安防监控系统AI大数据助力智慧平安城市建设

来源:英视特安防 2018-12-03 09:33:19

说到安防监控系统,人们可能首先会想到安防视频监控。安防视频监控从最早的模拟闭路监控系统开始,经历过模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段,如今进入了AI大数据的时代。随着AI人工智能、大数据的迅速发展,用现有的数据库管理工具难以管理所有的数据集合。此时,人们就需要掌握安防监控系统AI大数据的流程解析及数据处理技术。

对于安防AI,看上去是AI,实际上最后是大数据,大数据才是智能化的基础。人工智能、深度学习、机器学习、大数据应用在安防AI中, 说到底都是对大数据的采集、建模和应用。

安防监控系统AI大数据流程三个环节

1、视频监控数据采集

数据采集,有说数据获取,这是数据的来源,安防AI中这个数据是来源于视频监控系统中的视频流,当然往大了说安防,还包括很多内容,但是基本都是以视频监控为核心,这里主要指视频监控系统。

2、视频监控数据预处理

对于采集到的实时或者历史视频,是只能看不能应用的,要调用就得结构化,先给视频流解码,把视频流还原成一张张图片,再对图片进行预处理。有些场景可能只有这样的图像,这需要用到另外一些图像处理方法,和我们的主题相关但不是一回事。这样我们就可以得到基本符合要求的图像。然后对这些图像中的目标对象进行检测和分割,并改变目标的大小与标准图片大小一致,目标对象包括人形、人脸、车形等,这样就可以拿去训练模型了。

3、视频监控模型训练

对图片中的目标对象进行识别,提取和构建模型,在安防监控系统AI中,需要的结构化描述是比较具体的,比如对人的描述就包括性别、年龄、发型特征、发饰、上衣款式特征、下衣款式特征、鞋帽款式特征、交通工具特征、随身物品特征、同行人特征等一系列描述。对车的描述包括车牌号码、厂牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物(如:年检标、挂饰、纸巾盒、遮阳板)等。 通过对视频监控数据进行分类处理存储,并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理,将人、车、物的信息从数据中分离出来。这样公安民警就可以进行快速检索、条件搜图(人)、以图搜图,再配以图片的拍摄地点、时间等数据,就可以进行轨迹查询,再匹配一下大安防系统中的住宿、手机号码、车票等大数据,基本上嫌疑人就是插翅难逃,这对民警的破案效率将是百千倍的提升。这才是安防AI真正的价值所在。

安防大数据的应用当前是围绕提升破案率和提升警务工作效率为中心的,要想在安防数据的基础上开发出优秀的应用,必须要深入了解警务工作流程,从接处警、现场勘查、情报研判、应急指挥、关联碰撞、合成作战,再到各类型警用装备间的互联互通,再到各警种间的配合,再到各警种业务数据库间的融合。这些都要有详细地了解,才能发现针对刑侦破案、治安防控、交通管理的应用间的差异。

举例说,比如针对嫌疑人的追踪,可能是脸,但是大部分时候视频是识别不出脸的,这是事实,人脸识别仅在车站、机场、银行等卡点场景才有用。但是绝大多数逃犯都是有点反侦察能力的,不是看到摄像头就绕着走,就是故意遮挡不让看,或者干脆等到天黑再走。

这时候能运用到的主要就是通过嫌疑人的外形特征进行追踪,以图搜图配上区域范围选择、时间段选择,再配上同行人特征、随行物品特征、工具特征,就可以有效地对嫌疑人进行高效筛选,再通过综合情报进行轨迹研判,这种情况下,嫌疑人几乎就是瓮中之鳖,上天无路地无门。如果再出现小朋友老年人走失,想找到就是分分钟的事,再也不会出现让发动大批警力沿街查找,动辄耗费数十个小时的情况了。这样,公安会不喜欢么?

说到底,大数据最终是为应用服务的,只有最后真正提高了公安民警的工作效率和破案率,才能证明安防AI的价值和意义。这就要求我们既要懂AI业务,又要懂公安业务。脱离了这两者,想让安防AI得到大面积推广是连想都不要想的。

伴随着AI技术应用细分场景的越来越细化,企业产品线不断增多,新产品不断涌现。企业寄希望于对多平台多系统下的软件、算法通过灵活的许可授权,通过多种商业模式实现变现,并满足多操作平台应用场景的有效加密保护的需求,防止算法盗版与非法复制,维护企业核心利益。

1、安防监控系统是人工智能最佳的落地场景之一

以视频技术为核心的安防监控行业,深度学习对视频图像解析的突出作用使得安防监控系统突破原有的限制,将安防监控传统的事后复核转变为事中、甚至于事前的预警布控,为大数据分析研判提供了重要技术支撑,并逐步兑现了公安对安防本质的最大诉求,解决以往面对海量数据实行人海战术的难题。另外,以视频技术为核心的安防行业拥有持续增长的海量数据资源,完全满足了深度学习对于模型训练的大量数据要求。

2、算法是AI在安防领域应用的底层逻辑

安防监控行业对于智能的需求一直是非常迫切的,原有的算法一直无法满足行业“预测预警预防”的需求,行业发展受到了极大的限制。

随着大数据技术、GPU并行计算能力的突飞猛进,行业用户对应用的理解越来越深刻的,尤其是海量数据爆发以及运算平台的成熟,基于此以专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能的机器学习算法日渐成熟,并延伸到计算机视觉、语音识别、模式识别、数据挖掘以及统计学习等领域。

未来安防解决方案并不是初级的解决用户需求,更多的是通过深度学习算法挖掘大数据,为民众提供更可靠的安全性和便捷性,这也是安防企业一直所追求的。

3、安防AI算法保护与价值实现面临诸多考验

随着人工智能技术的成熟,行业场景化应用蕴含着巨大的市场空间。作为大数据向人工智能转化的基础,AI算法其重要性自然无需多言,并且其市场价值也在随着市场的开发逐渐提升。

但需要特别指出的是,在人工智能算力或者大数据资源极其稀有的当下,大部分安防企业并不具备强大的资金实力和研发基础支撑企业在人工智能领域的投入。这也就导致AI人才与核心算法的争夺及其惨烈,算法的开发与保护尤其值得企业格外重视。

然而在国内尤其是在安防行业,长期以来,企业对知识产权的保护意识与保护能力相对薄弱,针对安防软件、算法等知识产权保护还受原有“拿来就用”思维的影响,剽窃、抄袭甚至于盗版等侵权现象严重,近两年行业内不断发生的知识产权侵权案件就是很好的佐证。

因此,能否有效地保护、管理和运用企业的知识产权,将直接影响企业的生死存亡。尤其是目前在安防软件、AI算法领域,侵权存在较强的隐蔽性,企业维权有很大困难。企业如何借助更有效的手段来及时避免或者从根本上杜绝侵权行为,维护自身合法权益,实现软件、算法产品的最大收益率成为安防企业的关注点。

4、AI时代 挖掘安防软件、算法价值亟需新方式

从目前来看,安防企业软件、算法的知识产权保护无非进行专利申请,遇到侵权行为运用法律手段进行诉讼,但这些方式无法从根本上避免侵权行为,同时侵权损害的事实及影响已经存在,再加上走法律程序企业要耗费大量的精力与财力,往往得不偿失。

如何在安防企业软件、算法项目立项之初就建立知识产权保护的防线,做到从设计、研发、生产、销售、使用跟踪到订单管理等整个生命周期都全程参与,从根本上杜绝知识产权的泄露或者侵权的行为存在。

从目前来看,随着安防行业人工智能产品应用领域正在不断拓展,其中在智慧城市、智能交通、智慧警务、智慧社区等大型项目中发挥着不可替代的作用。同时,随着AI+安防在细分领域的融合不断深入,市场不断拓展,算法自身应用价值将得到不断提升,进一步提升系统自身价值以及信息安全保护提供最值得信赖的安防监控系统解决方案。

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