一分钟读懂安防监控中的AI人工智能应用

AI（Artificial Intelligence）人工智能技术的概念已经被提出来很多年，若使之描述是在科学技术上具有判断、认知（perception）、洞察（insight）、学（learning）、了解（comprehension）及推论（reasoning）等行为表现，又是人工智能去追求的目标。这两年安防产业亦又出现蛮太热门的数据化人工智能学习和识别技术的概念，它们与安防有有什么关联？如何能应用形式在安防监控中？那样的AI人工智能目前至少的应用又是都有哪些？结合数据采集的安防AI人工智能早在道路监控系统在全球兴起之时结束后，目前世界各国的城市监控建设即将直接进入扩张与结构转变的阶段，在这样的需求变革下，安防监控系统将不需要更更加多元化与人工智能化的整体解决方案。现代化的公共安全已并没有仅止于能无限的扩充军队影像监控包裹密度、广度这些追求超高清解晰度，只是透过缝隙那些人工智能化的手段与工具，让现代安防时代更及时，转过头注重实际数据采集、应用和管理的人工智能化安防时代。全球城市道路监控建设都在快速发展，各国街道、十字路口四处可见其它摄影机监控设备，为城市公共安全及治安侦察工作可以提供了影像的方便性和立玄性。但不断监控设备数量的大量倍增，影像电学计算度的不断提高，公共安全搜集到的影像和图片之数据量显现出等比几何的增长，再加上影像电学计算度的提高，连同使伺服器的处理能力和在用率都再产生了更高的门槛。而，安防影像监控在影像调看监控录像、门禁进出自如数据、资料的储存、运算等技术上都面队那巨大挑战。AI人工智能与安防监控的应用技术

对于这样的挑战，安防监控使用者该如何能在更多增强的数据中，依靠既很多人工智能技术快速查看价值价格资料，便下一界当前最重要的课题。

以下简述几种与安防监控特点的AI人工智能技术：

1、人工智能的模式识别技术常见在监控系统积攒的影像数据资料中，资料本身当然不具价值，前提是再经深度挖掘、分析资料中影像显现出的数据模式，才会出现出真正没有用的价值。未来是大数据的时代，数据资料的模式识别将备受重视。

2、人工智能的深度学习技术此为AI人工智能机器深度学习研究中的新领域，其动机在于成立、模拟人脑进行分析学的神经网路，它模仿人脑的行为思考机制来解释数据资料，或者影像内容、声音和资料本身。未来要让AI人工智能的机器深度学习能够大行其道，数据资料本身将是最主要的关键因素，而影像监控资料占大数据总量的60%不超过，也就是说，影像监控领域有70%以上的数据资料分析是利用进行影像无法识别。目前这个AI机器深度学习在安防产业的诸多领域都全面的胜利了太大进步，和：行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等，其识别准确率哪怕超过人类的眼睛判断。

3、AI人工智能的前端识别技术先到的产品技术是一家高科技企业能不能细水长流发展的根本，要安防监控智能化，系统就需有基于AI人工智能相关的「影像识别」运算技术，才还能够的新出一穿越系列的智能化监控应用设备，并且前端识别技术也就成了AI人工智能的第三个本质技术。

AI人工智能在安防领域的技术发展大概情况能介绍只能证明完三种较最常见的AI人工智能安防应用基础内容，下一步我们再一系列探讨AI人工智能在安防上的深度适宜技术发展：

多特征识别技术像是在大量影像数据资料下，打算从历史和即时的影像资料中筛选犯罪嫌疑人犹如大海捞针式，而多特征识别技术则是透进人工智能的方式，让电脑从内的监控影像中自动识别出嫌疑人，讲资料中的个人特征，接着依据犯罪嫌疑人的特征自动启动再次筛选，不仅大吓的节省人力物力，而也大家减轻犯罪嫌疑人的到案时间。现在有部分厂商依靠先进的深度学习技术，研发和生产出也能克服光照、天气等不可抗力因素，急速准确地不能识别出个体人物的各种不重要特征，如性别、年龄、发型、衣着、体型、有无戴眼镜、有无骑车子以及随身携带的物品等。个体人物多特征识别演算法有着灵话的布建方式，可自订时间轴和识别区域范围以都没有达到飞快详细的判别，并利用智能影像总结（IVS）于影像伺服器集群的辅助，对监控系统中几百支影像监控摄影机并且24小时不间断的多特征分析与检索到，即时去寻找可疑人员，发出预做告警信号。

姿态识别技术姿态识别技术是指对于每个个人人物的走路姿势，是有一种可在远距离就感知的生物行为特征技术。和其余生物特征识别技术而言，姿态识别的优势只在于非接触性、非侵入性、也易感知力、目标物很难追踪和伪装等。姿态分析还是可以轻松的判别出个体人物的差别行为模式，或者是在慢慢行走中、急速奔跑中、还是携负重行走物等。实现那些个优点，姿态识别特别适用规定于门禁系统、安全监控、人机交换、医疗诊断等部分，不光在安防领域中本身应用范围的应用和经济价值。姿态结论的技术困难点取决于人其特征的稳定性问题，而且三个人的姿态会因病了负伤、体型胖瘦变化、穿衣多寡甚至还是穿着舒适度等因素引响而变化，部分厂商是为克服这些问题，最重要的在研发上加进了机器深度学习方法，用姿态向量图示来描述姿态顺序排列，透过缝隙一定的深度增长神经网路训练匹配模型。训练好的领悟神经网路匹配模型能可以计算待无法识别的姿态影像和已经去注册的姿态影像顺序排列，比对平均姿态向量图的相似度，再参照其相似程度大小并且身分不能识别。姿态识别应用采24小时全天候模式，在某一特定的安防场合中可迅速对远距离攻击个体人物目标的身分参与准确判断，但研究人员将来势必会是需要建置大规模行动的姿态资料库。姿态识别技术将可促进血液循环解决一些低影像wav文件度个体人物身分无法识别的难题，为使用者提供重要的是的识别查核线索。