什么是人工智能宿柜?
人工智能是機器通過使用模擬人類大腦的多層神經(jīng)網(wǎng)絡來學習經(jīng)驗的能力凸窖,以便識別物體與模式,并在沒有人為干預的情況下做出決策霹补。
人類的人腦大約有860億個神經(jīng)元;相比之下天证,最新的NvidiaGPUVolta擁有210億個晶體管(一個晶體管等同于一個神經(jīng)元),它可以為數(shù)百個以上CPU提供了深度學習的能力十匆。
另外哀买,與人類不同的是,人工智能每天可以每天24小時不間斷學習柬赐,不斷獲取亡问、保存和改進其知識。憑借如此巨大的計算處理能力肛宋,這些使用NvidiaGPU或類似芯片的機器現(xiàn)在可以區(qū)分人臉州藕、動物、車輛悼吱、語言慎框、詞語等等。
根據(jù)所需的復雜程度后添、詳細程度笨枯、可接受的誤差范圍和學習數(shù)據(jù)質(zhì)量,人工智能可以使用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(SNN)在幾秒內(nèi)快速學習新物體遇西,而使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)則需要好幾周的時間馅精。盡管它們各自都有優(yōu)缺點,但無論是SNN還是CNN粱檀,在效率與準確性方面它們都優(yōu)于傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)洲敢。
根據(jù)MarketsandMarkets的研究報告,外圍入侵檢測系統(tǒng)的市場規(guī)模預計將從2016年的41.2億美元增加到2021年的58.2億美元牙饲,年復合增長率為7.1%摆采。
與此同時,AI在安全方面的預期市場(包括網(wǎng)絡安全和實體安全)將從2017年的39.2億美元增長到2025年的34.81億美元舀鼎,即復合年增長率為31.38%选从。
傳統(tǒng)邊界入侵檢測系統(tǒng)
傳統(tǒng)的邊界入侵檢測系統(tǒng)(PIDSs)通常需要考慮以下因素:
地理條件:景觀呜颓,植物,動物群麦咪,氣候(日出候摹、日落、天氣狀況等)娄勒,以及地形是否有波動起伏會阻擋攝像機的視野她添;
存在或缺乏其他層面的實體保護或障礙;
與其它安防網(wǎng)絡系統(tǒng)集成:攝像頭馋奠,存儲設備屎洒,及其它防線(門、鎖拘绳,警報等)抗俄;
觸發(fā)報警與響應的方式;
系統(tǒng)復雜性:使用各種類型的入侵檢測傳感器世舰,例如微波傳感器、雷達傳感器槽卫、振動傳感器跟压、聲音傳感器等;
設防的長度歼培;
當?shù)胤ㄒ?guī):如隱私保護震蒋,相機/傳感器是否必須可見、隱藏或埋藏等躲庄,以及是否可能對其他它系統(tǒng)造成電磁干擾查剖,如石油鉆井平臺或電廠等等;
人員配置:現(xiàn)場人員噪窘,監(jiān)控人員笋庄,響應警報的人員行動安排等等。
AI對象監(jiān)測能夠輕易區(qū)分不同類型的人與物
痛點與AI的優(yōu)點
上面所列出的條件與普通入侵檢測系統(tǒng)的一些要求相一致倔监。即都希望能夠?qū)崿F(xiàn)最小的誤報率直砂,方便安裝與維護,易于與其它安防系統(tǒng)集成帝畸,且性能穩(wěn)定蜀梢。
誤報率最小化:在AI技術(shù)的應用之前,誤報是傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)面臨的主要問題邀安,會導致運營成本增加且效率低下颗用,因為動物、植物扬瘸、陰影以及天氣條件狀況等等都可能會觸發(fā)傳感器类繁,導致系統(tǒng)誤報教物。AI對象檢測可以輕易地區(qū)分不同類型的人和物體,例如诽闲,可以對特定的區(qū)域進行設置彪性,對于經(jīng)過此區(qū)域行人、汽車科请、貓稍记、或人影不觸發(fā)報警。這樣峡竣,誤報率可能會降低達到70%的量級靠抑。
易于安裝與維護:對于沒有人工智能的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng),必須要考慮地形适掰,攝像機視線颂碧,傳感器位置等因素;而且系統(tǒng)的任何調(diào)整都需要人工來重新計算這些因素,并可能干擾系統(tǒng)中的其它設備类浪。相比之下载城,擁有AI技術(shù)入侵檢測系統(tǒng)可以讓系統(tǒng)管理員在控制室就能夠輕松地訪問整個系統(tǒng)或某一個攝像機,在幾分鐘內(nèi)配置完成攝像機監(jiān)控特定的區(qū)域和對象费就,而且還可以根據(jù)需要隨時調(diào)整诉瓦。
AI安防入侵檢測系統(tǒng)甚至都不需要大量的計算能力、知識或安全訓練力细,因為AI入侵檢測系統(tǒng)主要的目的是通過機器來減輕人工負擔睬澡。
易于集成相關輔助技術(shù):沒有AI的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)主要依賴于物理技術(shù),這些技術(shù)通常是專有的眠蚂,需要對系統(tǒng)進行徹底檢修才能順利運行煞聪。另一方面,人工智能天然就是為了學習和適應在各種條件下工作而設計的逝慧,因此擁有人工智能的入侵檢測系統(tǒng)讹荣,可以輕松地與現(xiàn)有視頻錄制(攝像機)和存儲(NVR)系統(tǒng)集成。
AI還消除了對物理無線或光纖傳感器的需求;因為若战,它的功能是基于攝像頭捕獲的視頻诡亥。
此外,AI技術(shù)還可以實現(xiàn)多層防御系統(tǒng)的簡單快組合瞪澈。例如卑裹,一旦特定的區(qū)域檢測到有物體活動,系統(tǒng)自動觸發(fā)門鎖脓额、攝像機自動對焦并進行訪問控制蜒媳。所有這一切只需要輕輕點擊一下按鈕就能搞定。
系統(tǒng)穩(wěn)定搬混、耐用
沒有AI的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)為了提高檢測的準確性古贡,需要使用很多組件進行復雜的設置那捍。更多的組件意味著系統(tǒng)中出現(xiàn)故障的可能性更高,包括暴露在外面的更容易損害(例如傳感器可能被破壞)并延遲檢測签党。而且槐滔,由于人很容易疲勞可能會導致出現(xiàn)差錯(有研究表明,一個人可面對枯燥的工作時智能專注20分鐘左右谒所;而當一個人要同時面對多個項目時热康,注意力下降得更快。如劣领,要面對很多監(jiān)控視頻顯示器姐军。)另外,AI技術(shù)還可以通過減少對傳感器硬件的應用需求來降低系統(tǒng)出錯的風險尖淘。
減少人為失誤和降低誤報率是AI用于安防行業(yè)的主要動因
AI在入侵檢測中的其它優(yōu)點
檢測能力最大化:如今奕锌,最先進的人工智能入侵檢測系統(tǒng)能溝通提供一整套解決方案,能夠識別出任何超出周界保護標準的聯(lián)動觸發(fā)報警組合村生。利用AI技術(shù)惊暴,系統(tǒng)管理員可以根據(jù)需要對不同的區(qū)域和對象進行個性化設置,其中包括檢測特定顏色或?qū)傩裕ɡ绯锰遥瑳]有穿著所需制服或攜帶食物/飲料的人)缴守、號碼和停留時間(例如,超過5人的滯留情況)或運動(例如镇辉,車速超過限制)。
另外讥捧,AI技術(shù)能夠精確的標注出事件發(fā)生的地點并實時的記錄事件發(fā)生的過程娶恕。
降低安防運營成本:通過最大限度地減少誤報和人員介入的數(shù)量,同時最大限度地提高易用性和穩(wěn)定性锤楷,AI入侵檢測系統(tǒng)可顯著降低總體擁有成本篓释。企業(yè)可以減少龐大的安全人員開銷以及復雜而昂貴的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)的成本。
麥肯錫全球2017年6月份的報告顯示间皮,積極主動的采用AI可以幫助各行業(yè)實現(xiàn)高達15%的利潤增長采璧。
不可否認,人工智能正在重塑每一各行業(yè)罩音,并融入日常生活的各個方面馋顶。在安全方面,傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)正在讓位于基于人工智能的系統(tǒng)试旬。