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监控安防工程的应用现状

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监控安防工程的应用现状

2019-10-19

  伴随着云计算、大数据、物联网、AI人工智能等技术的不断进步,国内“智慧城市”的安防监控工程的建设欣欣向荣。监控安防工程视频监控迎来了新的发展机遇与挑战,也是AI+视频监控布局的时代。人工智能时代,安防监控工程将面临着怎样的发展机遇、挑战,以及未来的趋势如何?本文从演变的过程和见微知著的角度来对上述这几个问题进行浅析。

一、监控安防工程在智慧城市建设中的落地应用现状


在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下,“AI+安防”的概念开始浮出水面,应用已经落地。基于GPU运算的方案、人脸识别、大数据应用等已经成为业内的共识。可以说,安防监控行业正在经历一次重大转型,各种新技术的大规模植入,加速驱动着智能监控技术升级,向更高层级进化。与此同时,行业用户对视频监控也提出更多需求,多样化的应用场景催生出不同的用户需求。


以公共安全领域为例,目前大规模建设的“雪亮工程”是安防监控工程继平安城市建设之后又一历史性机遇。“雪亮工程”已出现加速向上拐点,成为安防市场主要驱动力。


通过雪亮工程的监控建设,增强了预计预防、打击犯罪、整体防控、基础防控和破解社会管理难题的能力,目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段,数据是重中之重,对于公共安全领域的使用者和管理者来说,如何更高效地收集和分析数据是一个重点。所以,从应用层面来看,大数据、视频云和智能分析的有机结合与多维应用已经是当前公共安防监控工程建设的热点。

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二、监控安防工程在智慧城市中急需突破的瓶颈


当前,AI技术对安防监控工程的驱动和颠覆力是远甚于先前的高清视频、智能分析,未来的AI+(人工智能)安防发展趋势将从后端向前端延伸、从静态处理到动态识别、从被动防御到主动防控转变。AI技术的融入,促使智慧城市不断向网络化、集约化、智能化发展。但是,目前的AI+(人工智能)安防在智慧城市的建设中依然存在一些问题,主要表现在以下几个方面:


1.技术成熟度亟待提高


随着人工智能技术大爆发的来临,视频智能分析、深度学习、大数据技术也已经开始在安防监控工程崭露头角。但是目前视频智能分析技术对于视频成像质量要求较高,而目前视频监控图像质量受环境影响较大,加上由于编码、网络带宽等因素制约,在视频模糊、光照不足等情况下无法实现视频分析技术的有效辨识。深度学习技术目前也只能保证在设备制造过程中进行学习,无法实时对采集的图像进行进一步学习分析,尚不具备成长能力。此外,大数据技术应用中,目前的结构化处理能力尚有较大的发展空间,数据量的几何规模对计算机的计算能力、处理能力以及结构化分析能力有着更高的期待与要求。


2.提高数据的开放程度以及加强数据之间的联系


目前,随着平安城市、雪亮工程的建设,为安防监控工程带来了丰富的数据资源和应用优势。但是,数据之间的关联融合非常少,数据资源仍处于分散状态,各个数据所有者之间的孤岛现象、烟囱现象仍很严重,数据的开放和共享程度低,难以开展多维数据融合分析,导致人工智能在获取有效的数据支撑这条道路上仍有很长时间要走。但是,最终承载着AI技术的实时智能视频监控系统将作为智慧城市中的雪亮工程、平安社区、智能交通、智慧商业、智能家居等领域物联网应用的核心一环。

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3.专业领域稀有人才的缺失


据相关数据统计,全球目前拥有约25万名人工智能专业人才。然而,从市场的发展来看,这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的宏观需求。


未来,无论是安防巨头,还是人工智能领域的“独角兽”公司,亦或是普通公司,人才缺口都将成为这些企业人工智能发展的一道坎。


4.监控安防工程应用需求不聚焦


在推动AI人工智能技术实际应用中,至今尚未有比较成熟的应用项目。随着智慧城市、平安城市的不断发展,各个城市你追我赶、大干快上,底层基础的建设在不断加强,但面向客户的最终应用需求仍然亟待从厂家到用户全链条的关注与开发。


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