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AI+安防在智慧城市中的落地應用現(xiàn)狀與趨勢淺析

2018-12-17 10:08
來源: 億歐網

AI+安防在智慧城市建設中的應用前景與趨勢

1、前端物聯(lián)設備高清化、智能化

安防業(yè)務系統(tǒng)應遵循“看的清、看的全、看的懂、看為用”的實戰(zhàn)目標,而實現(xiàn)這一目標的基本前提就是規(guī);渴鹬悄芑⒘Ⅲw化的高清采集前端。隨著編碼技術的提升,目前720P、1080P碼流帶寬都在大規(guī)模應用范圍之內,4K高清也逐步應用于特定的一些場景。要做到智能化、立體化,就必須要求場景足夠細化,產品類型足夠豐富,選型部署足夠匹配。

另一方面,安防行業(yè)的視頻監(jiān)控具有點位多、信息量大、傳輸成本高、后端大規(guī)模分析成本高、分析時效延遲等特點,如果單個前端設備具備智能化能力,不但可以大大提高整個系統(tǒng)的響應效率,還可以縮減后端平臺的建設成本。建設過程中,在關注云計算,強調計算集中、數據集中處理機制的同時,在技術上也應該關注計算資源和數據處理的邊緣化,關注邊緣節(jié)點互動和通信的特性,目的是充分應用邊緣節(jié)點的計算能力,有效減輕對網絡的要求和投資,滿足邊緣節(jié)點的實時應用和區(qū)域應用的需求。通過計算和數據的邊緣化,降低了整個系統(tǒng)對數據中心的依賴。應用人像識別、車輛識別、行為識別等前端分析行為,使視頻圖片的深度精細化分析逐步前置,我們將“霧計算”與“云計算”相結合,更好的提升了全網效能。

2、深度挖掘,為探知數據加載智慧大腦

以視頻圖像為核心內容的智能前端設備,實現(xiàn)了數據多元化、探知立體化。但是,僅僅采集、記錄信息是不夠的,不能滿足各業(yè)務實戰(zhàn)對數據有效性的要求。數據的有效性分為兩個方面:一方面,按照數學統(tǒng)計的說法,有效信息可能只分布在一個較短的時間段內,即所謂信息的密度,往往越高密度的信息價值越大;另一方面是深層次挖掘龐大的海量數據,關聯(lián)得出高價值的有效信息。將這些視圖大數據快速有效轉變?yōu)楦鞣N業(yè)務實戰(zhàn)所需的價值信息,需要為智能的前端探知設備加載智慧大腦。 從“密而不漏”到“萬里挑一”,前者保證目標和線索被記錄,后者實現(xiàn)目標和線索主動顯露。經過智能感知之后,智慧大腦實現(xiàn)了海量數據價值的智能挖掘和海量價值數據的智慧流通,并因此讓價值信息的實戰(zhàn)應用成為可能。

3、精耕視頻云,實現(xiàn)實戰(zhàn)應用數據化

依托專有業(yè)務信息網新建人臉大數據防控、車輛大數據防控、視頻大數據治安巡控、視頻大數據情報追蹤、視頻大數據指揮調度、視頻大數據偵查實戰(zhàn)等視頻大數據應用建設,實現(xiàn)視頻云調用、圖像云智能、涉車云分析、人像云比對、綜合云研判、策略云評估等應用。與上級平臺的情報、指揮決策、綜合防控、網安共享、執(zhí)法辦案、業(yè)務監(jiān)督、移動應用、網上服務等應用云對接,實現(xiàn)更廣泛的大數據整合應用和跨業(yè)務部門的深度視頻大數據應用,實現(xiàn)省內應用關聯(lián),跨地市的視頻大數據防控、視頻情報分析、專項行動指揮等,從而達到提升預警防范能力、治安防控能力、指揮救援能力的目的。

結語

隨著語音識別、圖像識別、語言處理等技術的愈加成熟,智能分析、云計算、云存儲、大數據技術不斷升級,加上深度學習算法種類的不斷完善與芯片技術的計算及穩(wěn)定性能提升,使得視頻深度學習技術成熟度越來越高,給AI+安防帶來了全新的機遇。

同時,政府的功能性需求也為安防行業(yè)的發(fā)展發(fā)揮了巨大的驅動作用。智慧城市行業(yè)與領域的細分必將為人工智能安防的發(fā)展奠定基礎,平安城市、雪亮工程等一系列安防工程系統(tǒng)的建設部署了大量的高清智能前端,必將帶來巨大的視頻圖像資源,有效的數據資源將為視頻結構化、深度學習、大數據等技術的發(fā)展提供巨大的樣本基礎,從而為人工智能安防的發(fā)展帶來明顯的推動作用,促進安防領域感知水平和應用能力不斷提升。

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