不可否認(rèn)稿黄，人工智能正在重塑每一各行業(yè)，并融入日常生活的各個(gè)方面跌造。在安全方面睡谒，傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)正在讓位于基于人工智能的系統(tǒng)。

    得益于高分辨率攝像機(jī)及存儲成本的降低尾丑，安全監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的可用性得到了大大提升榆墅，人工智能(AI)和深度學(xué)習(xí)分析已經(jīng)成為實(shí)體安防行業(yè)的必然選擇，包括訪問控制和入侵檢測領(lǐng)域熔淘。減少人為的過失和降低誤報(bào)率是安防行業(yè)引入AI技術(shù)的主要?jiǎng)訖C(jī)之一榨未。

    什么是人工智能？

    人工智能是機(jī)器通過使用模擬人類大腦的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的能力饼痘，以便識別物體與模式收谭，并在沒有人為干預(yù)的情況下做出決策。

    人類的人腦大約有860億個(gè)神經(jīng)元;相比之下臊链，最新的NvidiaGPUVolta擁有210億個(gè)晶體管(一個(gè)晶體管等同于一個(gè)神經(jīng)元)楚瘾，它可以為數(shù)百個(gè)以上CPU提供了深度學(xué)習(xí)的能力苇均。

    另外侄掠，與人類不同的是，人工智能每天可以每天24小時(shí)不間斷學(xué)習(xí)溯鱼，不斷獲取钻哩、保存和改進(jìn)其知識。憑借如此巨大的計(jì)算處理能力肛冶，這些使用NvidiaGPU或類似芯片的機(jī)器現(xiàn)在可以區(qū)分人臉街氢、動(dòng)物、車輛睦袖、語言珊肃、詞語等等。

    根據(jù)所需的復(fù)雜程度馅笙、詳細(xì)程度伦乔、可接受的誤差范圍和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)質(zhì)量，人工智能可以使用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)在幾秒內(nèi)快速學(xué)習(xí)新物體董习，而使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)則需要好幾周的時(shí)間烈和。盡管它們各自都有優(yōu)缺點(diǎn)爱只，但無論是SNN還是CNN，在效率與準(zhǔn)確性方面它們都優(yōu)于傳統(tǒng)的安防系統(tǒng)招刹。

    根據(jù)MarketsandMarkets的研究報(bào)告恬试，外圍入侵檢測系統(tǒng)的市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從2016年的41.2億美元增加到2021年的58.2億美元，年復(fù)合增長率為7.1%疯暑。

    與此同時(shí)牧稳，AI在安全方面的預(yù)期市場(包括網(wǎng)絡(luò)安全和實(shí)體安全)將從2017年的39.2億美元增長到2025年的34.81億美元，即復(fù)合年增長率為31.38%妨屑。

    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?xiàng)l件：景觀巍慧，植物，動(dòng)物群浑云，氣候(日出并园、日落、天氣狀況等)庸垢，以及地形是否有波動(dòng)起伏會(huì)阻擋攝像機(jī)的視野樊颁；存在或缺乏其他層面的實(shí)體保護(hù)或障礙；與其它安防網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集成：攝像頭呀逃，存儲設(shè)備澳银，及其它防線(門、鎖钾植，警報(bào)等)慨即；觸發(fā)報(bào)警與響應(yīng)的方式；系統(tǒng)復(fù)雜性：使用各種類型的入侵檢測傳感器泛鸟，例如微波傳感器蝠咆、雷達(dá)傳感器、振動(dòng)傳感器北滥、聲音傳感器等刚操；設(shè)防的長度；當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)：如隱私保護(hù)再芋，相機(jī)/傳感器是否必須可見菊霜、隱藏或埋藏等，以及是否可能對其他它系統(tǒng)造成電磁干擾济赎，如石油鉆井平臺或電廠等等鉴逞；人員配置：現(xiàn)場人員，監(jiān)控人員司训，響應(yīng)警報(bào)的人員行動(dòng)安排等等构捡。

    痛點(diǎn)與AI的優(yōu)點(diǎn)

    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。即都希望能夠?qū)崿F(xiàn)最小的誤報(bào)率，方便安裝與維護(hù)叭喜，易于與其它安防系統(tǒng)集成贺拣，且性能穩(wěn)定。

    誤報(bào)率最小化：在AI技術(shù)的應(yīng)用之前矗赔，誤報(bào)是傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)面臨的主要問題贤丐，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營成本增加且效率低下，因?yàn)閯?dòng)物坦浦、植物辙求、陰影以及天氣條件狀況等等都可能會(huì)觸發(fā)傳感器，導(dǎo)致系統(tǒng)誤報(bào)怔赤。AI對象檢測可以輕易地區(qū)分不同類型的人和物體弟诲，例如，可以對特定的區(qū)域進(jìn)行設(shè)置分较，對于經(jīng)過此區(qū)域行人徘伯、汽車、貓南垦、或人影不觸發(fā)報(bào)警就考。這樣，誤報(bào)率可能會(huì)降低達(dá)到70%的量級跛鸵。

    易于安裝與維護(hù)：對于沒有人工智能的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)贯卦，必須要考慮地形，攝像機(jī)視線焙贷，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(jì)算這些因素撵割，并可能干擾系統(tǒng)中的其它設(shè)備。相比之下辙芍，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(gè)系統(tǒng)或某一個(gè)攝像機(jī)啡彬，在幾分鐘內(nèi)配置完成攝像機(jī)監(jiān)控特定的區(qū)域和對象，而且還可以根據(jù)需要隨時(shí)調(diào)整沸手。AI安防入侵檢測系統(tǒng)甚至都不需要大量的計(jì)算能力外遇、知識或安全訓(xùn)練注簿，因?yàn)锳I入侵檢測系統(tǒng)主要的目的是通過機(jī)器來減輕人工負(fù)擔(dān)契吉。

    易于集成相關(guān)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)通常是專有的诡渴，需要對系統(tǒng)進(jìn)行徹底檢修才能順利運(yùn)行捐晶。另一方面，人工智能天然就是為了學(xué)習(xí)和適應(yīng)在各種條件下工作而設(shè)計(jì)的妄辩，因此擁有人工智能的入侵檢測系統(tǒng)惑灵，可以輕松地與現(xiàn)有視頻錄制(攝像機(jī))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?yàn)椋墓δ苁腔跀z像頭捕獲的視頻私舱。此外畦肉，AI技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)多層防御系統(tǒng)的簡單快組合。例如菊舅，一旦特定的區(qū)域檢測到有物體活動(dòng)礁姿，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)門鎖、攝像機(jī)自動(dòng)對焦并進(jìn)行訪問控制舆滞。所有這一切只需要輕輕點(diǎn)擊一下按鈕就能搞定菱区。

    系統(tǒng)穩(wěn)定、耐用：沒有AI的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)為了提高檢測的準(zhǔn)確性服讯，需要使用很多組件進(jìn)行復(fù)雜的設(shè)置绎瓣。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)并延遲檢測授灵。而且堵忌，由于人很容易疲勞可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)差錯(cuò)(有研究表明，一個(gè)人可面對枯燥的工作時(shí)智能專注20分鐘左右藏亲；而當(dāng)一個(gè)人要同時(shí)面對多個(gè)項(xiàng)目時(shí)眷篇，注意力下降得更快。如荔泳，要面對很多監(jiān)控視頻顯示器蕉饼。)另外巩荧，AI技術(shù)還可以通過減少對傳感器硬件的應(yīng)用需求來降低系統(tǒng)出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)聂闺。