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安防企业纷纷加码人工智能 产品落地呈现三大方向
时间:2018-10-08  来源:中国安防展览网   编辑:筱菏  点击: 50 次  字体:

  随着AI技术普及,传统安防已经不能完全满足人们对准确度、广泛程度与效率的需求。尽管目前超过90%的市场份额仍被传统安防占据,但随着人工智能技术的突飞猛进,AI在安防行业应用赢来了重大转机与突破。海康、大华、宇视、科达、商汤、云从、旷视等公司纷纷进军智能安防领域,安防行业发展的趋势一目了然。眼下,智能安防开始落实到产品需求上,产品落地主要体现在视频结构化、生物识别、物体特征识别三个方向。

  视频结构化


  原始的视频属于非结构化数据,不能被计算机直接读取和识别,难以产生实用价值,因此需要将视频数据中的目标进行归纳整理,表达目标的性状、属性以及身份,从而变为结构化数据,这种数据可以进行大规模检索、分析、统计,凭借视频内容信息处理和网络化共享应用两大特点,全面实现监控视频信息的情报化以及视频监控网络的智慧化,大幅度提高技术的易用性。

  在安防大数据的环境下,海康威视凭借行业领先的视频智能算法优势,推出智能服务器“猎鹰”,“猎鹰”在单机状态下即可完成实时视频分析效果展示,并能够实现多任务动态分配资源,可灵活应用于实时视频流或历史流分析;大华股份也推出了新一代人工智能“睿智”视频结构化服务器,该产品采用深度学习技术和人工智能算法架构,对视频中的目标进行检测、识别与分类,从而充分挖掘视频数据中的有用信息。

  生物识别


  生物识别技术融计算机图像处理与生物统计学原理于一体:利用计算机图像处理技术从视频中提取生物特征点,再利用生物统计学原理进行分析、建立数学模型,最后根据数学模型与被测者特征进行分析对比,根据结果即可实现对目标的精确识别。

  目前以人脸识别与行为识别为代表的应用市场日渐庞大,生物识别技术作为安防行业的热门技术,热度持续升温,众多安防企业已经在生物识别领域投入了大量人力物力,其中,部分企业已经取得了不少成果:商汤科技senseID身份验证解决方案、senseface人脸布控系统、瑞为技术实时人脸抓拍摄像机FaceCam等产品均已实现规模商用。

  物体特征识别

  AI火热的当下,AI深度学习技术已广泛应用于物体特征识别中,尤其是车牌识别技术。与传统车牌识别技术相比,基于深度学习的车牌检测算法,框架相对简单,在硬件性能较强且有足够训练样本的情况下,能够在短时间内获得更好的识别效果,网络的进一步优化也保证了识别的实时性。目前来看,许多安防企业物体特征识别技术在科研与商用方面均比较成熟,基本处于世界先进甚至领先水平。例如,德亚的车牌识别框架在样本量充足的情况下,至多1个月即可完成一个全新国家或地区的车牌识别,识别率达98%以上;捷顺也将在深度学习方面继续发力,完善优化前端+后端二次识别的模式,进一步提升算法识别率和对复杂场景的适应能力。

  结语:毫无疑问,未来人工智能将渗透进各个领域的各个应用中,未来十年将是人工智能落地的关键期,能否把握好产品落地方向将成为企业发展的关键。对于安防企业来说,要通过脚踏实地的努力和冷静客观判断分析,不断战胜对手、挑战自我,才能够在市场中劈荆斩棘,高歌猛进。

  
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