看AI人工智能在安防領域的(de)應用和(hé)發展前景

 自(zì)從道(dào)路視(shì)頻監控系統興起之後，目前城市視(shì)頻監控建設即将進入擴張與結構改變的(de)階段，在這種需求變革下，安防監控系統将需要更多元化與人工智能化的(de)整體解決方案。現代化的(de)公共安全已不再僅止于無限的(de)擴充影像監控覆蓋密度、廣度以及追求超高(gāo)清解晰度，而是透過這些人工智能化的(de)手段與工具，讓安防時代更進一(yī)步，轉向注重數據采集、應用和(hé)管理(lǐ)的(de)人工智能化AI安防時代。
　　

  面對這樣的(de)挑戰，AI安防監控使用者如(rú)何能在大量增加的(de)數據中，利用既有的(de)人工智能技術快速獲取有價值的(de)資料，便成為(wèi)當前最重要的(de)話題。以下簡述幾種與AI安防監控結合的(de)AI人工智能技術：
        1、人工智能的(de)模式識别技術
　     通常在監控系統收集的(de)影像數據資料中，資料本身并不具價值，必須再經過深度挖掘、分析資料中影像呈現的(de)數據模式，才會産生出真正有用的(de)價值。未來是大數據的(de)時代，數據資料的(de)模式識别将備受重視(shì)。
        2、人工智能的(de)深度學(xué)習技術
       此為(wèi)AI人工智能機器深度學(xué)習研究中的(de)新領域，其動機在于建立、模拟人腦進行分析學(xué)習的(de)神經網路，它模仿人腦的(de)行為(wèi)思考機制來解釋數據資料，例如(rú)影像內(nèi)容、聲音和(hé)資料本身。未來要讓AI人工智能的(de)機器深度學(xué)習能夠大行其道(dào)，數據資料本身将是最主要的(de)關鍵因素，而影像監控資料占大數據總量的(de)60%以上，也就是說，影像監控領域有70%以上的(de)數據資料分析是用來進行影像識别。目前這種AI機器深度學(xué)習在AI安防産業的(de)諸多領域都取得了很大進步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識别準确率甚至超過人類的(de)眼睛判斷。
      3、 AI人工智能的(de)前端識别技術
      AI安防監控智能化，系統就需有基于AI人工智能相關的(de)「影像識别」運算技術，才能夠開發出一(yī)系列的(de)智能化監控應用設備，因此前端識别技術也就成了AI人工智能的(de)第三個本質技術。
      在AI人工智能分析市場的(de)創新推動下，人們挖掘影像監控中有價值的(de)數據資訊，并不僅隻是局限于當前人、事、物的(de)基本資訊而已，同時也需依靠廠商強大的(de)研發能力，可(kě)以不斷對AI安防大數據采集的(de)關鍵資訊進行有效補充，不但為(wèi)最終的(de)大數據平台帶來更具附加價值的(de)資料，也為(wèi)深度的(de)AI人工智能在AI安防産業數據應用下，提供源源不絕的(de)産品發展動力。
      1、更智能的(de)AI應用
分布式結構可(kě)以包含雲計算和(hé)邊緣計算。它将人工智能(AI)算法從雲端擴展到本地(dì)視(shì)頻錄像機和(hé)服務器，并進一(yī)步擴展到安全攝像機等邊緣設備。三層架構都支持構建一(yī)類新的(de)AI驅動應用目标，甚至更智能，更快速。雲端攝像機視(shì)頻分析和(hé)深度學(xué)習功能的(de)結合可(kě)以改善視(shì)頻分析。攝像機可(kě)以配備基本的(de)視(shì)頻分析，它們與雲基礎設施相連，可(kě)提供額外的(de)深度學(xué)習算法。這些攝像機提供計算機視(shì)覺預處理(lǐ)，而大量詳細的(de)分析則可(kě)以在雲端神經網絡中處理(lǐ)。
      2、從邊緣到雲端的(de)數據分布
      雲計算允許具有各種計算功能的(de)用戶在私有雲或位于數據中心的(de)第三方服務器上存儲和(hé)處理(lǐ)數據。然而，随着計算業務變得越來越頻繁和(hé)複雜，對數據處理(lǐ)性能的(de)需求甚至更高(gāo)。在數據傳輸到雲端的(de)過程中，雲計算消耗了巨大的(de)網絡資源和(hé)時間，這些都導緻網絡擁塞和(hé)低(dī)可(kě)靠性。
      3、雲端增加了AI功能
      雲端提供了AI和(hé)深度學(xué)習應用所需的(de)額外數據計算功能。
      4、邊緣系統的(de)優勢
      深度學(xué)習和(hé)神經網絡計算無處不在。它們現在已經在本地(dì)計算機，嵌入邊緣設備的(de)系統中，甚至雲端廣泛使用。

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