AI，唤醒万物。在安防，AI应用火力全开，仿佛进入了安防的AI新时代。为此，探讨当安防遇上了AI，才显得意义非凡。

安防为什么需要AI

安防为什么需要AI？这是一个值得深究的大命题，说穿了，就是安防行业发展进程中因AI出现带来的改变和迫于业务需求不得不与AI联姻。

我们可以从以下几个方面来分析：

1、智能化应用拐点已现

视频监控经过纯模拟、模数混合、纯数字之后，在2006年又因平安城市、3111工程、北京奥运等大型项目的出现，智能监控被安防行业提出并开始有企业投入研发。智能视频分析(IVS)在当时被誉为第四代视频监控技术，其实其也是AI在安防的最初应用。所以从2006年直到2016年这十年间，高清与智能成为了行业主流。

但任何技术都不可能一劳永逸，直到2016年北京安防展会，AI+安防开始。基于人工智能的视频智能分析是利用计算机图像视觉处理、模式识别和机器学习等算法，分析和识别运动目标信息。结合应用场景，对监控画面中感兴趣的目标视频进行智能分析，提取可疑的人、车、物等目标信息，生成结构化的语义描述，从而实现特定目标的快速定位、查找和检索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟。不管是专业市场、商用市场还是民用，AI的视频监控时代真正到来。

2、让大数据真正用起来

让大数据真正用起来也是一个技术难题。记者最近走访了多年安防企业，尽管掌控了大数据，但却无从下手，并未挖掘出数据的价值。比如：停车场的车辆大数据、景区的人流大数据、智慧零售的大数据等。所以，在大数据挖掘和分析方面，人工智能的作用极大，也只有AI才能让大数据真正应用落地。

3、构建主动安防体系的需求

在AI出现之前，安防行业以被动防范和调查取证的功能为主，在主动预警和制止方面还是薄弱。

可以看到，传统的视频监控仅提供视频的捕获、存储和回放等简单功能，用来记录发生的事情，很难起到预警和报警的作用。若要保证实时监控异常行为并及时采取有效措施，就需要监控人员一刻不停的监看视频，在视频监控数据量高速增长的今天，这一方式渐渐成为不可能。所以，构建主动安防体系，促使安防向事前、事中、事后全链条应用转变。

4、传统企业转型的救命符

不管承不承认，安防行业进入了彻头彻尾的洗牌时期。传统安防企业如何在大浪淘沙中不被遗弃，以AI展开垂直细分领域应用是出路。举例说明更有说服力。

前不久在参加巨龙创视新品发布会时了解到，该企业从以前的传统视频监控企业转型为以智能视频为核心的智能产品及智能系统解决方案提供商。其产品包括人脸识别IPC、人脸识别NVR、人脸识别闸机、人脸识别系统方案、人脸识别“店安”智慧门店系统，以及车牌识别IPC产品线。依据这些产品与方案，今年他们中标了北京某个大型项目4万路AI摄像机的采购大单。

万佳安是模拟时代的风云企业，时至今日，他们以AI深度布局智慧园区。这场AI洗礼中，做足内功，以AI与IoT为前沿技术架构，基于多年视频监控沉淀，并结合以上智慧园区应用现状，2018顺势而为推出了iSEE(智眼)和iBRAIN(智脑)的人工智能新品。据了解，iSEE即AI监控摄像机，外观既时尚又稳重，却不张扬，与万佳安的低调个性如出一辙。

在性能方面，由于搭载专业AI、低功耗ASIC芯片以及专业星光级sensor，以智能+星光的方式满足24小时的智慧园区AI应用，即使周围环境光线不佳，人员戴帽子或一定角度下低头、侧脸，仍然可以做到准确识别；与此同时，嵌千万级人脸数据训练的深度学习检测算法，能够在各种复杂环境快速提取人脸信息，秒传人脸抓拍图片。智眼之下，视界因你更清晰、更智能！iBRAIN是万佳安AI家族中的NVR产品。在安防行业，产品能和人的大脑一样去思考和处理就是超能力，而万佳安为此产品加持更多超能力。国际权威LFW人脸数据集识别准确率高达99%以上，处于业界领先；内嵌千万级人脸数据训练的深度学习识别算法，能够在各种复杂环境快速识别比对人脸，对人脸属性有深度优化，诸如年龄、性别、戴眼镜等属性都能精准识别，配合以图搜图，能快速查找人脸图片和录像，提高人员定位效率。这种无误差的多特征人体识别能力，在行业确实值得点赞。

总之，无论是主动欢迎还是被动接受，AI真的来了，在安防，即将开启一个新的时代。

AI开启三大主流行业大应用

既然一个属于AI的时代来了，迎战新征程、谱写新篇章就是顺理成章的事。我们从三个主要应用领域来分析，当安防遇到AI出现的改变。

1、智慧警务的AI应用

智慧警务是近两年出现频率极高的名词，对于传统的公安也是是一个变革。为了解决传统公安存在的痛点，智慧警务以AI和大数据应用为主，运用科技手段既能利于便民服务、又贴近公安实战的信息化构架，从而使公安工作实现高效规范、公安业务有机协同、各类数据动态鲜活、各种信息高度共享的警务工作新机制。

传统的视频监控解决了视频的存储和回放，以及各厂商视频流的互联互通，但仍然无法准确识别、定位和查找视频中的人，车，物等目标信息。目前，要实现全方位的实时监控，指挥调度，视频录像中可疑目标的检索查证，还必须依靠大量的工作人员时刻紧盯屏幕，监视所有摄像机的实况视频，以及回放相关视频录像，查找可疑人员，车辆目标和线索。这显然需要 耗费大量人力，而且难免也会因为疲劳和疏忽，而错漏掉某些稍纵即逝的重要信息。

因此，围绕公安业务需求的公安实战平台，结合视频图像侦查业务，对监控画面中感兴趣的目标视频进行智能分析，提取可疑的人、车、物等目标信息，生成结构化的语义描述，从而实现特定目标的快速定位、查找和检索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析，给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。其强大的交互能力，还能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。

基于人工智能的视频智能分析是利用计算机图像视觉处理、模式识别和机器学习等算法，分析和识别运动目标信息。作为公安实战平台中最为重要的环节，基于人工智能的人脸识别技术需求应用更为迫切。公安部门借助人脸卡口IPC摄像机的智能人脸检测技术，在城市道路、广场、娱乐场所及各类重点场所的人员目标的人脸识别，提取包括人的性别、戴眼镜、年龄段等特征信息。从而实现人脸的实时布控、高危人员比对、以图搜图、语义搜索等方面的业务应用。比如，人脸布控业务是通过对场景中视频的进行实时人脸采集和视频分析，并与各种人脸库提供的图片(警综、信综、出入境、人口库、追逃库、犯罪人员库等)进行实时比对。如果发现重点关注人员，将推送到公安实战平台客户端或手机终端。另外公安实战平台与全国人口库、常住人口库、居住证人口库等数据关联，实现城市地铁、机场、酒店的人脸识别系统的联动。结合地图业务应用，可实现轨迹回放、告警、查询的可视化。

另外，事实上，在安防领域的人脸识别处于一种非常复杂的状态的制约。实际监控场所得到的人脸图片质量不高，距离研究领域的图片，例如LFW数据库，还相距甚远。例如，光照，姿态，表情，饰物，遮挡，运动模糊，分辨率等都影响着人脸识别算法的实际应用推广。已有的训练算法，或者说已有的训练数据无法表达出一个具有很强泛化能力的算法模型。

2、AI之下的大交通

在2017深圳安博会我们最为常见的就是基于车牌识别的应用。目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些预设条件来达到的。在针对很多简易卡口和卡口图片进行车牌定位识别时，较好的车牌识别也很难达到90%。不过随着采用人工智能、深度学习的应用，这一情况在2018年将会得到很大的改善。

在传统的图像处理和机器学习算法研发中，很多特征都是人为制定的，比如hog、sift特征，在目标检测和特征匹配中占有重要的地位，安防行业的很多具体算法所使用的特征大多是这两种特征的变种。人为设计特征和机器学习算法，由于理论分析的难度大，训练方法又需要很多经验和技巧，一般需要一定的时间才会有一次突破性的发展，而且对算法工程师的知识要求也一直在提高。人工智能则不然，在进行图像检测和识别时，无需人为设定具体的特征，只需要准备好足够多的图进行训练即可，通过逐层的迭代就可以获得较好的结果。从目前的应用情况来看，只要加入新数据，并且有充足的时间和计算资源，随着深度学习网络层次的增加，识别率就会相应提升，比传统方法表现更好。另外在车辆颜色、车辆厂商标志识别、无牌车检测、非机动车检测与分类、车头车尾判断、车辆检索、人脸识别等相关的技术方面安防企业也比较成熟。

以评测海康神捕系列的人工智能产品为例，技术人员在沟通中表示，当AI来临时，促使我国交通管理方式从“交通违章执法管理”到“交通秩序管理”的转变，交管信息化系统建设需要更准确、更丰富的数据基础和更智能的感知手段。该产品沿用交通综合管控平台云图底层+前端子系统的经典架构，基于AI深度智能的海康神捕将不系安全带算法和开车接打手机交通违法检测准确率提升逾30个百分点，从而将这两项功能真正推向非现场执法实战应用。同时集成了基于AI深度智能的远光灯检测算法，能够对城市夜间车辆滥用远光灯的违法行为进行智能识别和有效取证。在前端架设专属的驾驶员人脸抓拍机，同时利用基于AI深度智能的人脸捕获深度学习算法，大幅度提高画面中人脸的检出率和高清抠图的质量，为后端进行人脸的建模和比对提供基础数据，实现报警拦截。在2018年，该神捕系列人工智能产品会可以在现有电子警察的基础上集成交通事故检测功能，当路口范围内发生交通事故或者交通拥堵时，可以实时检测到并向指挥中心发送报警信号。

大华一体化智能摄像机，搭载VPU深度学习芯片，算力是传统智能摄像机的20倍以上，它支持准确识别14种车型、200多种车辆品牌、3000多种车系、13种车身颜色以及车辆年款、年检标志、纸巾盒、挂坠、香水盒等更多细节特征，相对于传统设备将车辆主要属性识别转变为车辆“全”属性识别；在违章行为分析上增加不礼让行人检测、加塞检测、左转不让直行检测、开车抽烟打电话检测等；同时它从车智能扩展到人智能，支持非机动车、行人特征检测、驾驶员、行人人脸检测实现了交通道路场景下的交通参与者全目标分析。数据是应用的基础，慧系列交通AI摄像机的强大感知能力将全面提升交通管理者对人、车管控的能力。

3、AI为智慧新零售注入活力

之前的两个行业是AI安防的主流应用，而智慧新零售成为了AI安防的新战场。前不久在悠络客的一位多年老友谈及他们已转型到智慧新零售领域。他认为，目前，尽管新零售十分火爆，但对于新零售的定义各家都有所不同。智慧新零售的“新”有三方面，即新的消费体验、新的管理模式和新的安全管控。他表示，希望悠络客能和线下门店的会员系统打通，通过人脸识别技术实现更好的消费体验。此外，智能摄像头平台化后，还可以实现远程巡店和线上门店管理。“中国门店已经有一亿台摄像头在使用，换成我们悠络客的AI摄像头，除了安全我们还可以带来管理和升级等等。所以我们叫三眼合一，即消费者之眼、管理之眼和安全之眼，实现新的消费体验、新的安全管理模式和新的监控。”据了解，在8年的发展中，悠络客凭借独特优势，三眼合一打造出了匹配新零售的场景。基于深度学习的人脸识别技术构成消费之眼，并运用到了门店当中。通过8年时间聚焦门店，对不同消费场景进行捕捉，悠络客已经积累了大量的数据。

前不久海康威视区域关注度半球产品的评测引发了记者的兴趣，与厂家沟通中得知，智慧新零售是海康威视增长极为明显的商业市场，连龙头都在极力涉足此领域，足可见AI安防在这一领域将大有作为。记者在评测中了解到，零售业的线下门店数据难以获取，在经营过程中，需要了解重点商品区域的人流及商品感兴趣程度，为了提供有效的数据进行感兴趣程度分析，相关管理及运营人员需要对区域内的人数和等候时间进行统计和分析。为此，海康威视区域关注度半球以AI为核心技术，通过目标检测获取零售业大量的样本训练，从而实现特定目标检测。在零售业应用该产品，具有很强的泛化能力，即使同一类物体处于不同尺寸、不同视角、不同光照、部分遮挡等情况下也能准确识别，同时能够自动学习目标的特征表达，以端到端的方式处理；目标检测之后，要感知用户在门店里的一切，需要目标跟踪，此次评测产品在视频图像范围内，对门店顾客进行跟踪，利用目标位置、色彩、运动等多维信息，实现稳定的目标跟踪；为了挖掘和提升零售商业效能，区域关注度半球最后一步是对形成的目标跟踪轨迹进行分析，根据设置的规则区域，能实现3个区域内目标人数进行统计，并记录三个区域目标的进入时刻和离开时刻，在目标离开时输出目标的停留时间。

为保障AI功能的精准，海康威视区域关注度半球采用1/1.8" CMOS的200万像素的配置，完全能胜任智慧零售的高清视频安全职责；星光级ICR与120dB宽动态范围，能保障在低照度条件下和逆光环境，画质依然具备高还原度和色彩饱和度。零售业一直是报警服务业的忠实用户，此次评测产品支持排队检测，对框选区域做人员拥堵检测，超过预设等级可联动报警输出，比如：每个区域内最多停留人数报警阈值和单个目标最久停留时长报警阈值，也可以设定警时间间隔，比如：该区域如一直触发报警信号，则每隔300秒进行一次报警。

目前，各行业都在谈AI，如果AI有千面的话，那安防一定是最适合的其中之一。当安防遇上AI，一个全新的时代即将开启，AI之下的视界，就是整个世界。