在人工智能如火如荼的發(fā)展背景下,安防行業(yè)圍繞著AI開始全新的智能之旅刷桐。在這場旅途中,智能安防發(fā)展進度如何呢?

　　“進展”

　　邊緣計算推動邊緣智能發(fā)展

　　邊緣計算,是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè),融合網(wǎng)絡痒跌、計算、存儲跃唧、應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接茴怀、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化令怎、應用智能找筝、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。用一句話表示,邊緣計算可以理解為指靠近數(shù)據(jù)源的邊緣地帶來完成的運算程序慷吊。

　　隨著技術的不斷精進,“邊緣智能”概念應運而生,它提出了一種新模式:讓物聯(lián)網(wǎng)的每個邊緣設備都具備數(shù)據(jù)采集袖裕、分析計算,通信,以及最重要的智能。新的智能邊緣計算也同時利用了云計算的能力,利用云來大規(guī)模的進行安全配置溉瓶、部署和管理邊緣設備,并能夠根據(jù)設備類型和場景分配智能的能力,從而讓智能在云和邊緣之間流動,獲得兩全其美的結(jié)果急鳄。

　　邊緣智能已經(jīng)成為大勢所趨。隨著萬物互聯(lián)時代的到來,計算機視覺領域前端設備產(chǎn)生的圖片堰酿、視頻數(shù)據(jù)量巨大,如全部將其匯聚到云計算數(shù)據(jù)中心進行智能分析,將對通信的帶寬要求和實時性要求等帶來無限壓力疾宏。這就要求就近提供邊緣智能服務,將人工智能算力或推斷能力逐漸從云遷移到邊緣側(cè),有助于緩解傳輸鏈路的壓力。

　　深度學習構建推動AI-City發(fā)展

　　安防行業(yè)作為人工智能技術天然的訓練場和應用場,對于人工智能的落地應用有著迫切的需求触创。近年來隨著“城市大腦”坎藐、“交通大腦”、“警務大腦”等“大腦”的出現(xiàn),人工智能深度學習技術結(jié)合多維度感知推動了AI-City的進一步發(fā)展嗅榕。

　　深度學習主要的研究領域在語音識別和視覺方面,而且將深度學習應用到各個方向,可以不同的領域做出不同的技術創(chuàng)新顺饮。對于掌握了許多視頻圖像資源的安防行業(yè)來說,深度學習和安防的結(jié)合擁有比較高的契合度,即對圖像和視頻的分析,包括:圖像分析;人臉識別;文字處理。

　　安防行業(yè)深度學習主要集中在體分析凌那、車輛分析沿阁、行為分析、圖像分析四大塊上董记。隨著深度學習算法的突破,目標識別铆贞、物體檢測、場景分割檀塌、人物和車輛屬性分析等智能分析技術,都取得了突破性進展伶摩。

　　“阻礙”

　　人工智能安防很缺“芯”

　　在安防產(chǎn)業(yè)中,芯片可謂貫穿始終,從前端到后端,從傳輸、記錄到存儲,缺了“芯”的安防,勢必是不完整的前河。

　　安防視頻監(jiān)控領域擁有海量的數(shù)據(jù),能夠為深度學習訓練提供足夠多的場景;另外近些年,智能算法的發(fā)展依托海量大數(shù)據(jù),在語音識別和視覺方面取得重要的突破,呈現(xiàn)更快速的迭代昂幕。人工智能在安防領域的落地更需要計算能力足夠強大的處理芯片,但在芯片層面,尚無完全滿足實戰(zhàn)需要的人工智能安防應用芯片。

　　難以撇開人工干預

　　雖然人工智能面已經(jīng)完成了人類做不到的某些青石橋,但是人工智能的大規(guī)模應用還沒到時候,需要人工干預來區(qū)分接近相似的物體之間的區(qū)別框嫁。

　　從實際案例看,單獨一個場景的視頻摘取下來時候,通過以圖搜圖,能夠快速地揭示出來關聯(lián)的圖,并以此為依據(jù),發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的軌跡,最終鎖定目標,但是,專家坦率地指出,這個過程依賴人工智能算法尚難以撇開人工干預,尚離不開視頻刑偵人員的分析和判斷庶化。

　　結(jié)語:如今安防行業(yè)已進入數(shù)據(jù)大爆炸的時代,面對井噴式增長的數(shù)據(jù)量,傳統(tǒng)智能算法已無法滿足深層次數(shù)據(jù)價值挖掘的需求。人工智能研究的深入和深化,給安防行業(yè)帶來的變化也更加超乎想象,能夠發(fā)揮作用的應用場景越來越多形炬。