人工智能落地視頻監(jiān)控，不僅僅是看清楚

　　不斷推進的平安城市和雪亮工程建設讓視頻監(jiān)控遍布大街小巷，據(jù)不完全統(tǒng)計，一個中型城市約有上萬路監(jiān)控，有的甚至上10萬路，每天產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)相當于千億幅圖片。然而，由于早期技術等因素的限制，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控攝像頭已經(jīng)無法滿足當前社會經(jīng)濟發(fā)展的需求。隨著前端算力的提升，智能分析軟件的進一步前移，智能攝像機毋庸置疑的成為下一代攝像機的發(fā)展方向。

　　傳統(tǒng)監(jiān)控攝像頭只能提供實時情況監(jiān)控，或者回看已經(jīng)發(fā)生的某些事情。而整合了人工智能技術的智能攝像機，讓用戶能夠實時監(jiān)控情況，并在問題發(fā)生之前識別出問題。數(shù)據(jù)科學家MaheshSaptharishi博士表示：“包含視頻分析功能的監(jiān)控系統(tǒng)可以實施分析視頻內容，檢測出可能構成威脅的異常活動?；旧?，視頻分析技術可以幫助安全軟件‘學習’什么是正常情況，這樣它就可以檢測出異常情況，以及某個個人可能忽略的潛在危害行為?！边@是人工智能與視頻監(jiān)控相結合的關鍵驅動因素之一。其背后的想法是，先進的軟件可以完善人類的判斷力，提供更準確、更安全的監(jiān)控。但這并不意味著取代人類監(jiān)控，而是讓這個過程更細致化和更個性化。

　　人工智能在視頻監(jiān)控落地

　　智能監(jiān)控旨在對監(jiān)控視頻中的物體、行為、事件等對象，通過檢測、識別、跟蹤等視覺模式識別技術進行智能分析和判斷，從而減少或取代人力的干預，所涵蓋的技術包括對人臉、行人、車輛、標識等視覺對象識別和行為分析等，其應用主要分為以下幾種：

　　1、人臉識別。人臉識別系統(tǒng)有很多潛在的價值，它可以與視頻監(jiān)控系統(tǒng)結合在一起，幫助執(zhí)法人員在人群中辨認、識別目標人員的面孔，這可能在未來有助于警方追蹤罪犯，甚至可以防范于未然，從源頭上組織犯罪的發(fā)生?？捎糜谌四樅瞬?，安防人臉搜索等。

　　2、車牌識別。先拍攝到已停止汽車清晰的車牌圖像，然后再采用圖像檢測方法檢測出圖像中車牌的位置，接著進行車牌文字的抽取和識別，通過對車道內通行車輛的視頻流進行采集，實現(xiàn)對同一車牌的多次識別，最后輸出經(jīng)過優(yōu)化選擇的結果，一般無需外界觸發(fā)信號、具有較強的適應能力，對車輛遮擋情況有一定的抵抗能力。主要用于小區(qū)車輛的登記查詢以及收費，高速公路的違法車輛的抓拍。

　　3、語音識別。語音識別根據(jù)對說話人的要求分為特定人語音識別和非特定人語音識別。特定人語音識別是指當前的語音識別系統(tǒng)被設計用來識別某個具體使用者的語音，這種情況下數(shù)據(jù)庫中的音頻樣本均來自于使用者本人，所以數(shù)據(jù)庫中語言的發(fā)聲習慣、語速、語調均與使用者一致，可以大幅提升識別準確率。非特定人語音識別是指使用一套通用的系統(tǒng)來供所有用戶使用，使用門檻低，系統(tǒng)推廣性強。主要實現(xiàn)人機交互。

　　4、表情識別。表情識別是指從給定的靜態(tài)圖像或動態(tài)視頻序列中分離出特定的表情狀態(tài) ，從而確定被識別對象的心理情緒，實現(xiàn)計算機對人臉表情的理解與識別，從根本上改變人與計算機的關系，從而達到更好的人機交互。主要根據(jù)人的表情，推薦不同的商品。

　　5、年齡識別。攝像機通過核對識別對象的骨架結構，眼睛和嘴巴的位置以及眼睛和鼻子周圍的皺紋，幾乎可以準確無誤地判斷出年齡。主要通過識別出來客人的年齡，實現(xiàn)精準營銷。

　　水平不足、耗時費力 還需技術突破

　　盡管當前人工智能技術已經(jīng)極大改善了視頻監(jiān)控的應用，但從實際應用情況來看依然面臨著許多挑戰(zhàn)。畢竟無論是人工智能的發(fā)展，還是安防智能化的應用，其整體水平仍處在早期或者起步的階段，系統(tǒng)的智能化程度在短時間內還難以達到科幻大片展現(xiàn)的實戰(zhàn)效果。即使目前靜態(tài)人臉識別已經(jīng)很成熟了，但動態(tài)人臉識別還面臨著巨大挑戰(zhàn)。除了前端高清攝像機必須要能夠采集到高質量的人臉信息之外，還需要強大的算法和算力支持。通過神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、大數(shù)據(jù)自主訓練以及高性能并行計算能力等等綜合提升才能解決當前應用難題。

　　而深度學習是需要進行大量的大數(shù)據(jù)訓練，目前有的人工智能企業(yè)采用人工對數(shù)據(jù)進行標注，費時費力。中科院自動化研究所李子青教授表示：“我認為深度學習還有一定的發(fā)展空間，不管是提升算法、改進網(wǎng)絡架構，還是通過增大數(shù)據(jù)標注的方式，提升的空間并不大，它已經(jīng)接近天花板，具體是多少，我不能給一個定量，我們必須在這方面突破，必須像開復老師說的那樣，要形成應用場景的數(shù)據(jù)閉環(huán)，能夠利用生產(chǎn)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)進行自主標注、自主學習，不管你會不會標注，至少是自主學習”。

　　其次，安防視頻監(jiān)控是一個系統(tǒng)工程，人工智能技術在視頻監(jiān)控的應用挑戰(zhàn)，同樣貫穿于前端、傳輸、存儲、應用等等每個環(huán)節(jié)。例如，在海量視頻數(shù)據(jù)中尋找目標，“天網(wǎng)”視頻監(jiān)控系統(tǒng)每天產(chǎn)生的大量圖像視頻，對于尋找目標人與車輛猶如大海撈針。

　　此外，傳輸受限制預警不實時。尤其是高清、超高清攝像機的大量應用，采集的數(shù)據(jù)量非常大，傳輸成本非常高，而且很難在第一時間匯集到數(shù)據(jù)總平臺，造成全局預警與搜索的困難。此外，針對交通擁堵情況，當前的交通大數(shù)據(jù)主要還是以導航地圖、共享出行軟件等為主，視頻智能分析數(shù)據(jù)應用還是比較少等等。

　　當然隨著神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、邊緣技術等技術的進步、算法的不斷優(yōu)化、計算機性能提升，當前面臨的種種問題都會逐步得到有效解決。

　　解析數(shù)據(jù)、精準處理 擁抱智能時代

　　隨著人類社會科技演進持續(xù)加速的態(tài)勢，人工智能時代奇點的來臨速度或許遠超我們想象。市場調研機構Strategy Analytics4月12日發(fā)布的研究報告《智能家居監(jiān)控攝像機市場分析與預測》指出，低于200美元價格點的配備全套軟件和服務功能的攝像機將推動智能家居監(jiān)控攝像機市場的增長。該報告預測，到2023年，全球市場消費者在智能家居監(jiān)控攝像機上支出將超過97億美元。

　　中國工程程院院士、北京大學教授高文在參加2018年人工智能安防峰會時表示，城市大腦需要智慧之眼?！巴ㄟ^監(jiān)控攝像頭讓城市變得更智慧，不僅僅是單一的視頻檢索和計算機視覺問題，而是在面臨海量信息和突發(fā)事件時，能否迅速做出反應、能否降低計算量、能否有效識別和檢索等一系列龐大的系統(tǒng)工程?！?/span>

　　未來攝像機將不再是自出廠之后就一成不變的，而是根據(jù)用戶的需要，通過加載不同軟件實現(xiàn)不同的業(yè)務功能，融入軟件定義產(chǎn)品的新時代。通過規(guī)?；?、多樣化的智能前端攝像機進行精準的數(shù)據(jù)采集，后臺強大的云計算和視頻解析系統(tǒng)對采集的數(shù)據(jù)進行準確的解析和表述，龐大的大數(shù)據(jù)分析與挖掘系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)進行高效精準的處理，才能夠真正的讓視頻監(jiān)控協(xié)助用戶準確的觀察、識別和應對周邊的事物，做到真正的擁抱智能時代。

　　結語：視頻監(jiān)控整合人工智能技術，雖然在加強監(jiān)控的同時也伴隨著一些潛在風險，但是潛在的優(yōu)點顯然超過了缺點。且如今人工智能在算法與芯片領域的成熟及成本的下降，使得智能監(jiān)控的商業(yè)化落地更加快速地普及，同時智能監(jiān)控市場在尋求差異化競爭形成了百花齊放的形勢。

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