人工智能熱潮下,安防行業仍有四大挑戰等待突破

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中國安防協會
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2019-06-21 · 17:30
[ 億歐導讀 ] 安防+AI經過三年多的探索發展,去年以來逐漸“脫虛向實”,智能+安防從概念宣導、技術較量,邁向產品、場景、實戰應用階段,但發展中也面臨諸多挑戰。
人工智能,智慧城市,智慧安防,人工智能,大數據,芯片 圖片來自“東方IC”

本文轉載自“中國安防協會”,作者中國安防協會。原標題《人工智能落地環境良好,但仍面臨四大挑戰》。億歐智慧城市對文章進行二次編輯,供讀者參考。


安防+AI經過三年多的探索發展,去年以來逐漸“脫虛向實”,智能+安防從概念宣導、技術較量,邁向產品、場景、實戰應用階段。從目前來看,推動AI安防的落地應用,當前產業的發展環境完全具備支撐能力。

比如在芯片方面,目前Intel、NXP、AMD、GOOGLE、蘋果、IBM、ARM、高通等國際知名芯片廠商以及華為、寒武紀、比特大陸、深鑒、地平線、中星微等國內芯片廠商都在AI芯片上持續發力,目前無論是云端算力或邊緣算力都有較大幅度提升。

浙江大華技術股份有限公司,研發中心副總裁殷俊提到,目前各節點上的國產芯片大部分已經出來,并且在性能、性價比方面都有很大提升,隨著成本大幅度下降,人工智能未來在安防的普及化、普適性會很高。

隨著算力的大幅提升,不管是端側還是中心側計算能力越來越強,殷俊認為當端側的計算能力增強時,中心側未來也會有演進,中心側將會對數據跨空間、跨時域的碰撞并實現數據的融合,這會驅動數據產生新的價值鏈。端側、邊緣側、云側三端的融合計算,是未來計算發展的必然環節。

人工智能落地環境良好,但仍面臨四大挑戰

在算法方面,殷俊認為當前人工智能算法不斷往前演進,它的工具鏈、行為邏輯、學術研究領域、工程應用領域也在不斷發展和突破。同時,算法的發展一定要面向場景,需要基于用戶場景去適應。

因為不同的應用場景對算法的要求和設計思路不一樣,那么在具體的算法應用上,從檢測到分析識別的全流程應用也就產生了差異,所以未來算法會形成場景式的差異化發展。

在產品方面,目前AI產品從云端智能向邊緣智能拓展?,F在不管是傳統的安防監控廠家還是AI廠商,都推出了邊緣智能產品。殷俊認為,在感知層面大家強調在邊緣側做采集分析,是因為邊緣側的計算延時小,可以實時計算視頻數據,且邊緣側做分析會大幅降低網絡和系統的開銷。

視頻應用為例,通過編解碼后,傳到在云端解碼后的圖像會有損耗和延時,質量無法和前端相比,從算法分析角度就無法達到最佳的效果。因此,在邊緣側完成大量實時分析的數據計算,在云端完成大規模時空數據的檢索和挖掘,形成計算融合的系統是未來發展的趨勢。

除了芯片、算法、產品的進步,目前包括5G通訊、傳感等這些技術能力的提升,也為安防的“智能+”賦能,誕生出創新的智能應用。但發展中也面臨諸多挑戰:

視頻數據深度融合應用要提升

如何對現有視頻進行深度應用,將被動查證的事后應用模式,轉變為主動防御的事前應用模式是安防行業的迫切需求,但目前這塊的應用仍有待加強。中山大學教授及廣東人工智能專家委員會主任賴劍煌表示,安防應用產生了很多數據,數據怎么轉化成知識?

目前在這方面做得不是太好,或者說是這波人工智能深度學習的局限,如何把這些數據轉化成知識,這需要能實現小數據大推理的深度學習新方法。

智能化應用的技術特點決定了其本身也是一種綜合化應用。安徽省公安廳科技信息化處科長張敬鋒提到,目前公安機關從業務實踐中感受到了,人工智能初步與視頻監控結合帶來的成效。但如何在大數據戰略的引領下,需要進一步緊緊圍繞實戰和實用。

針對跨技術領域的廣泛融合,跨業務部門的綜合應用,在實戰的有效性上給公安民警賦能,在實用的便捷性上給基層民警減負,依然是當前人工智能在公安業務領域的痛點和難點問題,需要進一步解決。

公安行業作為安防重點服務應用領域,在整個安防行業發展過程中有舉足輕重的作用。中安協專家委員會戰略組組長及廣州安防協會會長顧友良表示,公安用戶的需求是在業務開展的要求下不斷變化的,這就需要AI技術不斷的跟著需求走,通過需求來推動技術的發展。

同時,在技術共性的發展下,落到各個場景里面一定是百花齊放,多姿多彩的,而匯聚起來的數據又是統一的,這樣才能把數據的共性與個性呈現出來。

新技術需要推進落地

目前,安防行業核心的AI技術包括人體識別(人臉和人體)、車輛識別等都實現了較好的應用。賴劍煌教授提到,現在人臉識別、車牌識別技術已經達到不錯的水平,目前人臉識別在視頻監控里面用得比較好,但大范圍的行人再識別應用還沒有見到,比如看不到人臉的時候,這要靠行人再識別技術,結合人臉再識別來做精準布控。

目前許多重要場所的安檢,例如地鐵安檢,還要花財政很多錢,浪費了大量的人力物力。這說明基于視頻監控安防技術的研發與應用還不到位,如何利用視頻監控技術,簡化安檢流程和提高安檢水平還有很大的推進空間。

行人再識別是利用計算機視覺技術,判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。在視頻監控應用中當監控系統看不見人臉或者無法看到人臉,這就依賴于行人再識別技術。目前遍布城市的攝像機里面,符合人臉采集標準的攝像機占比較少。而要最大限度挖掘傳統平安城市、天網工程的治安攝像機的潛力,行人再識別技術非常重要。

此外,音視頻系統中的聲音一直沒有得到充分挖掘,而在應用中用戶其實有迫切的需求。安防研究所王靜介紹,現在一些發射場地面設備設施安全的全壽命管理項目,非常注重如何將音視頻結合應用。

以前發射場的管理主要是靠人進行檢測,現在有了視頻應用,那么除了視頻分析以外,如何把音視頻結合起來進行智能化分析,這也是人工智能的應用,并不只是一些數據標注、分析才是人工智能。聲紋+CV技術結合的應用將產生巨大的潛力,需要不斷研究。

多算法融合要加強

在實際應用中,不同算法分析功能獨立部署的情況很常見,如此應用效率會大打折扣。王靜表示智能識別在一些項目應用中,就面臨這樣的問題。她認為,現在應用中對人的行為分析結構化仍比較簡單,怎樣更細致地進行識別仍待解決。

“目前我們項目應用希望可以把人臉識別和行為分析,用一個攝像頭結合起來做智能分析,但目前的算法好像不太支持這種應用。應用中仍需有專門的人臉識別攝像機,外加專門的大場面行為分析攝像機,這種分開應用有些割裂?!蓖蹯o表示。

這樣的問題在公安應用中也出現。張敬鋒科長提到,當前公安機關對智能化從單點的應用,已經拓展到了“云、端、邊”的綜合部署。特別是前端設備的選型上,對智能設備的一體化提出了要求,具有人臉、人體、車輛結構化、行為分析等多算法融合,還有高效編解碼、傳輸,有線與無線結合以及安全防護等功能。

完全符合GB/T25724、GB35114、GB/T28181標準的綜合性、一體化智能攝像機已經成為當前“雪亮工程”深入建設應用中的迫切需求。如果有這樣的產品推出,肯定會受到公安一線實戰部門的歡迎,也會有更大的市場空間。

算法分析層是人工智能技術的核心,算法的優劣決定了人工智能技術的應用效果。面對用戶難題與需求,廠商仍需要在多種算法融合部署、全景多鏡多任務協同等多個功能的疊加方面持續發展,以改善需要堆砌不同算法分析服務器,來滿足用戶需求的問題。

對于算法融合的發展,殷俊認為現在對人、車、物分析的算法在不斷融合應用,隨著智能化的演進,未來的融合還將包括音視頻、雷達、熱成像等。通過多維感知解決單一感知數據的弊端,賦予人工智能更多維度的數據,來提升或解決具體場景中的智能水平。

行業協會要引導產業做布局

當前安防行業被視為人工智能最具市場空間的行業之一,在這一波發展賽道上擠滿了各層面的參與者。安防市場應用前景很誘人,目前有很多企業進入,但整體來看業界只有一些大企業賺錢,更多中小企業嚴格意義上并不賺錢,一些創新企業是靠資本投資支撐著,因為很多企業差不多是在做重復的事情。

從安防協會的角度看,要引導企業對產業進行合理的布局和創新,對企業進行指導,幫助企業能夠獲取利潤,因為企業有了利潤,相關技術才能得到更好的進步,產業才能得到更好的發展。

對于安防人工智能的發展狀態,目前AI是從上往下沒有穿透,就像下雨,雷聲很大,也下了點雨,但沒有下透,所以莊稼長不好。如果讓AI進入萬眾企業的智能+世界,把技術共性融到小企業的系統中去(這比一兩家大公司打通這個領域要快)。

這樣可以形成遍地各種各樣“智能+”的應用形態,行業協會這時去建新標準或建立一個新機制,通過標準或機制可以把這些“智能+”的數據進行廣泛連通,形成更多的“智能+”應用,將促進產業智能化更好發展。

編輯:唐宇恒

本文已標注來源和出處,版權歸原作者所有,如有侵權,請聯系我們。

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