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       摘要:據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，一個(gè)中型城市約有上萬(wàn)路監(jiān)控，有的甚至上10萬(wàn)路，每天產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)相當(dāng)于千億幅圖片。然而，由于早期技術(shù)等因素的限制，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控?cái)z像頭已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。隨著前端算力的提升，智能分析軟件的進(jìn)一步前移，智能攝像機(jī)毋庸置疑的成為下一代攝像機(jī)的發(fā)展方向。

       不斷推進(jìn)的平安城市和雪亮工程建設(shè)讓視頻監(jiān)控遍布大街小巷，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，一個(gè)中型城市約有上萬(wàn)路監(jiān)控，有的甚至上10萬(wàn)路，每天產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)相當(dāng)于千億幅圖片。然而，由于早期技術(shù)等因素的限制，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控?cái)z像頭已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。隨著前端算力的提升，智能分析軟件的進(jìn)一步前移，智能攝像機(jī)毋庸置疑的成為下一代攝像機(jī)的發(fā)展方向。

　　傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像頭只能提供實(shí)時(shí)情況監(jiān)控，或者回看已經(jīng)發(fā)生的某些事情。而整合了人工智能技術(shù)的智能攝像機(jī)，讓用戶能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控情況，并在問(wèn)題發(fā)生之前識(shí)別出問(wèn)題。數(shù)據(jù)科學(xué)家MaheshSaptharishi博士表示：“包含視頻分析功能的監(jiān)控系統(tǒng)可以實(shí)施分析視頻內(nèi)容，檢測(cè)出可能構(gòu)成威脅的異�；顒�(dòng)。基本上，視頻分析技術(shù)可以幫助安全軟件‘學(xué)習(xí)’什么是正常情況，這樣它就可以檢測(cè)出異常情況，以及某個(gè)個(gè)人可能忽略的潛在危害行為�！边@是人工智能與視頻監(jiān)控相結(jié)合的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一。其背后的想法是，先進(jìn)的軟件可以完善人類的判斷力，提供更準(zhǔn)確、更安全的監(jiān)控。但這并不意味著取代人類監(jiān)控，而是讓這個(gè)過(guò)程更細(xì)致化和更個(gè)性化。

　　人工智能在視頻監(jiān)控落地

　　智能監(jiān)控旨在對(duì)監(jiān)控視頻中的物體、行為、事件等對(duì)象，通過(guò)檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤等視覺(jué)模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行智能分析和判斷，從而減少或取代人力的干預(yù)，所涵蓋的技術(shù)包括對(duì)人臉、行人、車輛、標(biāo)識(shí)等視覺(jué)對(duì)象識(shí)別和行為分析等，其應(yīng)用主要分為以下幾種：

　　1、人臉識(shí)別。人臉識(shí)別系統(tǒng)有很多潛在的價(jià)值，它可以與視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合在一起，幫助執(zhí)法人員在人群中辨認(rèn)、識(shí)別目標(biāo)人員的面孔，這可能在未來(lái)有助于警方追蹤罪犯，甚至可以防范于未然，從源頭上組織犯罪的發(fā)生�？捎糜谌四樅瞬�，安防人臉?biāo)阉鞯取?/span>

　　2、車牌識(shí)別。先拍攝到已停止汽車清晰的車牌圖像，然后再采用圖像檢測(cè)方法檢測(cè)出圖像中車牌的位置，接著進(jìn)行車牌文字的抽取和識(shí)別，通過(guò)對(duì)車道內(nèi)通行車輛的視頻流進(jìn)行采集，實(shí)現(xiàn)對(duì)同一車牌的多次識(shí)別，后輸出經(jīng)過(guò)優(yōu)化選擇的結(jié)果，一般無(wú)需外界觸發(fā)信號(hào)、具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，對(duì)車輛遮擋情況有一定的抵抗能力。主要用于小區(qū)車輛的登記查詢以及收費(fèi)，高速公路的違法車輛的抓拍。

　　3、語(yǔ)音識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別根據(jù)對(duì)說(shuō)話人的要求分為特定人語(yǔ)音識(shí)別和非特定人語(yǔ)音識(shí)別。特定人語(yǔ)音識(shí)別是指當(dāng)前的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)被設(shè)計(jì)用來(lái)識(shí)別某個(gè)具體使用者的語(yǔ)音，這種情況下數(shù)據(jù)庫(kù)中的音頻樣本均來(lái)自于使用者本人，所以數(shù)據(jù)庫(kù)中語(yǔ)言的發(fā)聲習(xí)慣、語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)均與使用者一致，可以大幅提升識(shí)別準(zhǔn)確率。非特定人語(yǔ)音識(shí)別是指使用一套通用的系統(tǒng)來(lái)供所有用戶使用，使用門(mén)檻低，系統(tǒng)推廣性強(qiáng)。主要實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

　　4、表情識(shí)別。表情識(shí)別是指從給定的靜態(tài)圖像或動(dòng)態(tài)視頻序列中分離出特定的表情狀態(tài) ，從而確定被識(shí)別對(duì)象的心理情緒，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)人臉表情的理解與識(shí)別，從根本上改變?nèi)伺c計(jì)算機(jī)的關(guān)系，從而達(dá)到更好的人機(jī)交互。主要根據(jù)人的表情，推薦不同的商品。

　　5、年齡識(shí)別。攝像機(jī)通過(guò)核對(duì)識(shí)別對(duì)象的骨架結(jié)構(gòu)，眼睛和嘴巴的位置以及眼睛和鼻子周圍的皺紋，幾乎可以準(zhǔn)確無(wú)誤地判斷出年齡。主要通過(guò)識(shí)別出來(lái)客人的年齡，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

　　水平不足、耗時(shí)費(fèi)力 還需技術(shù)突破

　　盡管當(dāng)前人工智能技術(shù)已經(jīng)極大改善了視頻監(jiān)控的應(yīng)用，但從實(shí)際應(yīng)用情況來(lái)看依然面臨著許多挑戰(zhàn)。畢竟無(wú)論是人工智能的發(fā)展，還是安防智能化的應(yīng)用，其整體水平仍處在早期或者起步的階段，系統(tǒng)的智能化程度在短時(shí)間內(nèi)還難以達(dá)到科幻大片展現(xiàn)的實(shí)戰(zhàn)效果。即使目前靜態(tài)人臉識(shí)別已經(jīng)很成熟了，但動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別還面臨著巨大挑戰(zhàn)。除了前端高清攝像機(jī)必須要能夠采集到高質(zhì)量的人臉信息之外，還需要強(qiáng)大的算法和算力支持。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)自主訓(xùn)練以及高性能并行計(jì)算能力等等綜合提升才能解決當(dāng)前應(yīng)用難題。

　　而深度學(xué)習(xí)是需要進(jìn)行大量的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，目前有的人工智能企業(yè)采用人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。中科院自動(dòng)化研究所李子青教授表示：“我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)還有一定的發(fā)展空間，不管是提升算法、改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，還是通過(guò)增大數(shù)據(jù)標(biāo)注的方式，提升的空間并不大，它已經(jīng)接近天花板，具體是多少，我不能給一個(gè)定量，我們必須在這方面突破，必須像開(kāi)復(fù)老師說(shuō)的那樣，要形成應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)閉環(huán)，能夠利用生產(chǎn)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行自主標(biāo)注、自主學(xué)習(xí)，不管你會(huì)不會(huì)標(biāo)注，至少是自主學(xué)習(xí)”。

　　其次，安防視頻監(jiān)控是一個(gè)系統(tǒng)工程，人工智能技術(shù)在視頻監(jiān)控的應(yīng)用挑戰(zhàn)，同樣貫穿于前端、傳輸、存儲(chǔ)、應(yīng)用等等每個(gè)環(huán)節(jié)。例如，在海量視頻數(shù)據(jù)中尋找目標(biāo)，“天網(wǎng)”視頻監(jiān)控系統(tǒng)每天產(chǎn)生的大量圖像視頻，對(duì)于尋找目標(biāo)人與車輛猶如大海撈針。

　　此外，傳輸受限制預(yù)警不實(shí)時(shí)。尤其是高清、超高清攝像機(jī)的大量應(yīng)用，采集的數(shù)據(jù)量非常大，傳輸成本非常高，而且很難在第一時(shí)間匯集到數(shù)據(jù)總平臺(tái)，造成全局預(yù)警與搜索的困難。此外，針對(duì)交通擁堵情況，當(dāng)前的交通大數(shù)據(jù)主要還是以導(dǎo)航地圖、共享出行軟件等為主，視頻智能分析數(shù)據(jù)應(yīng)用還是比較少等等。

　　當(dāng)然隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、邊緣技術(shù)等技術(shù)的進(jìn)步、算法的不斷優(yōu)化、計(jì)算機(jī)性能提升，當(dāng)前面臨的種種問(wèn)題都會(huì)逐步得到有效解決。

　　解析數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)處理 擁抱智能時(shí)代

　　隨著人類社會(huì)科技演進(jìn)持續(xù)加速的態(tài)勢(shì)，人工智能時(shí)代奇點(diǎn)的來(lái)臨速度或許遠(yuǎn)超我們想象。市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)Strategy Analytics4月12日發(fā)布的研究報(bào)告《智能家居監(jiān)控?cái)z像機(jī)市場(chǎng)分析與預(yù)測(cè)》指出，低于200美元價(jià)格點(diǎn)的配備全套軟件和服務(wù)功能的攝像機(jī)將推動(dòng)智能家居監(jiān)控?cái)z像機(jī)市場(chǎng)的增長(zhǎng)。該報(bào)告預(yù)測(cè)，到2023年，全球市場(chǎng)消費(fèi)者在智能家居監(jiān)控?cái)z像機(jī)上支出將超過(guò)97億美元。

　　中國(guó)工程程院院士、北京大學(xué)教授高文在參加2018年人工智能安防峰會(huì)時(shí)表示，城市大腦需要智慧之眼。“通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭讓城市變得更智慧，不僅僅是單一的視頻檢索和計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題，而是在面臨海量信息和突發(fā)事件時(shí)，能否迅速做出反應(yīng)、能否降低計(jì)算量、能否有效識(shí)別和檢索等一系列龐大的系統(tǒng)工程�！�

　　未來(lái)攝像機(jī)將不再是自出廠之后就一成不變的，而是根據(jù)用戶的需要，通過(guò)加載不同軟件實(shí)現(xiàn)不同的業(yè)務(wù)功能，融入軟件定義產(chǎn)品的新時(shí)代。通過(guò)規(guī)�；�、多樣化的智能前端攝像機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集，后臺(tái)強(qiáng)大的云計(jì)算和視頻解析系統(tǒng)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的解析和表述，龐大的大數(shù)據(jù)分析與挖掘系統(tǒng)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效精準(zhǔn)的處理，才能夠真正的讓視頻監(jiān)控協(xié)助用戶準(zhǔn)確的觀察、識(shí)別和應(yīng)對(duì)周邊的事物，做到真正的擁抱智能時(shí)代。

　　結(jié)語(yǔ)：視頻監(jiān)控整合人工智能技術(shù)，雖然在加強(qiáng)監(jiān)控的同時(shí)也伴隨著一些潛在風(fēng)險(xiǎn)，但是潛在的優(yōu)點(diǎn)顯然超過(guò)了缺點(diǎn)。且如今人工智能在算法與芯片領(lǐng)域的成熟及成本的下降，使得智能監(jiān)控的商業(yè)化落地更加快速地普及，同時(shí)智能監(jiān)控市場(chǎng)在尋求差異化競(jìng)爭(zhēng)形成了百花齊放的形勢(shì)。