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人工智能在安防領域面臨的四大挑戰

2019-06-21 10:16
云云眾生
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除了芯片、算法、產品的進步,目前包括5G通訊、傳感等這些技術能力的提升,也為安防的“智能+”賦能,誕生出創新的智能應用。但發展中也面臨諸多挑戰:

1.視頻數據深度融合應用要提升

如何對現有視頻進行深度應用,將被動查證的事后應用模式轉變為主動防御的事前應用模式是安防行業的迫切需求,但目前這塊的應用仍有待加強。

智能化應用的技術特點決定了其本身也是一種綜合化應用。目前公安機關從業務實踐中感受到了人工智能初步與視頻監控結合帶來的成效,但如何在大數據戰略的引領下,進一步緊緊圍繞實戰和實用,針對跨技術領域的廣泛融合,跨業務部門的綜合應用,在實戰的有效性上給公安民警賦能,在實用的便捷性上給基層民警減負,依然是當前人工智能在公安業務領域的痛點和難點問題,需要進一步解決。

2.新技術需要推進落地

目前,安防行業核心的AI技術包括人體識別(人臉和人體)、車輛識別等都實現了較好的應用。賴劍煌教授提到,現在人臉識別、車牌識別技術已經達到不錯的水平,目前人臉識別在視頻監控里面用得比較好,但大范圍的行人再識別應用還沒有見到,比如看不到人臉的時候這要靠行人再識別技術結合人臉再識別來做精準布控。

許多重要場所的安檢例如地鐵安檢,還要花財政很多錢,浪費了大量的人力物力,這說明基于視頻監控安防技術的研發與應用還不到位,如何利用視頻監控技術簡化安檢流程和提高安檢水平還有很大的推進空間。

行人再識別是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。在視頻監控應用中當監控系統看不見人臉或者無法看到人臉,這就依賴于行人再識別技術。目前遍布城市的攝像機里面,符合人臉采集標準的攝像機占比較少。而要最大限度挖掘傳統平安城市、天網工程的治安攝像機的潛力,行人再識別技術非常重要。

此外,音視頻系統中的聲音一直沒有得到充分挖掘,而在應用中用戶其實有迫切的需求。

3.多算法融合要加強

在實際應用中,不同算法分析功能獨立部署的情況很常見,如此應用效率會大打折扣。

當前公安機關對智能化從單點的應用已經拓展到了“云、端、邊”的綜合部署,特別是前端設備的選型上對智能設備的一體化提出了要求,具有人臉、人體、車輛結構化、行為分析等多算法融合,還有高效編解碼、傳輸,有線與無線結合以及安全防護等功能,完全符合GB/T25724、GB35114、GB/T28181標準的綜合性、一體化智能攝像機已經成為當前“雪亮工程”深入建設應用中的迫切需求。如果有這樣的產品推出,肯定會受到公安一線實戰部門的歡迎,也會有更大的市場空間。

算法分析層是人工智能技術的核心,算法的優劣決定了人工智能技術的應用效果。面對用戶難題與需求,廠商仍需要在多種算法融合部署、全景多鏡多任務協同等多個功能的疊加方面持續發展,以改善需要堆砌不同算法分析服務器來滿足用戶需求的問題。

對于算法融合的發展,殷俊認為現在對人、車、物分析的算法在不斷融合應用,隨著智能化的演進,未來的融合還將包括音視頻、雷達、熱成像等,通過多維感知解決單一感知數據的弊端,賦予人工智能更多維度的數據來提升或解決具體場景中的智能水平。

4.協會要引導產業做布局

當前安防行業被視為人工智能最具市場空間的行業之一,在這一波發展賽道上擠滿了各層面的參與者。胡傳平院長提到,安防市場應用前景很誘人,目前有很多企業進入,但整體來看業界只有一些大企業賺錢,更多中小企業嚴格意義上并不賺錢,一些創新企業是靠資本投資支撐著,因為很多企業差不多是在做重復的事情。從協會的角度看,要引導企業對產業進行合理的布局和創新,對企業進行指導,幫助企業能夠獲取利潤,因為企業有了利潤,相關技術才能得到更好的進步,產業才能得到更好的發展。

對于安防人工智能的發展狀態,顧友良會長表示,目前AI是從上往下沒有穿透,就像下雨,雷聲很大,也下了點雨,但沒有下透,所以莊稼長不好。如果讓AI進入萬眾企業的智能+世界,把技術共性融到小企業的系統中去(這比一兩家大公司打通這個領域要快),這樣可以形成遍地各種各樣“智能+”的應用形態,行業協會這時去建新標準或建立一個新機制,通過標準或機制可以把這些“智能+”的數據進行廣泛連通,形成更多的“智能+”應用,將促進產業智能化更好發展。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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