城市化進(jìn)程不斷發(fā)展，為了更好地保障人民人身和財(cái)產(chǎn)安全，政府對加強(qiáng)城市各地聯(lián)網(wǎng)型監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)越來越重視，當(dāng)前監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)使用監(jiān)控錄像存儲(chǔ)，事件發(fā)生后調(diào)取查閱的方式在一定程度上滿足了社會(huì)的需求，但是無法避免和阻止事態(tài)趨于惡化，智能視頻分析技術(shù)則能夠較好的解決上述問題。
深度智能是什么?
智能視頻分析(IV，Intelligent Video)源自計(jì)算機(jī)視覺(CV，Computer Vision)技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是人工智能(AI，Artificial Intelligent)研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關(guān)系，從而使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內(nèi)容。而視頻監(jiān)控中所提到的智能視頻技術(shù)主要指的是“自動(dòng)的分析和抽取視頻源中的關(guān)鍵信息”。
如果把攝像機(jī)看作人的眼睛，智能視頻系統(tǒng)或設(shè)備則可以看作人的大腦。智能視頻技術(shù)借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，對視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分析，過濾掉用戶不關(guān)心的信息，僅僅為監(jiān)控者提供有用的關(guān)鍵信息。智能視頻解決方案以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控為基礎(chǔ)，用戶可以設(shè)置某些特定的規(guī)則，系統(tǒng)識(shí)別不同的物體，同時(shí)識(shí)別目標(biāo)行為是否符合這些規(guī)則，一旦發(fā)現(xiàn)監(jiān)控畫面中的異常情況，系統(tǒng)能夠以最快和最佳的方式發(fā)出警報(bào)并提供有用信息，從而能夠更加有效的協(xié)助安保人員處理危機(jī)，切實(shí)提高監(jiān)控區(qū)域的安全防范能力。
通過如下一些簡單的對比，我們可以看出傳統(tǒng)視頻監(jiān)控和智能視覺監(jiān)控之間的不同：
| 傳統(tǒng)視頻監(jiān)控 | 智能視覺監(jiān)控 | |
| 監(jiān)控持續(xù)性 | 需要連續(xù)長時(shí)間盯著屏幕，容易導(dǎo)致安保人員眼睛疲勞、注意力下降。根據(jù)研究表明，人眼緊盯屏幕22分鐘之后，注意力就會(huì)大幅下降，遠(yuǎn)低于正常水平（此時(shí)人眼只能察覺畫面里不到5%的信息），因此實(shí)際使用時(shí)，無法達(dá)到真正意義上的7×24小時(shí)監(jiān)控。 | 不需要一直緊盯屏幕，安保人員只需要在系統(tǒng)告警時(shí)進(jìn)行確認(rèn)即可。避免了安保人員因長時(shí)間觀看屏幕造成疲勞而降低注意力，提高了安保人員實(shí)際監(jiān)控的效果，真正做到7×24全天候監(jiān)控。 |
| 監(jiān)控有效性 | 人眼觀察范圍有限（理論上人眼水平最大視角為100°~120°，但實(shí)際上有效視角只有20°~30°，其中視覺敏銳視角僅10°，剩余部分即所謂的“眼角余光”，區(qū)域視力非常低），無法同時(shí)緊盯多個(gè)屏幕；且人腦也無法同時(shí)處理多個(gè)監(jiān)控屏幕的畫面。因此，安保人員面臨大型屏幕墻時(shí)無法有效監(jiān)控。 | 所有監(jiān)視屏幕均由攝像機(jī)自動(dòng)進(jìn)行智能監(jiān)控，安保人員只需要對產(chǎn)生告警的攝像機(jī)進(jìn)行確認(rèn)和處理即可。這樣，安保人員的實(shí)際有效監(jiān)控范圍可以提高數(shù)十倍，大大提高了監(jiān)控效率。 |
| 監(jiān)控能力 | 人眼視覺靈敏度有限，在監(jiān)控距離遙遠(yuǎn)、光線不足等監(jiān)控環(huán)境下，人眼無法察覺監(jiān)控屏幕上的細(xì)微變化。 | 智能視覺攝像機(jī)可以識(shí)別出人眼無法分辨的細(xì)微變化，例如在遙遠(yuǎn)距離、光線不足、低對比度、環(huán)境偽裝等等情況下的入侵行為和威脅。 |
| 監(jiān)控實(shí)際效果 | 由于種種原因，傳統(tǒng)監(jiān)控的實(shí)際效果并不理想，在大多時(shí)候傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)只能用于事后取證，無法起到預(yù)防、預(yù)警的作用 | 可以偵測并記錄出現(xiàn)在監(jiān)控屏幕內(nèi)的徘徊行為。在發(fā)現(xiàn)入侵者之后可以自動(dòng)預(yù)警，這樣，安保人員就可以隨時(shí)掌握著入侵者的行蹤，并在事發(fā)之前進(jìn)行預(yù)防和控制，把損失降到最低。 |
| 監(jiān)控傳輸通道 有效利用率 | 無論是否有事情發(fā)生，都必須將畫面?zhèn)鞯奖O(jiān)控室的屏幕上，無畏地消耗傳輸線路的帶寬，尤其不利于大型監(jiān)控系統(tǒng)。 | 可設(shè)置“告警觸發(fā)式”傳輸模式——借助計(jì)算機(jī)或嵌入式設(shè)備的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理功能，對視頻圖像中海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分析，過濾掉用戶不關(guān)心的信息，僅僅為監(jiān)控者提供有用的關(guān)鍵信息。只在監(jiān)控到威脅的時(shí)候才占用帶寬，在同等帶寬條件下可以容納更多路監(jiān)控 |
| 監(jiān)控錄像 管理效率 | 無論是否有事情發(fā)生，都必須對監(jiān)控畫面進(jìn)行錄像，極大地浪費(fèi)存儲(chǔ)空間。同時(shí)，由于錄像存在大量無用信息，導(dǎo)致回放翻看錄像時(shí)浪費(fèi)時(shí)間。 | 可設(shè)置“告警觸發(fā)式”錄像模式——只對用戶指定的入侵行為或威脅事件前后過程進(jìn)行錄像，在同等條件下可以存儲(chǔ)更長時(shí)間的錄像，同時(shí)回放翻查錄像效率很高。 |
從以上對比中我們可以看出智能分析技術(shù)的好處，但從這些年智能分析技術(shù)的應(yīng)用來看，其并未實(shí)現(xiàn)大面積商用，究其原因主要是過去技術(shù)不夠成熟、應(yīng)用效果不夠理想，傳統(tǒng)的智能分析技術(shù)由于算法是人為根據(jù)不同的場景和應(yīng)用需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，在適應(yīng)性上需要人為不斷的改善和提升，在特定的環(huán)境下有良好的性能，但是一旦環(huán)境等因素發(fā)生變化，傳統(tǒng)的智能分析算法在應(yīng)用上的性能就會(huì)降低。傳統(tǒng)智能分析算法存在不可突破的局限性，限制了智能分析技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，直到2012年之后，深度學(xué)習(xí)算法帶來了突破，深度學(xué)習(xí)作為一種技術(shù)思想，其理論和技術(shù)本身并不是一種新鮮事物，但是隨著硬件計(jì)算能力的突破和海量數(shù)據(jù)的積累，深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的智能應(yīng)用取得了重大突破。深度學(xué)習(xí)解決了一些傳統(tǒng)智能算法無法解決的問題，而且輸出結(jié)果會(huì)隨著數(shù)據(jù)處理量的增大而更加準(zhǔn)確，使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多應(yīng)用。
深度智能安博會(huì)首秀
2016年北京安博會(huì)期間，安防業(yè)界主流廠商新品發(fā)布會(huì)陸續(xù)進(jìn)行，“AI+”等應(yīng)用概念的集體出爐，預(yù)示著產(chǎn)業(yè)進(jìn)入到一個(gè)新的階段，以海康威視為例，在北京安博會(huì)期間發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)的以“深眸”系列智能攝像機(jī)為代表的安防產(chǎn)品家族，如 “深眸”系列專業(yè)級智能攝像機(jī)、“超腦”系列智能NVR、 “臉譜”系列人臉分析產(chǎn)品等，這些產(chǎn)品基于視頻及多維感知、人工智能、大數(shù)據(jù)等核心技術(shù)深入用戶業(yè)務(wù)，提升綜合安防及可視化管理水平。
為何深度學(xué)習(xí)在今年大放異彩?
我們不禁思考，為何基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品會(huì)在今年大放異彩?這其中的原因大致有以下幾點(diǎn)：
第一，深度學(xué)習(xí)拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍，提升了智能程度，開啟了視頻智能應(yīng)用的新篇章，其價(jià)值主要體現(xiàn)在應(yīng)用深度和廣度等方面。針對應(yīng)用深度而言，深度學(xué)習(xí)算法可以大幅提升智能算法分析性能，提高視頻智能應(yīng)用水平;針對應(yīng)用廣度而言，深度學(xué)習(xí)可以克服其靠人工選擇特征和淺層學(xué)習(xí)的局限性，可以完成傳統(tǒng)智能視頻分析技術(shù)很難完成或者不可能完成的任務(wù);
第二， NVIDIA、Movidius上游深度學(xué)習(xí)芯片或方案大幅提升了算法效果，提高了產(chǎn)品開發(fā)效率，同時(shí)降低了研發(fā)成本，擴(kuò)大了人工智能的市場規(guī)模，一段時(shí)期內(nèi)，降低了應(yīng)用門檻，簡單的深度學(xué)習(xí)芯片+數(shù)據(jù)就能超越傳統(tǒng)的算法效果。
深度學(xué)習(xí)的規(guī)?；瘧?yīng)用將帶來的產(chǎn)業(yè)變動(dòng)
隨著行業(yè)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的不斷深入，接下來用戶期望和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)相應(yīng)提高，廠家競爭領(lǐng)域?qū)?huì)發(fā)生變化，從單張圖理解延伸到視頻和語義的理解，人工智能應(yīng)用范圍擴(kuò)大，安防廠商在這些領(lǐng)域要更注重模型和方案的創(chuàng)新，開發(fā)出更切合用戶需求的產(chǎn)品，用戶們需求千差萬別，使得離一線用戶較遠(yuǎn)的芯片廠商，無法為每一類客戶定制所需要的產(chǎn)品和方案，不能兼顧到方方面面，這就為軟件形式為主的廠商留下了廣闊的空間。軟件廠商可以和芯片廠商廣泛交流，提煉軟件應(yīng)用中的共同需求，將其成熟技術(shù)迭代硬件化，減少總體費(fèi)用與時(shí)間成本，實(shí)現(xiàn)整體解決方案的效能最大化。我們有理由相信，上下游合理分工、通力合作，一定能有力地推動(dòng)深度學(xué)習(xí)下的智能技術(shù)穩(wěn)步前進(jìn)。
2016年，在業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的智能安防廠商的帶領(lǐng)和共同推動(dòng)下，人工智能在安防產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用逐漸呈現(xiàn)出規(guī)?；?，這是一個(gè)新的歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)，未來已來，一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的智慧時(shí)代正在來臨!
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