人工智能在視頻監(jiān)控市場的應(yīng)用分析

在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域，以車輛和人員識別為代表，已經(jīng)在安防監(jiān)控市場快速普及應(yīng)用，智能化成為很多前后端設(shè)備及項目的亮點(diǎn)。那么，在市場需求極其旺盛的情況下，人工智能在監(jiān)控市場能夠解決哪些實戰(zhàn)化的業(yè)務(wù)需求呢？

在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域，以車輛和人員識別為代表，已經(jīng)在安防監(jiān)控市場快速普及應(yīng)用，智能化成為很多前后端設(shè)備及項目的亮點(diǎn)。那么，在市場需求極其旺盛的情況下，人工智能在監(jiān)控市場能夠解決哪些實戰(zhàn)化的業(yè)務(wù)需求呢？

人工智能的背景分析

在自然災(zāi)害的防救、生產(chǎn)事故的防控、社會治安事件防范及公共衛(wèi)生事件的防治上，視頻監(jiān)控起著極其重要的作用。然而隨著政策實施的推進(jìn)，視頻監(jiān)控點(diǎn)位覆蓋率逐步上升，業(yè)務(wù)的應(yīng)用也更加復(fù)雜，僅依靠傳統(tǒng)的人工方式已無法高效利用已建的視頻監(jiān)控資源。

同時，幾何式增長的視頻圖像數(shù)據(jù)驅(qū)動了安防大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為寶貴的資源，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)大力推動了人工智能的實際應(yīng)用，尤其是在視頻智能分析方面。在LFW（非受控網(wǎng)絡(luò)圖片數(shù)據(jù)庫）國際人臉識別比賽上，機(jī)器識別的準(zhǔn)確率首次超越了人眼識別準(zhǔn)確率，2015年達(dá)到99．55％，而且準(zhǔn)確率還在持續(xù)提升，這使得深度學(xué)習(xí)為視頻智能分析在視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的應(yīng)用提供了更多可能。

人工智能應(yīng)用能解決什么問題

首先，人工智能技術(shù)可以獲取人、車、物的結(jié)構(gòu)化信息，做出快速檢索、查詢等操作。

其次，可以協(xié)助人工及時發(fā)現(xiàn)畫面中容易忽略的細(xì)節(jié)內(nèi)容，如人員的滯留、物品的丟失、區(qū)域的入侵等。

最后，人工智能還可以對不同種類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、碰撞、發(fā)現(xiàn)潛在聯(lián)系，抽取其中有價值的信息，并形成可視化結(jié)果呈現(xiàn)，下面就一些典型的人工智能應(yīng)用進(jìn)行舉例。

1）、隨著交通工具的發(fā)展，一些犯案人員的流動性大大地增強(qiáng)，比如犯案人員在A地犯案后，可能會迅速乘坐交通工具逃往B地。在這種快速頻繁的人員流動情況下，對于刑事偵查人員來講，抓捕犯案人員的難度會驟然上升。那么人工智能的方式提供了一種很好的方法，依托人工智能系統(tǒng)將部署在城市中各個角落里的攝像機(jī)中出現(xiàn)的人員進(jìn)行動態(tài)比對，同時利用動態(tài)的人員特征識別服務(wù)輸出的結(jié)果，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而實現(xiàn)犯案人員身份的識別、人員布防、軌跡的分析等功能，提高刑偵人員關(guān)于在逃人員的破案率。

同時以人臉識別為核心的人工智能應(yīng)用，還可對嫌疑人員進(jìn)行比對，快速確認(rèn)目標(biāo)身份，提供智能、精準(zhǔn)、快速的人臉比對和完善的視頻圖像挖掘應(yīng)用，綜合解決人像實時追蹤監(jiān)控預(yù)警、人員身份快速比對檢索核準(zhǔn)、人員歷史軌跡追蹤倒查等查人、找人、預(yù)警、追蹤等人員管理監(jiān)控應(yīng)用。

2）、隨著車輛的普及，大量的不安全駕駛行為導(dǎo)致了逐年上升的交通事故的發(fā)生，造成大量的人員及財產(chǎn)損失，如何減少不安全駕駛行為的發(fā)生是擺在交通管理者面前的問題，那么對于交通管理者而言，一個是通過在政策法規(guī)方面提供制度建設(shè)；另一方面需要通過技術(shù)手段來發(fā)現(xiàn)和降低不安全駕駛行為的發(fā)生。人工智能系統(tǒng)可以有效地通過機(jī)器分析，實現(xiàn)對駕駛?cè)藛T超速行駛、開車打手機(jī)、不系安全帶等行為的智能分析，使得交通管理人員之前需要在路口進(jìn)行人工糾正違法行為的方式轉(zhuǎn)變成通過人工智能分析的方式，來發(fā)現(xiàn)和處理這些不安全的駕駛行為，從而達(dá)到教育和處罰的目的。并以此提升交通管理水平和降低事故的發(fā)生率，減少人員和財產(chǎn)的損失。

同時以車輛分析為核心的人工智能應(yīng)用，還可以對卡口圖片車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行二次識別，包括車牌號碼、車輛品牌、車輛子品牌、車輛年款、車輛顏色、車牌顏色、車輛類型、車牌類型、年檢標(biāo)、遮陽板、安全帶等車輛細(xì)節(jié)信息，將車輛的運(yùn)行軌跡，活動規(guī)律等進(jìn)行數(shù)據(jù)碰撞比對，從而挖掘隱藏的案／事件線索實現(xiàn)可視化的應(yīng)用，功能包括：軌跡分析、跟車分析、碰撞分析、頻次分析、套牌分析、隱匿車輛挖掘等。

3）、對于一些重大的警衛(wèi)活動，常常需要派駐大量的警力，對于公安指揮中心而言，會造成人員緊張的局面。因此可以以技術(shù)手段為依托，來實現(xiàn)減少安保人員的目的，人工智能的方式可以提供以主動防控為核心的應(yīng)用，視圖內(nèi)容預(yù)警、自動告警聯(lián)動應(yīng)用，可以對視頻的內(nèi)容進(jìn)行自動預(yù)警，當(dāng)觸發(fā)預(yù)先設(shè)置的預(yù)案后，聯(lián)動的攝像機(jī)將會同時打開監(jiān)控圖像，形成對案發(fā)地的監(jiān)控封鎖，同時實時報警。布控智能規(guī)則分析功能包括：區(qū)域入侵、絆線檢測、非法停車、徘徊檢測、打架檢測、物品遺留、物品丟失、非法尾隨、人群聚集、車流統(tǒng)計、車牌特征識別和煙火檢測等。

結(jié)語

在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，隨著采集手段的不斷豐富，數(shù)據(jù)內(nèi)容的不斷增長，以及人工技術(shù)的不斷成熟，人工智能輔助人工進(jìn)行工作已經(jīng)成為必然趨勢，相信隨著技術(shù)的發(fā)展，會有越來越多的智能化應(yīng)用在更多的領(lǐng)域落地，使人工智能不僅在安防領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，同時借助人工智能在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用，從上升到真正的智慧型城市。

來源：環(huán)境監(jiān)控 動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng) http://www.dr4xxf.cn/solution/  本文采集于網(wǎng)絡(luò)，如有問題有聯(lián)系刪除