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    大數(shù)據(jù)如何解決安防監(jiān)控“痛點(diǎn)”？

    建筑工程2017年11月10日
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           隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能將在數(shù)據(jù)化程度高的行業(yè)快速實(shí)現(xiàn)落地。在服務(wù)智能情景下，數(shù)據(jù)可得性高的行業(yè)，人工智能將率先用于解決行業(yè)痛點(diǎn)，爆發(fā)大量場景應(yīng)用。

          


           智能安防將作為人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新的重點(diǎn)應(yīng)用推廣領(lǐng)域。實(shí)施智能安防推廣工程，鼓勵安防企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展合作，研發(fā)集成圖像與視頻精準(zhǔn)識別、生物特征識別、編碼識別等多種技術(shù)的智能安防產(chǎn)品，推動安防產(chǎn)品的智能化、集約化、網(wǎng)絡(luò)化。


           基于GPU運(yùn)算的方案、人臉識別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的共識。各種新技術(shù)的大肆輸入，加速驅(qū)動著智能監(jiān)控技術(shù)升級，向更高層級進(jìn)化。與此同時，行業(yè)用戶對視頻監(jiān)控也提出更多需求，多樣化的應(yīng)用場景催生出不同的用戶需求。具體到安防監(jiān)控應(yīng)用中來，AI在視頻理解和大數(shù)據(jù)兩方面都有很好的應(yīng)用。


           視頻理解：通過深度學(xué)習(xí)等人工智能前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對視頻中目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、目標(biāo)檢索和行為分析，目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤比較好理解，目標(biāo)分類在目標(biāo)檢測與跟蹤之后，捕獲到合適目標(biāo)，可以對它的屬性進(jìn)行分析判斷。以監(jiān)控場景的人體為例，可以識別他是否騎車、衣著特征、性別、年齡段、頭發(fā)長短、是否背包、拎東西、戴口罩等等，最后通過目標(biāo)檢索和行為分析與上層業(yè)務(wù)相結(jié)合判斷目標(biāo)的活動軌跡、身份，并對視頻畫面中的目標(biāo)正在進(jìn)行的行為活動(比如打架、人群聚集等)進(jìn)行分析判斷。


           大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預(yù)測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分：海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘。海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲人工智能應(yīng)用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源，并基于時間軸進(jìn)行數(shù)據(jù)累積，以便能在時間維度上體現(xiàn)真實(shí)事物的規(guī)律;大規(guī)模分布式計(jì)算使得人工智能具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，能同時分析海量的數(shù)據(jù)，開展特征匹配和模型仿真，并為眾多用戶提供個性化服務(wù);數(shù)據(jù)挖掘是人工智能發(fā)揮真正價(jià)值的核心，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動開展多種分析計(jì)算，探究數(shù)據(jù)資源中的規(guī)律和異常點(diǎn)，輔助用戶更快、更準(zhǔn)地找到有效的資源。


    目前大數(shù)據(jù)解決安防監(jiān)控“痛點(diǎn)”主要是從九個方面進(jìn)行。


        一、人流密度分布、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測，預(yù)測踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。


        二、空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢，道路狀態(tài)及變化監(jiān)測，主要用于預(yù)測擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)；


        三、數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號搜索，人、車軌跡跟蹤等。


        四、有序過程與隨機(jī)過程分析，成為社會治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)社會治安風(fēng)險(xiǎn)評估，事件預(yù)警。


        五、高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，主要應(yīng)用于擴(kuò)大社會掌控面；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。


        六、融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對高風(fēng)險(xiǎn)因素（人、物、事、時間、地點(diǎn)等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評估、預(yù)警機(jī)制，提高防范能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)犯罪高發(fā)分布及分類基礎(chǔ)性研究及綜合治理方案的制定。


        七、高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域、活動安全管理，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)；成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。


        八、各類系統(tǒng)效能分析，主要應(yīng)用公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評價(jià)。


        九、安防基礎(chǔ)理論研究數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫?？傊?，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。


    結(jié)語：人工智能的逐漸落地，正推動著主動安防理念的一步步深化。“AI+安防”在應(yīng)用層面必然爆發(fā)大量場景應(yīng)用，為我們創(chuàng)造一個更智能的生活環(huán)境。
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