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AI+安防怎樣引領(lǐng)安防行業(yè)的變革

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瀏覽:- 發(fā)布日期:2020-04-02 09:49:32【

如今,AI的發(fā)展顯然已經(jīng)進入了一個臨界點,即AI跨過了概念階段,下一個便是怎樣能夠更好地在各行各業(yè)實現(xiàn)落地式應(yīng)用。即使之前的AlphaGo人機大戰(zhàn),顯現(xiàn)出了AI的強大,但是人們更關(guān)心的是AI怎樣協(xié)助人類在各行各業(yè)中更加落地的應(yīng)用。

值得高興的是,AI如今在各行各業(yè)中的落地應(yīng)用,已經(jīng)開始有了階段性的成果。

目前,隨著各大巨頭們對AI的不斷研究及深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,AI技術(shù)在經(jīng)歷了三次浪潮之后,終于迎來了春天。AI目前在金融、醫(yī)療、安防、教育以及法律等不同領(lǐng)域都已經(jīng)得到了大量的應(yīng)用,并且都有著較好的發(fā)展。

其中,安防作為我們生活當(dāng)中不可或缺的一部分,保障著人類及社會的安全,在AI落地應(yīng)用上,也是最好的行業(yè)之一。而且縱覽目前的安防行業(yè),可以與AI相聯(lián)系的核心技術(shù)就是人臉識別。人臉識別在安防行業(yè)中的應(yīng)用顯得越來越重要,它不但能夠通過人臉識別技術(shù)快速地找到你想要找的人或車輛,而且最重要的是能夠在預(yù)防安全方面起到非常重要的作用。

AI目前在安防領(lǐng)域技術(shù)和場景的應(yīng)用

目前,安防的本身擁有兩大特征:一是在傳統(tǒng)的一視頻為主的安防行業(yè)中,歷經(jīng)多年的發(fā)展,已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)資源,剛好滿足了AI基于大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的算法模型訓(xùn)練的要求;二是安防行業(yè)在事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的特性恰好符合AI的算法與技術(shù)。

也就是說,目前AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用主要是通過車輛識別、人臉識別、大數(shù)據(jù)和視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)等進行作用的。從行業(yè)角度看,主要在公安、樓宇、金融、交通、民用以及工業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛,其中又以公安應(yīng)用最為核心。

另外,AI+安防在提前預(yù)防犯罪以及保障社會安全方面也起到了十分重要的作用,想象一下,在以傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控為主的安防中,我們無法預(yù)料到誰會有犯罪的動機或者是行動詭異等,并且在得知犯罪之后,我們只能夠通過人工根據(jù)大量的視頻回放記錄進行篩選,這樣只能大大降低效率及效果。

但是如果AI+安防,即可以利用AI系統(tǒng)通過人臉識別、步態(tài)分析以及行為分析等AI技術(shù),給抓取到的特定的人通過數(shù)據(jù)分析來進行犯罪風(fēng)險評估,然后再通過大量的數(shù)據(jù)篩選出來之后告知警方,警方就能夠指定的對此人進行監(jiān)控。對于犯罪后的排查及查找罪犯的成功率將會大大提升。例如,可以同樣的利用AI經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,首先篩選出具有犯罪動機的大部分人,然后在剩下的這一小部分人當(dāng)中進行篩選,如果這里面沒有,然后我們再用AI經(jīng)過人臉識別比對進行分析。

AI+安防,在落地應(yīng)用上是否靠譜?

我們每一次創(chuàng)造出來新的物種,都是為了能夠更好地服務(wù)于人類,新物種能否很好的落地成為了關(guān)鍵。因為我們不需要對社會或者人類航務(wù)幫助的創(chuàng)新物種誕生,就像是AlphaGo贏了人類又能怎樣,最多只能算是新技術(shù)得到了創(chuàng)新的標(biāo)志,伴隨著時間的流逝,人類根本不會在意或是關(guān)心AI得到提升創(chuàng)新的標(biāo)志是什么,人們只會更在意AI是怎樣落地應(yīng)用的。

剛剛我們說了AI是怎樣在公安系統(tǒng)中落地應(yīng)用的,實際上它在其它領(lǐng)域也是比較落地的,不如在物流、醫(yī)療、金融和教育,那么我們就與金融界的銀行為例,現(xiàn)在當(dāng)我們?nèi)ャy行辦理業(yè)務(wù)時,通常全程都是自動柜臺機辦理的,而其中一部就應(yīng)用到了人臉識別技術(shù),與傳統(tǒng)柜臺服務(wù)相比,效率得到了大幅度的提升。

未來AI在安防領(lǐng)域的展望

雖然目前AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)有前景非常廣闊,但是還沒有達到真正實用化的階段,還存在許多問題需要繼續(xù)完善和解決,例如環(huán)境適應(yīng)性差、人臉識別準(zhǔn)確率低以及場景理解受限等問題。

在馬云的“刷臉支付”興起之后,人臉識別技術(shù)就漸漸成為了熱點,各大新聞媒體有不少宣稱“人臉識別新技術(shù)準(zhǔn)確率達99%,比肉眼更精準(zhǔn)”的報道,然而事實上根本就不是這個樣子。在學(xué)術(shù)界中,也許人臉識別技術(shù)的準(zhǔn)確率達到99%能夠?qū)崿F(xiàn),但是一旦要落地準(zhǔn)確率就會大打折扣。

同時,在未來的服務(wù)器承載率上,未來的高清圖像識別率等能否輕松地實現(xiàn)還需要技術(shù)的不斷創(chuàng)新及改進。

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