東莞監(jiān)控安裝公司稱人工智能已經(jīng)成為當(dāng)下最火熱的產(chǎn)業(yè)。近年經(jīng)過各行各業(yè)的應(yīng)用探索，安防成為人工智能最先著陸的行業(yè)，人工智能也促使安防大數(shù)據(jù)時(shí)代提前到來。
AI攝像機(jī)應(yīng)用分拆
        目前，各個(gè)行業(yè)中基于視頻監(jiān)控的人工智能應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛。在公共安全領(lǐng)域，人臉識(shí)別、視頻結(jié)構(gòu)化、行為分析等技術(shù)已經(jīng)非常成熟，幫助民警預(yù)防案件、偵破案件。在交通領(lǐng)域，車輛大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠分析城市交通狀況，促進(jìn)城市交通的流暢運(yùn)行，降低交通違規(guī)現(xiàn)象，減少城市擁堵。在零售領(lǐng)域，客流統(tǒng)計(jì)能夠?qū)驮催M(jìn)行采集分析，促進(jìn)零售行業(yè)合理布局。在銀行領(lǐng)域，通過視頻可以分析人員的動(dòng)作行為，判斷人員是否存在違規(guī)行為。
       人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步被市場(chǎng)接受，但后端智能存在硬件成本高、傳輸帶寬壓力大、受限于機(jī)房空間等缺點(diǎn)，已經(jīng)嚴(yán)重影響人工智能技術(shù)的商業(yè)化。前端智能能夠充分發(fā)揮攝像頭的功能，在前端實(shí)現(xiàn)算法分析，提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和有價(jià)值視圖信息，將數(shù)據(jù)傳輸回云中心進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。AI攝像機(jī)能夠大幅度降低傳輸壓力，加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集能力，提供數(shù)據(jù)分析所需要的資源，提高云中心計(jì)算效率。
       人工智能的應(yīng)用效果取決于算法，而算法的運(yùn)行與計(jì)算芯片息息相關(guān)，目前最新的AI芯片，如海思的Hi3559A、英偉達(dá)Txl，使得前端計(jì)算性能大幅度提升，在前端實(shí)現(xiàn)視頻圖像分析成為可能。以人臉識(shí)別為例，安防行業(yè)主推方案為前端抓拍、后端識(shí)別方案，由攝像機(jī)完成人臉檢測(cè)、識(shí)別、抓拍，后端只需負(fù)責(zé)分析前端抓拍的小圖，進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)，相比于后端識(shí)別，前端識(shí)別方案可以節(jié)省至少60％的服務(wù)器成本。而在一些簡(jiǎn)單的場(chǎng)景下，AI攝像機(jī)不僅能進(jìn)行識(shí)別抓拍，也可能將后端的識(shí)別比對(duì)服務(wù)在前端實(shí)現(xiàn)。在社區(qū)中，單個(gè)攝像機(jī)即可覆蓋一個(gè)出入口，實(shí)現(xiàn)社區(qū)人員管控，簡(jiǎn)化系統(tǒng)部署，保證網(wǎng)絡(luò)安全；在學(xué)校教室，采用人臉識(shí)別攝像機(jī)進(jìn)行學(xué)生點(diǎn)名，降低系統(tǒng)部署成本，提高教師工作效率。

        創(chuàng)通寶公司稱基于AI芯片的道路智慧監(jiān)控，與傳統(tǒng)的卡口相比，結(jié)合車輛檢測(cè)算法、道路狀況分析算法和目標(biāo)分析算法，在前端不僅能夠檢測(cè)車輛信息的同時(shí)，而且可以對(duì)道路狀況進(jìn)行檢測(cè)，第一時(shí)間對(duì)擁堵、違停、異常變道等道路現(xiàn)象做出反應(yīng)。除了車輛外，道路智慧監(jiān)控還能分析道路上的行人特征與非機(jī)動(dòng)車輛，實(shí)現(xiàn)視頻中人、車、非機(jī)動(dòng)車分類。

       AI監(jiān)控?cái)z像機(jī)對(duì)視頻中的目標(biāo)進(jìn)行分析、提取的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟，在各行業(yè)都能夠落地，然而目前還存在技術(shù)問題限制AI監(jiān)控?cái)z像機(jī)深度應(yīng)用。
       應(yīng)用效果受場(chǎng)景限制
       人工智能的應(yīng)用基礎(chǔ)為視頻，而視頻的成像質(zhì)量受環(huán)境、光照的影響較大，前端存在圖像模糊、目標(biāo)像素過小或者遮擋等問題，都會(huì)影響算法對(duì)視頻解析的結(jié)果。在廣場(chǎng)、景區(qū)等大場(chǎng)景，一般攝像機(jī)的像素不足以清晰的呈現(xiàn)每個(gè)目標(biāo)，從而出現(xiàn)較為嚴(yán)重的漏抓現(xiàn)象。
        前端承載算法單一
        由于算法對(duì)于所識(shí)別目標(biāo)的像素、角度要求是不同的，所以現(xiàn)在單個(gè)AI攝像機(jī)只能實(shí)現(xiàn)單一的人工智能算法。一般道路智慧監(jiān)控與人臉識(shí)別攝像機(jī)的安裝條件差異較大，如果要在設(shè)備間進(jìn)行串用，會(huì)造成較大的誤差。
        數(shù)據(jù)相互獨(dú)立

        不同廠家之間的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也無法相互應(yīng)用，嚴(yán)重影響大數(shù)據(jù)分析。即使是同一廠家，受限于前端算法單一，如果需要識(shí)別多種目標(biāo)就需要有多個(gè)前端，不同的前端昕分析的數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而形成系統(tǒng)孤島。

        本文章由東莞監(jiān)控安裝公司創(chuàng)通寶科技整理提供。