人工智慧–AI＋安防
人工智慧之AI+安防
安防行業市場規模巨大（預計2020年將增至8759億元），安防也是智慧城市、平安城市的重要組成部分。隨著AI人工智慧飛速發展，AI人工智慧跟安防聯姻是必然趨勢。許多安防和非安防公司都紛紛發力，加快布局，大力發展人工智慧，以滿足新時代下的安防工作需求，AI人工智慧武裝的安防，將帶來安防行業的根本性變革！
AI安防將是個競爭非常激烈的市場，為了能在市場競爭中處於不敗之地，各路廠商各使各招，想通過在AI演算法、晶元、數據等方面搶佔制高點，並各自搭建基於AI的安防基礎或應用（服務）平台來培養自己的生態系統，提高了核心競爭力和技術門檻。同時給客戶提供AI安防全套解決方案，方便客戶集成、安裝和使用。
安防是一個以視頻監控為基礎的安全防控行業，人工智慧是一個以計算機視覺和機器學習為主要學科的研究領域。今天跟大家探討一下，AI+安防所引起的創新和變革，從下面幾個方面探討：
1.傳統安防公司如海康、大華等前端做得好，初創業公司最好不要跟他們硬碰，需要從後端AI演算法、晶元、數據等方面著手，並通過雙方聯合或合作來關聯前、後端；
2.安防行業演算法已經開始使用，但針對客戶需求和環境的改變，需要加入AI人工智慧的機器學習來訓練，讓演算法不斷調優和持續演進；
3.計算能力離不開雲計算，需要將末端視頻進行壓縮，並通過有線（網線）或無線（wifi、4G、5G等）方式傳送到雲端，在雲端進行視頻結構化，解碼能力已成為性能瓶頸，需要用到DSPCPUGPUFPGAASIC等高性能計算能力晶元，另外，視頻結構化計算有慢慢地向前端轉化趨勢，提出採用邊緣計算來滿足視頻結構化所需的計算能力；
4.數據是人工智慧非常核心的要素，數據質量對於圖像識別和分析等處理也非常關鍵；通過對結構化或非結構化的數據收集、清洗、整合和分析等操作，形成智能數據；
5.存儲系統包括視頻存儲、圖片存儲、雲存儲等；人工智慧和機器學習對存儲系統提出新的高要求，比如存取速度，存儲容量，數據可靠性、完整性和安全性等；存儲資源終歸是被動性資源，利用人工智慧可以讓資源和數據按需調度，通過機器學習認知安防應用負載變動模式，提前預測安防應用的性能和容量需求變化，提前調配資源到位；
6.圖像、視頻智能分析是關鍵點，需要從圖像或視頻中提取出人、物、車輛型號、顏色、號牌等多種屬性，分析特徵，跟資料庫中模板比對，找出目標人、物或車輛等信息；
7.AI結合大數據技術，通過海量數據的積累形成機器學習的閉環發展。海量數據為機器學習提供了天然的大數據基礎，大數據技術做到數據的全面、全量和實時。還可利用AI人工智慧的神經網路和專家系統來做出分析和決策；基於大數據訓練的深度學習，進行動態人臉識別、目標檢索、目標軌跡、關係網路認可等操作，並滿足精度和準確度要求；
8.AI晶元設計包括AI專用指令集處理器設計，指令針對AI演算法特點深度定製，靈活度高,滿足AI演算法的快速演進要求，當演算法發生變化時，同樣可以通過編程重構，實現新的演算法；前端（末端）設備也具備AI能力，這對傳統視頻監控前端攝像頭硬體和安全提出了新的挑戰，提出智能攝像頭的概念，集音、視頻編解碼、安全演算法和AI演算法於一體的AI SOC晶元是今後發展趨勢，AI SOC晶元不光是純硬體的，還可以用軟體來定義硬體功能；
9.出現AI+Cloud+BigData的平台架構，包括中心雲，邊緣雲和末端節點，實現邊緣計算，中心計算相結合，具有數據傳輸更高效，數據分級計算更及時，應用更加靈活，系統雲和端平衡等優點。該平台可以做到多元感知、廣泛互聯、分級計算、實時準確，可以服務面向多客戶、多場景等領域；
10.AI與生理、心理特徵等結為一體，打造出智能感知系統，可以把安全往前移，做到AI預測和預警。以預測、預警為主可能是AI安全智能發展的一個新方向；
11.基於AI的安防行業相關協議和標準也需要與時俱進，內容需要增加、更新或演進；
12.AI安防不斷推動新的應用方向，比如基於人員卡口的大數據分析與挖掘，基於視頻結構化大數據的分析等。
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安防將成為AI邁向產業化應用的首個突破口，安防具有數據信息量大、數據層次豐富的顯著特點，這為人工智慧在安防行業率先落地提供了堅實基礎。融入AI的安防，不斷推進安防行業變革，提升整個安防領域的智能化水平，推動安防產業的升級換代。AI安防朝著全智能、全計算、全感知、全生態的方向發展，AI安防前途是不可估量的！
最後，安防行業好的商業模式也留給大家進一步思考和探討。。。
結語
隨著AI人工智慧飛速發展，促進各行各業創新和變革，安防行業也不例外。安防是一個複雜開放系統，融入了AI人工智慧後，將推動安防行業發生根本性變化：提升管理效率，降低運營成本，創造業務價值。另外，AI+安防出現了百家爭鳴，百花齊放的格局，傳統安防巨頭們很難再靠規模和渠道包打天下，未來每一個初創企業都有無限機會和可能。
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