或许，我们正在经历和见证一场安防技术的变革

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　　就算大雨让整个深圳颠倒，我们也会给你惊喜和收获。

　　6月13日，“人工智能在安防行业的应用暨实战演练论坛”在深圳举行。一场关于人工智能与安防的探讨就此拉开了序幕。

　　深圳市安全防范行业协会会长杨金才，深圳市安全防范行业协会副会长、CPS中安传媒总裁杨鹏，深圳市安全防范行业协会秘书长王君利，威富集团董事长张少林，浙江大华技术股份有限公司先进技术研究院研发总监郑韬，天津天地伟业数码科技有限公司总工程师杨清永，威富多媒体有限公司总经理助理司玉校共同出席了会议，并纷纷发表了“人工智能+安防”的看法。　

 　　人工智能之于安防的必然性

　　1956年，在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”的概念，计算机专家们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。同时，在20世纪，科学家将空间技术、能源技术、人工智能并成为三大前沿学科。然而在此后的十几年的时间里，由于网络能力不够，无法解决复杂的问题，人工智能进入第一次低谷。1980年，BP算法的出现，神经网络得到优化，但在1990年，由于计算能力受限，无法进行大规模的数据训练，人工智能再次进入低谷。直到2006年，深度学习的神经网络被提出，经过多年的发展，2013年，深度学习在视觉识别和语音识别上取得部分能力超越人类。而进入21世纪，科学家将基因工程、纳米科学、人工智能并成为三大前沿学科。

　　我们可以看到，无论是20世纪还是21世纪，人工智能都是科学家们重点研究的对象。可以预见的是，在今后的很长一段时间内，所有行业仍然将大部分时间用于研究人工智能上，而任何关于人工智能取得的进展仍然将成为科技媒体的头版头条。

　　纵观人工智能60年的发展历史，经历了多次“寒冬”，其中一个很重要的原因就是算法或神经网络无法继续深入下去。直到深度学习取得突破，则直接推动了人工智能的蓬勃发展。

　　大华股份先进技术研究院研发总监郑韬认为，大数据技术的产生、算法的演进、庞大的市场需求则使深度学习得到发展。

　　大数据技术。有数据统计，一年会产生超过5万亿小时左右的视频数据。这是一个没有人能全部看完并且会逐年增长的数字。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

　　算法。基于深度学习的产品不需要复杂的计算逻辑，算法的优化使得深度学习训练可以短时间实现并得到验证。以人脸识别为例，天地伟业总工程师杨清永认为，基于深度学习的人脸识别算法已经超越人类，在2015年，其识别率就已经能达到96.4%。

　　市场需求。仅2016年，就有超过3亿台新的前端安防设备被安装。 以公安行业为例，摄像头装的越多，带给警方的压力就越大，这意味着他们需要更多的人力来对这些视频图像或资料进行管理、查询。而最高效、最直接的方法就是提升摄像头的性能，让它变得更智能。

 　　人工智能之于安防行业的意义

　　人工智能与安防的高度契合

　　威富多媒体有限公司总经理助理司玉校认为安防行业的两大特性，让人工智能在安防拥有广阔的应用空间。

　　安防的数据基础满足人工智能的大数据特性要求

　　安防行业的数据特点是：数据信息量大、数据层次非常丰富。所以，以视觉为核心的安防技术领域，在人工智能方面，有最完善的基础和最强烈的诉求，这是安防有别于其他行业在人工智能的应用条件上所具备的特点。

　　(图片由威富集团提供)

　　安防业务的本质诉求与人工智能的技术逻辑高度一致

　　(图片由威富集团提供)

　　安防业务的本质诉求是：从事后追查到事中响应，再演化到事前预防。而人工智能的技术逻辑是：收集海量的数据、基于深度学习对数据进行分析，从而做出智能判断。

 　　人工智能在安防行业的应用

　　在安防领域，人工智能得到最广泛的应用分别是以下四个行业：公安、交通、楼宇/园区、民用安防。

　　公安。公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。

　　交通。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息，以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

　　楼宇。在智能楼宇领域，人工智能是建筑的大脑，综合控制着建筑的安防、能耗，对于进出大厦的人、车、物实现实时的跟踪定位，区分办公人员与外来人员，监控大楼的能源消耗，使得大厦的运行效率最优，延长大厦的使用寿命。智能楼宇的人工智能核心，汇总整个楼宇的监控信息、刷卡记录，室内摄像机能清晰捕捉人员信息，在门禁刷卡时实时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息，检测出盗刷卡行为。还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保核心区域的安全。

　　民用安防。在民用安防领域，每个用户都是极具个性化的，利用人工智能强大的计算能力及服务能力，为每个用户提供差异化的服务，提升个人用户的安全感，确实满足人们日益增长的服务需求。通过一定时间的自学习，掌握家庭成员的作息规律，省去人工布防的烦恼，真正实现人性化

 　　人工智能下的车辆识别和人脸识别

　　2017年1月20号，在《最强大脑》的舞台上，百度人工智能“小度”战胜“水哥”王昱珩，但节目一经播出，关于节目的黑幕等言论甚嚣尘上。同样是人机大战，同样是机器战胜人类，为什么AlphaGo取得了震惊世界的效果，而小度却不断被质疑?其中一个很重要的原因就是播出方式不一样，即使具备科学属性，《最强大脑》也不过只是一档综艺节目，经过后期制作，播出的效果远没有直播带来的震撼性和真实性。

　　因此，CPS中安网举办此次线下论坛的原因就是将人工智能下的安防应用真实地还原给观众，对车辆识别和人脸识别进行实战演练。

　　车辆识别

　　规则：

　　① 由CPS中安网提供一段真实拍摄的视频，视频场景为在1个小时内深南大道上的过往行驶车辆;

　　② CPS中安网给出3个车牌号码，参与厂商需要用自己的智能分析技术/设备，判断车辆是否在视频中出现，如果有出现需标识出车辆出现的次数及出现时间，以及此辆车的车型、车系、车身颜色;

　　③ 会议现场，CPS中安网会给出“找出视频里，所有黑色的车辆”指令，参与厂商需用自己的智能分析技术/设备，找出符合指令的车辆;

　　大华使用“睿智”服务器，把实时视频进行结构化分析，将复杂场景中的人、机动车、非机动车分离，全方位提取车辆特征，如车型、车系、车身颜色、车牌颜色、车牌号码识别等进行了分析，完美解决了主办方提出的所有问题。

　　大华“睿智”服务器分析结果

　　经过结构化处理之后的视频数据，可以进行长期保存，用户按照寻找目标的特征，对人、机动车、非机动车的各种特征条件进行组合筛选，快速精确检索目标，提高查询效率。

 　　人脸识别

　　规则：

　　Test1：

　　1. 由CPS中安网提供1名“嫌疑人”，并在测试开始前给出照片;

　　2. 会议开始前，各参与厂商在会场出入口布置摄像机;

　　3.会议正式开始前 “嫌疑人”来到会议现场。进入监控区域时，各参与厂商的布控设备需要找出正确的“嫌疑人”，及其出现的时间。

　　4.厂商需自行将识别分析过程录下来，交由主办方，在正式会议中播放。

　　Test2：

　　1. 由CPS中安网提供1名“嫌疑人”，并在测试开始前给出照片;

　　2. 会议开始前，各参与厂商在会场出入口布置摄像机;

　　3. 会议正式开始后，“被通缉的嫌疑人”再次经过监控区域，各参与厂商的布控设备需要发出预警信号。

　　此次人脸识别测试从会议开始前就已经在进行，参会人员的信息在威富和天地伟业人脸识别系统上都留下了印记。并准确找出了CPS中安网安排的“嫌疑人”。

　　威富人脸识别测试

　　威富动态人脸识别是通过自创高维形象几何仿生信息学理论算法，基于大数据和深度学习，在传统视频监控基础上改进的人脸识别智能分析系统。可适应不同场景、光照、人脸表情和姿态，无需刻意配合，动态识别;支持实时预览和跟踪;支持单目标和多目标跟踪;支持同时进行多路视频分析;支持从本地摄像头、远程摄像头和抓拍照片导入黑名单。

　　天地伟业人脸识别测试

　　天地伟业便携式人脸识别布控系统，基于深度学习技术，对于侧脸、戴帽子、口罩、墨镜、假发、假胡须等伪装行为均能有效辨识。别具一格的是，超薄、轻便的便携式工具，搭建监控场景也非常简单，使用方便。

　　从Alpha GO闻名于世的那天起，人工智能向人类宣示着：属于AI的时代已经来临，震古烁今。

　　“AI究竟是拯救人类还是毁灭人类?”这个复杂的命题就交给那些科学家们吧，而我们安防人思考的是：AI来了，它能把安防带向何方?

　　或许，我们正在经历和见证一场安防技术的变革。

　　厂商演讲PPT下载

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