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新闻动态

智能安全已赋予新的使命和作用

  • 作者:高频安全
  • 发布时间::2020-01-03

近年来,人工智能在智能安全领域的应用取得了长足的进步。计算能力的迭代和算法的出现确实为人工智能的应用提供了关键的基础和动力。但是,随着AI应用的不断深入,新的机遇和挑战接come而来,其中包括人工智能,物联网和大数据等尖端技术。智能安全性被赋予了新的使命和作用。 2019年,安全性迎来了质的变化。

作为一种使能技术,人工智能在典型的安全应用场景中展现了一种全面的使能情况。经过几年的反复试验/摸索,业界对AI的认识已变得越来越清晰和理性。人工智能对安全意味着什么?从早期的简单粗鲁的人脸识别(即AI)到过去两年中业界公认的三大AI算法的计算能力和数据,业界普遍认为AI技术应用的成熟并不是单一技术的突破。点技术,但它需要与实际应用方案结合以实现特定方案中瓶颈的目标解决方案,以帮助用户提高业务效率/效率。随着AI变得更加具体,将会衍生出更多细节。当前,安全领域的人工智能可以说是算法+计算能力+数据+平台+场景的结合,它们是互锁的,每个环节都具有非凡的意义。

AI混凝土

从技术层面看,安防产业的发展。在过去的一年中,安全人工智能的每一步基本上都取得了长足的进步和突破。

算法快速发展

首先是算法的飞速发展,一方面,在标准场景下,人脸识别/车牌识别等常规算法已经相当成熟。可以看出,基于成熟的人脸识别技术,人脸访问控制,人脸对讲,见证人验证机等各种人脸识别产品已逐步取代了传统设备,完全重写了个人识别方式。同样,车牌识别的广泛应用为智能交通的精细化管理和智能停车场的无人值守模式带来了新的经验。

另一方面,随着基于视频的安全监控智能视觉传感器的应用价值的扩大,通过AI技术实现视频内容的精细识别和分析已成为许多物理行业的新探索方向。除了公共安全和交通运输这两个大型应用领域外,还有许多行业领域,例如金融,社区,教育,零售和能源。对“视觉+ AI”应用程序的需求也激增了。高度碎片化导致各种AI算法的出现。

例如,场景分类模型(例如,在视频中标识工厂,农田或建筑工地);实体分类模型(例如,在视频中标识卡车,跑车或前一辆卡丁车);自然的摄像头实体检测模型,例如识别路边的非法停车,无牌购物,乱抛垃圾等;进行人为属性测试,例如确定工人是否戴着安全帽,法官是否穿着长袍等;分析行为行为,例如人群聚集,战斗,摔倒等。行为识别分析...

算法模型的设计以场景需求为主导,场景需求涉及算法服务的供需双方之间的有效通信。对于用户而言,他们担心算法功能的转换是否能真正提高业务效率。对于算法供应商,他们需要关注的是如何在成本范围内有效地获得用户需求并快速响应这些需求。 。在过去的一年中,算法级别也取得了另一个重大突破。一些领先的公司可以通过AI开放平台为用户提供个性化的AI算法模型定制服务,并从数据注释和标记数据的导入进行模型训练。该模型被部署到最终应用程序中以形成一站式服务。基于AI开放平台的资源和功能极大地降低了AI算法应用的门槛,包括算法模型设计的过程和成本。

AI芯片从普通到特殊

作为人工智能计算能力的核心引擎,芯片一直备受关注。中国芯片的自主研发已提升到国家战略水平,成为“十三五”规划的重中之重。

进入AIoT时代的安全监控,在分析和处理海量视频数据方面,它面临着前所未有的严峻压力。这无疑对计算能力平台的性能提出了更高的要求。更大的灵活性,更低的功耗和成本控制已成为AI芯片的核心需求。满足行业应用需求的专用芯片已成为一种新趋势。

AIoT还为视频监控基础架构带来了变化。传统的视频监控基础架构在满足大型跨域视频监控系统的需求方面面临着巨大的挑战。为了满足大数据处理和及时,快速数据处理的需求,安全性视频监控系统的架构已从集中式逐步发展到分布式,形成了端到端云协作的局面。 “云训练,边缘推理”已成为业界主流计算方法。业界制造商推出的新型AI芯片解决方案中的云芯片和边缘芯片相辅相成,可以不断提供针对云边缘计算能力支持的优化解决方案。

同时,人工智能芯片的设计架构必须依靠应用场景的规模和多样性以及相应智能算法的特点,才能更好地利用芯片的计算能力。包括华为海思和过去几年以AI芯片业务进入智能安全行业的其他几家芯片供应商,近两年来,他们基本上一直在围绕专用场景芯片进行研究。常见的做法是将重要应用场景中的密钥算法的计算趋势和特征集成到芯片体系结构的设计中,以便有效地协调计算能力和算法,从而大大提高设备利用率。这种专用芯片还可以根据算法的发展趋势保持较高的有效利用率,从而使客户真正受益于算法创新带来的优势。

人工智能技术的实现,数据治理成为关键

如果产品,算法和计算能力的创新突破是智能安全的上半年,那么当进入AIoT时代时,智能安全下半年的核心主题将集中在数据处理和精细应用场景的探索上。用户的需求正从基本的视觉管理转向更深入的数据应用。如何将海量视频数据转化为有用数据,以输出各种行业的“数据决策”应用能力,已成为智能安全行业的当下和未来。这是将人工智能从认知智能发展为认知智能的必然途径。

当然,要实现这个目标,核心技术不能与诸如人工智能,云计算和物联网之类的技术引擎分开。在此过程中,智能安全系统不仅必须实现基本的安全预防措施,而且还应扮演视觉传感器,世界异构物理信息结构化处理工具的角色,并为行业业务提供数据治理功能。另一组数据可以大规模,自动地收集,清理,分类和关联所有数据,形成一个统一的数据视图和行业知识图还需要治理工具。

明略科技公安产品解决方案中心吴英石曾经说过,人工智能从认知智能向认知智能发展。必须使用多维感知和数据管理技术来连接高质量的数据,以智能地提取知识并构建集合。知识图谱,暴力挖掘和感知数据被组合到多维分析和推理中,以构建将感知转化为认知的决策模型,从而建立了一个数据驱动的大型AI系统。

大数据的核心价值在于融合。目前,在智能安全领域中,公司专注于多维数据融合已经很普遍。从近两年公安大数据的建设来看,该行业出现了一些重大发展。

首先,从初步的数据融合到复杂的多维数据融合。除了视频监控数据,还可以将不同维度的IoT信息(例如Wi-Fi,RFID和电子牌照)链接在一起。通过丰富的数据类型,可以将更多有价值的信息放在一起。其次是多维数据融合发展到语义智能阶段。语义智能是复杂融合的智能,依靠智能语音语义识别技术以及复杂的数据组织和融合计算技术来完成对多个视频和传感器数据的融合分析,从而实现对事件的革命性预测。

值得一提的是,为了有效解决跨系统,平台和部门之间存在的``数据岛''问题,并更好地帮助安全行业形成广泛且高度相关的行业知识图谱,2019年,最初的数据平台策略在IT领域和Internet圈已开始引入智能安全行业,为行业数据治理奠定了新的基础。

AIoT成为新的“战场”

“视频监控系统的安全属性只是基础。它作为物联网的视觉感知系统的属性正在不断增强。视觉AI和视觉+物联网的结合应用正在创造更广阔的市场空间。 “物联网市场。”玉石科技战略营销总裁张小林说。 “这也是一个高度面向场景的市场。为此,我们需要摆脱传统的烟囱式安全系统的建设思路,并重新审查AIoT市场的应用需求。”

汇辉帆科技联合创始人兼首席执行官王高新也指出,智能安全正处于变革的前夜,以智能城市建设为目标的更多安全建设已提上日程。未来之城将基于AIoT技术架构,大型传感器网络+ SaaS应用服务+适用于各个行业的云平台。破坏在于数据,应用程序和技术的连接。安全行业还将引入基于AI设备(例如智能安全摄像机)的传感器网络,这将为整个城市的各种应用提供新的变化。

进入2019年,AIoT已经进入人群之中。 AIoT赋能行业本身就是一个依赖于彼此及其优势的生态系统。整个生态链范围从芯片到嵌入式软件,再到大数据平台再到用户界面,从应用程序软件到硬件设备都有许多不同类型的企业角色。每个公司也都有自己的专业知识。由于产业链条长,应用领域相当丰富,行业格局高度分散。一家公司很难覆盖整个产业链。

面对这样的产业生态,生态共建将成为产业的核心关键词。产业链中的企业需要根据自身的能力进行未来的市场战略规划。同时,他们将与合作伙伴一起建立一个产业生态系统,以实现互补优势,互利共赢将逐渐成为智能安全行业的重要趋势。