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AI安防產品發展現狀與趨勢分析

2019-07-04 10:20:54  來源:安防知識網

摘要:實際上,人工智能產業發展已有60多年,但是,一直以來AI學習能力十分有限,因此,也并未走進公眾的視野。
關鍵詞: AI 人工智能
  實際上,人工智能產業發展已有60多年,但是,一直以來AI學習能力十分有限,因此,也并未走進公眾的視野。不過,得益于近年來深度學習算法技術的突破,AI技術才逐漸走向產品化、產業化和工程化。在人工智能發展火熱趨勢下,不同行業不斷涌現各類AI產品和解決方案,而安防領域由于具有海量視頻數據資源池的優勢,自然成為AI工程化的最先著陸地。那么當前來看,AI安防產品有哪些特點以及落地情況和未來發展趨勢如何?
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  揭密:AI產品工程化的真相
 
  毋庸置疑,AI安防時代已來,它對于安防產業發展的價值意義不言而喻。總結來講,AI在安防落地具有三大應用,即視頻結構化、生物識別和物體識別。其中,生物識別包括人臉識別、指紋識別、虹膜識別、形體識別、聲紋識別等,而人臉識別是當前公共安全領域應用最為廣泛,技術發展較為成熟的AI技術,它可以快速實現人臉識別、人臉檢測、人臉比對、活體檢測、人臉跟蹤等技術應用,幫助公安人員快速確定并鎖定對象身份,做到事前預防、事中預警和事后核查,極大提升警方辦案效率。
 
  不過,AI產品的工程化落地并非是一蹴而就。
 
  首先,不同行業的實際業務場景,對前端AI產品的算法和算力資源的要求不盡相同,而且對前端產品的形態、可靠性以及功耗網絡要求也不同。而且,由于安防業務場景碎片化和復雜化比較嚴重,對算法提出多樣化、個性化的多維分層要求,從而去適配前端產品AI產品各種應用的發揮,而這顯然不是短時間內就可完成的工程。
 
  其次,AI產品的部署成本過高,加上用戶對AI理解有偏差,造成用戶為AI產品買單的欲望并不強烈。再者,當前現階段各人工智能應用領域的標準存在重大缺失,頂層設計與復雜現狀一時仍然難以匹配。
 
  最后,人工智能產品是基于二級圖形分析產品,需要更精準的理解場景,而且很多復雜的場景應用并非僅靠AI就能解決,必須結合寬動態、光傳感器件、變焦機芯以及安裝位置與角度等因素,來解決AI工程化問題。
 
  基于以上原因分析,當前 AI安防產品雖然已走向實用,甚至已經在平安城市和雪亮工程大項目中得到應用,但總的來看,AI安防產品在整體安防市場領域占比仍然較低,可以說,遠遠低于普通攝像機的布點數量。但無疑,AI安防產品規模化應用是大勢所趨,未來已來!只是時間問題。
 
  端邊集成是安防產品的趨勢
 
  業界皆知,云端邊融合是AI安防市場發展的主流方向。所謂的云端邊融合即是通過邊緣計算將人臉識別、物體識別等應用的計算力分攤至前端,從而解決由于數據量暴漲給傳輸和云端處理帶來的壓力。邊緣計算其實是實現嵌入式人工智能的關鍵,其實時性比云端更強,更能滿足用戶更快的業務響應需求,而云端承載的是第三方提供的專業性服務,以及更加復雜的運算,比如對模型的優化、算法迭代等相對靈活的部署方式。
 
  實際上,云邊融合也是智能計算前移的過程,這必須對前端設備的算力提出更高的要求,而隨著AI芯片算力的日益增強,邊緣計算能力將得到重大突破。不過,由于前端攝像機的本身空間狹小,一般來講,較大及復雜的數據量的邊緣計算及存儲則放至邊域處理。
 
  深圳市巨龍創視科技有限公司總經理孫成智在接受a&s媒體采訪中表示,相對來講,云端的算力最強,前端的算力最弱,而安防領域大部分業務應用場景對端側的響應速度都有很高要求,顯然全部數據傳輸至云端處理,將造成較長的時延性,因此,安防企業在設計AI產品架構系統方案時,一般都會采用集中的前端部署邊緣計算,但純粹的前端無法完全解決數據計算問題,而此時,需要借助邊域的算力共同承擔云端算力,這意味著,端和邊必須先集成,形成整體的邊緣智能計算,然后再和云端計算相結合,構建一體化的云邊端架構。
 
  當前來看,AI安防系統架構原理有三種方式,一是前端為普通人臉攝像機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR,采用前流后比對的原理,人臉檢測、人臉識別和人臉比對放到NVR(即邊域);二是人臉抓拍機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR, 采用前抓后比對的原理,人臉檢測功能放至IPC端,人臉識別和人臉比對放在NVR邊;二是是人臉比對機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR,采用前比后呈現的原理,即人臉檢測、人臉識別和人臉比對全部放到IPC端。
 
  在云邊端架構中,端無疑側重多維感知數據采集和前端智能處理;邊則側重感知數據匯聚、存儲、處理和智能應用。而云端則是側重于集中式處理更為復雜及龐大的數據的運算。端邊集成是AI安防產品發展的趨勢,而后端云化以及與端邊融合的一體化系統架構,則無疑是未來AI安防市場發展的必然走向,也將是AI安防工程化的主旋律。

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責編:baiyl
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