分为人像识别布控系统、视频结构化分析系统、车辆大数据平台、警务大数据平台、AR实景指挥系统。但是在硬件制造、行业积累和渠道拓展方面，算法企业与传统的安防制造企业存在着很大差距，尤其是在细分领域应用积累，亟需进一步提高。

二、人工智能在安全领域的应用场景

1.智能交通。人工智能在交通管理中可以实现对交通信号灯的智能调控。通过物联网技术将道路上往来车辆、行人等元素收集起来，利用人工智能技术进行交通安排，减少无效等待时间，提高交通运输效率。同时，在交通管理中的人工智能图像识别技术还能增强车辆识别功能，不仅能够对车牌号码进行识别，还能识别车辆品牌、颜色、型号以及车辆特征等。这极大地增强了车辆追踪效率，在交通事故处理、违章车辆自动记录等领域起到了重要的作用。

2.智能家居。人工智能安防技术的利用体现在自动化布防技术上。当家居安防系统检测到家中无人时，会自动进入布防模式，不仅能够自动关闭开启的门窗、切断电器电源，还能启动必要的摄像头。当发生紧急状态时，能够远程通知主人。同时，人工智能技术还能让智能家居系统通过深度学习，为主人提供差异化、个性化服务。例如根据进入房间的人来判断播放的电视节目种类或者音乐类型、自动调节灯光亮度以及室内温度、保护儿童和宠物的安全等，从而提高居住舒适度。

3.智能警务。警务安防系统的作用是对突发事件进行响应、协助侦办案件、日常治安巡查等。人工智能在警务安防系统中能够部分代替前端人员的巡视、响应任务，实现自动监测、自动报警、自动应对，并扩大监测覆盖范围，增强监测和反应精度，从而提高警务执法效率。高级人工智能安防还能自主深度分析区域环境内犯罪趋势，利用大数据技术采集人员生物数据、环境情景数据、事件智能分析数据等。通过运算程序深度学习技术对犯罪活动进行预判，从而安置最佳警力部署，有效提高区域治安水平和执法效率。

4.平安校园。校园是弱势群体的聚集之处，因而是相对容易遭受犯罪嫌疑人威胁的场所。人工智能安防系统能够第一时间发现潜在的犯罪威胁，及时进行报警和采取预防措施，对于维护校园安全具有重要意义。人工智能安防系统在平安校园的建设中，具有不可替代的关键作用。例如监控视频识别技术能够对出入校园的人员进行监测，及时发现外来人员，协助门卫对外来人员进行登记和管理;同时，人工智能还能根据犯罪人员数据库、行动轨迹和逗留时间自动识别可疑人员，根据具体情况智能判断是否通知保安或直接报警。从而极大地提高了校园的安保程度，充分保护了在校师生的安全。

5.智慧社区。社区是城市生活的基本单元，每个社区都涉及人员、车辆、物品的大量活动信息，人工智能在社区安防系统中能够有效收集、处理这些海量数据，从中提取出有效信息，从而提高社区安防系统的水平。例如在社区监控系统中，可以用人工智能计算合理的监控设备布局，并在出入口和关键区域安置人脸识别和车辆识别摄像系统、智能视频分析和预警系统等，对社区往来人员和车辆进行监测和管理。这样不仅能及时发现可疑目标，预防危险事件发生，还能协助警方查案、办案。此外，社区人工智能安防系统所收集的海量信息，还能为公安、物业、街道办等提供相应的业务支撑，从而提高区域部门的协作能力。

总之，在人工智能增强安全防御能力的过程中，企业不断加大投入，无论是弥补人工智能算法和人才的不足，还是加快行业积累和渠道建设，最终都希望能够为用户提供更智能、更完善的综合解决方案。因此，目前推动人工智能行业赋权最有效的方式就是合作。劣势与优势相辅相成，找到合适的合作伙伴，实现优势互补，更容易实现双赢。在此过程中，安防中小企业根据自身在细分领域的经验，更容易通过与AI算法企业的合作实现双赢。除了加强合作，整个行业也应该清楚，当前人工智能的发展，整体水平仍处于初级或启动阶段，智能系统的程度在短时间内很难实现普遍实际效果，该行业应该更严谨、更开放的态度，不断技术创新，应用程序开发促进安全产业升级。