2018年9月，李開(kāi)復(fù)博士發(fā)布新書(shū)《AI·未來(lái)》，預(yù)測(cè)15年內(nèi)，人工智能將具備取代40%～50%重復(fù)性勞動(dòng)崗位的技術(shù)能力。近年來(lái)，算力和算法的突飛猛進(jìn)，智能技術(shù)正在以我們難以想象的速度飛快發(fā)展。智能技術(shù)在安防行業(yè)的落地應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，智能設(shè)備在具體項(xiàng)目建設(shè)中的比重也越來(lái)越大。智能應(yīng)用將經(jīng)歷運(yùn)算智能、感知智能和認(rèn)知智能三個(gè)階段，而現(xiàn)在智能在安防行業(yè)的應(yīng)用大多屬于感知智能。目前全國(guó)攝像機(jī)數(shù)量可以以億為單位，而且數(shù)量還會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。海量的攝像機(jī)構(gòu)成了視聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)生了海量視頻數(shù)據(jù)，給智能視頻監(jiān)控技術(shù)的系統(tǒng)應(yīng)用帶來(lái)了跨場(chǎng)景、跨媒體、跨空間等巨大挑戰(zhàn)。

圖片來(lái)源：圖蟲(chóng)創(chuàng)意

監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)海量混雜：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的類(lèi)型已從單一性擴(kuò)展到多樣性，已經(jīng)不僅僅局限為視頻，圖片、位置、文本等信息都夾雜其中。

監(jiān)控對(duì)象種類(lèi)繁多：監(jiān)控范圍的擴(kuò)大使得監(jiān)控的對(duì)象從傳統(tǒng)的像素級(jí)到目標(biāo)級(jí)、事件級(jí)。

監(jiān)控態(tài)勢(shì)動(dòng)態(tài)演變：作為管理部門(mén)來(lái)說(shuō)，發(fā)生突發(fā)事件之后，需要一套完整系統(tǒng)能夠?qū)B(tài)勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)判，能夠自動(dòng)預(yù)測(cè)監(jiān)控目標(biāo)即將選擇的行進(jìn)路徑，從而幫助管理部門(mén)做出快速有效的響應(yīng)。

目前，智能分析技術(shù)深度結(jié)合使用場(chǎng)景、客戶需求，在安防各個(gè)細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛。大華股份根據(jù)業(yè)務(wù)的對(duì)象和場(chǎng)景不同，將智能分析技術(shù)分為人像、解析、周界三大類(lèi)。

1.智能人像方面

大華股份按照不同的客戶、不同的場(chǎng)景、不同的需求并充分考慮了投資規(guī)模，將其分為標(biāo)準(zhǔn)版、企業(yè)級(jí)和城市級(jí)三大方案族群。

（1）標(biāo)準(zhǔn)版人像方案。面向小規(guī)模的如小區(qū)出入口、商鋪等，滿足基礎(chǔ)的人像智能應(yīng)用，如在商鋪應(yīng)用中可實(shí)現(xiàn)人像抓拍、人像屬性分析等基礎(chǔ)應(yīng)用，幫助商鋪進(jìn)行顧客畫(huà)像的精準(zhǔn)分析，提升管理運(yùn)營(yíng)水平。

（2）企業(yè)級(jí)人像方案。面向?qū)懽謽恰⑵髽I(yè)園區(qū)等業(yè)務(wù)需求相對(duì)多元、應(yīng)用較為復(fù)雜的場(chǎng)景，大華股份為客戶提供大規(guī)模、綜合化的人像智能應(yīng)用，目前已經(jīng)可以為客戶實(shí)現(xiàn)基于人像的人員管控、人臉考勤、人臉軌跡分析、人臉布控等。

（3）城市級(jí)人像防范。該方案主要是面向警務(wù)、交管、雪亮工程等大型城市級(jí)專(zhuān)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，做城市級(jí)的聯(lián)網(wǎng)人臉布控。目前，方案已實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)管控對(duì)象、逃犯等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，綜合考慮城市的網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)現(xiàn)狀、投資規(guī)模、業(yè)務(wù)需求等諸多因素，打造從單點(diǎn)、局部到全局的網(wǎng)絡(luò)化的部署方案，真正能夠有助于客戶的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。

除此之外，大華還將人像、MAC、RFID等技術(shù)進(jìn)行集成，研發(fā)了能夠采集人像、MAC地址、RFID信息的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)采集到的人像特征、MAC地址等多維數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，極大地提升了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.智能解析方面

針對(duì)很多業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性要求不高，但是注重信息采集廣度的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)、物體等對(duì)象的信息進(jìn)行采集和分析。如大華全結(jié)構(gòu)化前端和智能服務(wù)器，可同時(shí)對(duì)場(chǎng)景內(nèi)的人像、機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)以及特征屬性進(jìn)行全面解析和提取，從而幫助客戶挖掘視頻數(shù)據(jù)的價(jià)值。

3.智能周界方面

在校園、機(jī)場(chǎng)、企業(yè)園區(qū)等項(xiàng)目建設(shè)中，周界是非常重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的周界設(shè)備都是在以紅外補(bǔ)光的條件下，采用拌線入侵檢測(cè)的方式來(lái)做周界防護(hù)，效果差強(qiáng)人意?，F(xiàn)在通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法的自學(xué)習(xí)能力，對(duì)這些特定的對(duì)象進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的訓(xùn)練，對(duì)報(bào)警的動(dòng)物、樹(shù)枝搖動(dòng)等誤報(bào)進(jìn)行了有效甄別，準(zhǔn)確率顯著提高。

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