安防监控系统人工智能大数据助力智慧安全城市建设

发布时间:2020-04-22 03:58:00

说到安全监控系统,人们可能会首先想到安全视频监控。从最早的模拟闭路监控系统开始,安全视频监控经历了模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段,现已进入人工智能大数据时代。随着人工智能和大数据的飞速发展,现有的数据库管理工具很难对所有的数据集进行管理。此时,人们需要掌握安全监控系统中人工智能大数据的过程分析和数据处理技术。

说到安全监控系统,人们可能会首先想到安全视频监控。从最早的模拟闭路监控系统开始,安全视频监控经历了模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段,现已进入人工智能大数据时代。随着人工智能和大数据的飞速发展,现有的数据库管理工具很难对所有的数据集进行管理。此时,人们需要掌握安全监控系统中人工智能大数据的过程分析和数据处理技术。

对于安全人工智能来说,似乎是人工智能。事实上,大数据是智力的基础。安全人工智能中的人工智能、深度学习、机器学习和大数据应用都是大数据的采集、建模和应用。

安全监控系统AI大数据流的三个环节

数据采集,据说数据采集是数据的来源。在安全人工智能中,这些数据来自视频监控系统中的视频流。当然,在安全性方面,它也包含了很多内容,但基本上是基于视频监控的,主要是指视频监控系统。

采集的实时或历史视频只能看到,不能应用。要说它,它必须是结构化的。首先对视频流进行解码,将视频流还原为图片,然后对图片进行预处理。有些场景可能只有这样的图像,这需要一些其他的图像处理方法,这些方法与我们的主题相关,但并不相同。这样,我们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,改变目标的大小,使其与标准图像的大小一致。目标对象包括人形、脸形、车形等,从而建立训练模型。

在安全监控系统AI中,所需的结构描述更加具体。例如,对人的描述包括一系列的描述,如性别、年龄、发型、发型、上装、下装、鞋帽款式、车辆、随身物品、同龄人等的叙述。通过对视频监控数据的分类、处理和存储,车辆描述包括车牌号、品牌、车身颜色、车辆品牌、车型、车辆特征(如年检标志、墙面装饰、纸巾盒、遮阳板等),并通过后台服务器的智能分析功能对业务进行处理,将人、车、物的信息从数据中分离出来。这样,公安民警就可以快速搜索,有条件地搜索(人),搜索图片,然后匹配图片的位置、时间等数据。然后在大的安防系统中查询航迹,匹配住宿、手机号码、车票等大数据。基本上,嫌疑人逃不掉,这将提高警方破案效率数百倍。这才是安全人工智能的真正价值所在。

目前,安全大数据的应用主要集中在提高破案率和警务工作效率上。为了开发基于安全数据的优秀应用,需要从接处警、现场调查、情报研判、应急指挥、相关碰撞、综合作战等方面深入了解警务工作流程,要实现各类警务装备之间的互联互通,再到警种合作,再到各种警务业务数据库的融合。只有详细了解,才能发现在刑侦、治安防控、交通管理等方面的应用差异。

例如,对于嫌疑人的跟踪,可能是人脸,但大多数时候,视频无法识别人脸。事实上,人脸识别只在车站、机场、银行等卡点场景中有用,但绝大多数逃犯都有一定的反侦察能力。他们要么在看到相机时四处走动,故意挡住视线,要么干脆等到天黑。

此时,可以利用的是对嫌疑人的外貌特征进行跟踪,将区域范围选择和时间段选择与地图搜索相匹配,再将同龄人、随行物品和工具的特征进行匹配,从而有效地筛选出嫌疑人,然后通过综合情报判断轨迹。在这种情况下,嫌犯几乎是一只缸里的乌龟,天堂没有路,没有门。如果有孩子和老人再次迷路,只需几分钟就能找到他们。不会再有大量警力出动沿街搜查的案件了,这通常需要几十个小时。这样,公安会不喜欢吗?

最终,大数据最终将用于应用服务。只有真正提高公安民警的工作效率和破案率,才能证明安全人工智能的价值和意义。这就要求我们既要了解人工智能业务,又要了解公安业务。除此之外,如果你想在大范围内推广安全人工智能,你甚至想都不敢想。

随着人工智能技术的应用场景越来越详细,企业产品线越来越多,新产品不断涌现。企业希望通过灵活的许可、多种业务模式,实现多平台、多系统下的软件和算法的实现,满足多操作平台应用场景的有效加密保护要求,防止算法盗版和非法拷贝,维护企业核心利益。

一、安全监控系统是人工智能的最佳着陆场景之一

在以视频技术为核心的安全监控行业中,深入学习对视频图像分析的突出效果,使安全监控系统突破了原有的限制,将传统的安全监控事后审查转变为预警乃至预警控制,它为大数据分析和判断提供了重要的技术支持,逐步满足了公安对安全本质的最大需求,解决了以往面对海量数据难以实施人海战术的问题。此外,以视频技术为核心的安防行业拥有越来越多的数据资源,完全满足了模型培训深度学习的要求。

安全监控行业对智能化的需求已经非常迫切。原有的算法已经无法满足行业“预测、预警、预防”的需求,行业的发展受到极大的限制。

随着大数据技术和GPU并行计算能力的快速发展,业界用户对应用有了更深入的了解,尤其是海量数据的爆炸和计算平台的成熟。在此基础上,研究计算机如何模拟或实现人类学习行为以获取新知识或技能的机器学习算法日趋成熟,并扩展到计算机视觉和语言语音识别、模式识别、数据挖掘和统计学习等领域。

未来,安全解决方案并不是满足用户需求的首要解决方案,更多的是通过深度学习算法挖掘大数据,为公众提供更可靠的安全和便利,这是安全企业一直追求的目标。

三、安全人工智能算法保护与价值实现面临诸多挑战

随着人工智能技术的成熟,工业现场应用蕴含着巨大的市场空间。人工智能算法作为人工智能的大数据基础,其重要性毋庸赘言,随着市场的发展,其市场价值也在逐渐增加。

但需要指出的是,在人工智能计算能力或大数据资源极其稀缺的时代,大多数安全企业并不具备雄厚的资金实力和研发基础设施来支持企业在人工智能领域的投资。这导致了人工智能人才与核心算法的激烈竞争,算法的开发与保护尤其值得关注。

但在我国,特别是安全行业,长期以来,企业对知识产权的保护意识和保护能力相对薄弱。对于安全软件和算法等知识产权的保护,最初的“随用”思维也会影响到它们。剽窃、剽窃甚至盗版都是严重的侵权行为。近两年来业内不断发生的侵犯知识产权案件,都是很好的帮手牌。

因此,能否有效地保护、管理和利用企业的知识产权,将直接影响到企业的生存。特别是在安全软件和人工智能算法领域,侵权行为隐蔽性强,企业维权难度大。如何运用更加有效的手段,避免或从根本上消除侵权行为,维护自身合法权益,实现软件和算法产品的最大收益,成为安全企业关注的焦点。

四、探索人工智能时代安全软件和算法的价值需要新的途径

目前,安全企业软件和算法的知识产权保护只不过是专利申请。侵权时,采用法律手段进行诉讼。然而,这些方法并不能从根本上避免侵权。同时,侵权损害的事实和影响已经存在。此外,法律程序企业需要耗费大量的精力和财力,这往往大于得失。

如何在安全企业软件和算法项目之初就建立起知识产权保护的防线,参与从设计、研发、生产、销售、使用跟踪到订单管理的全生命周期,从根本上杜绝知识产权的泄露或侵权。

目前,随着人工智能产品在安防行业应用领域的不断拓展,在智能城市、智能交通、智能警察、智能社区等大型项目中发挥着不可替代的作用,随着AI+安全在细分领域的融合和市场的不断拓展,算法本身的应用价值将不断提高,进一步提高系统本身的价值和信息安全防护能力,为安全监控系统提供最可靠的解决方案。