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安防行業競爭激烈 智能攝像頭成為社區新衛士!

       經過40年的本土化發展,安防經歷了模擬、數字、網絡、高清4個時代,目前已經進入到“安防+AI”智能化階段。其實早在五六年前,就已經有安防企業提出了“看得遠”(大范圍觀察)“看得清”(高清晰度)和“看得懂”。這“看得懂”便是現在搭載了人工智能的智能攝像頭之雛形。

 

 

      人工智能落地加速,安防行業競爭激烈

  回顧這幾年安防行業的發展,“人工智能化”趨勢更加明顯。人工智能的加速入局,讓“智慧安防”迎來了強勁動能推催動安防產業實現進一步的智能化,并實現在交通、公安、環保、金融、醫療等領域廣泛應用。

  AI應用于安防并非是一帆風順

  先從算法維度分析,安防業經歷了從模擬——數字——高清——智能的轉變。早期安防首先需要解決的是圖像清晰化的命題,編解碼算法和圖像處理算法是業內廠商最優先發展的算法;隨著智能交通的興起,對車輛屬性的識別成為主流應用,傳統模式識別+淺層機器學習逐步在安防領域成為主流。隨著2012年AlexNet的驚艷表現,深度學習算法得到爆發性發展,安防智能真正進入到“深度”智能階段,并最先在人臉識別領域得到大規模應用。

  再從硬件維度分析,早期沒有專門針對人工智能的算法芯片——算力,當行業進入到深度學習算法階段后,專注于游戲業務的英偉達發現GPU在分布式計算、大規模集群運算中有著非常大的優勢,由此找到了新的業務落腳點,并發力推出針對人工智能深度學習的多個產品線專用處理芯片,如工業級的Tesla系列、消費級的GTX系列等。

  隨著算力的大幅提升,原先需要幾個月才能完成的深度訓練迭代,在分布式GPU集群的加持下,只需要幾個小時便可完成。

  人工智能之于安防,一直存在;只是人臉識別技術起來后,才廣被大眾所熟知。其實,安防領域是人工智能技術應用最早、類型最全的一個行業,涵蓋車輛、行人、人臉、行為、動作、步態、物品、事件等的識別與應用,不過早期安防智能較集中于智能交通領域,對車輛的車牌識別、車輛品牌、顏色等車輛屬性涉及較多,近幾年才慢慢擴展到人體、人臉、動作、事件等各種智能方案。宇視黃攀認為,這是歷史發展規律使然,主要受以上兩方面因素制約。

  隨著技術的進步,現如今AI大規模應用于安防領域,在這其中,智能攝像頭就是廣受好評的佼佼者。

智能攝像頭成為社區新衛士

  1、防止惡性事件發生

  收廢品的、收頭發的、安裝窗紗的、回收舊電器的,打著這些名號試圖進入社區的人十分常見。當然,有些人進入居民社區的確能夠提供家電維修、管道疏通等服務,為社區住戶的生活提供多種便利。此外,也有些人憑著各種借口進入小區從事一些偷盜電動車電瓶、盜竊他人財物甚至是搶劫等違法活動。為保障社區居民的人身及財產安全,加快運用各種前沿技術構建安全社區已經成為大勢所趨。

  2、減少高空拋物隱患

  近日,全國范圍內高空墜物傷人事件接二連三地發生,人們對高空拋物行為氣憤不已的同時,也在追問:針對這種潛在危險巨大的不文明行為,有沒有有效的監管辦法?其實答案很簡單以智能攝像頭就可以進行監控。

  以南京某小區為例,每組監控有三枚攝像頭,仰角從低到高,把大樓高層都納入到了監控鏡頭內。目前,有6幢樓都進行了安裝,一共36枚。轉到監控室就可以發現,從后臺點開其中一個有拋物行為發生的紅色警示標識,屏幕上彈出了一段時長1分鐘的視頻,視頻中標明了拋物發生的時間和具體位置,并圈出了被拋出的物體以及拋物的位置。

  電子“警察”保障出行安全

  而隨著交通事業的不斷發展,智能監控系統在公共交通領域發揮了不可替代的作用。智能監控系統可對道路中車輛行駛情況進行及時記錄與監管,并就已發現的交通管理問題制定出相關解決方案,從而可以更好降低交通事故幾率,維護道路通行秩序,受到以北上廣深等為代表的各大城市的青睞。

  同時隨著機動車保有量的急劇膨脹,在拉動國民經濟的同時,也給道路交通帶來無盡煩擾——機動車違法、違章行為是造成交通事故和影響正常交通秩序的主要原因之一。為緩解這一矛盾,全國各地主要路口開始安裝電子眼抓拍交通違章。

目前,北上廣深等一線城市基本都實現了電警設備在重點路口、路段的全覆蓋,建設規模均有上千臺智能監控設備,沈陽、佛山、阜陽等二三線城市乃至縣城也都趕上了普及智能監控系統的“潮流“。

   結語

  “安防+AI”的應用不僅僅只是智能監控,隨著科技的進步,越來越多的新安防產品也將走進我們的身邊,為我們的生命財產安全保駕護航。