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特斯联AIoT笔记:安防的智慧“新生”

发布时间:2019-03-18 11:08:56  来源:互联网    背景:

  

  人工智能的落地,安防无疑是目前公认最大的应用场景之一。

  市场研究机构MarketsandMarkets的最新报告显示,2018年全球智慧城市市场规模为3080亿美元,预计到2023年这一数字将增长为7172亿美元。前瞻产业研究院数据预测,2021年中国智慧城市的市场规模将达到18.7万亿。毋庸置疑的是,公共安全需求是促进智慧城市发展的主要动力之一。随着AI安防的崛起,更成为智慧城市建设的技术支撑和驱动力。

  回顾安防产业的发展,经历了从模拟到数字,网络和高清,再到今天的智能时代。在AI融入安防之前,采集、传输、储存的产业链已经足够成熟。高清摄像头的不断迭代和4G的全面普及,也让云计算、数据库等在安防领域开始部署。AI之于安防,解决的正是分析、反馈这两个影响产业链难成闭环的痛点。

  AIoT+安防,智慧的 “脑”和“眼”

  AI+安防的迅速崛起,从市场规模的高速扩容中就可见一斑。艾瑞咨询数据显示,2018年我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元,增速约250%,并预计2019年仍保持高速增长。而其中,视频监控占据了近90%的市值,成为AI+安防的主战场。

  安防产品在各行业的应用占比(来源:亿欧)

  公共安全,是一个全域性的概念。智慧城市,只是目前发展相对成熟的一个模块。城市本身就是一个大型数据基础设施,借助物联网感知和信息化设备对这个庞大基础设施进行改造,从而实现感知、采集、传输、存储来自城市中的各类运行数据。海量异构数据构成了智慧城市的数字化基础,是走向智慧的基础环节。在城市物理空间之外构建可感知的数字孪生城市,继而从数字化走向全面智慧化。这其中,视频是未来重要的信息载体,涵盖的有效信息量也最多。

  据不完全统计,目前全国各类摄像头部署超过2亿个,视频存储容量已超过400000PB,而这些摄像头相当于城市的眼睛。随着雪亮工程、平安城市在全国范围内的渐成规模,物联网和云计算等技术的渗透,城市的安防数据呈几何倍增长。如前所述,安防产业在融入AI前的现实痛点出现在分析和反馈阶段。数据海量、传输时延、存储压力,也大大影响着这些信息分析、反馈的实时性和准确率。传统的安防架构和手段,其作用就变得只能监控和留证,而非安防本质的防患于未然。

  AI的出现,对安防产业的意义是两方面的。首先,自然是直击痛点要解决分析和反馈问题。机器学习对海量异构化数据的分析和处理,在云平台进行数据碰撞,以及边缘算力的注入,也大大提升服务器的响应速度,实现在前端摄像头端实时对视频数据进行结构化处理。云边的结合,让“大脑”更聪慧。再者,就是计算机视觉赋予摄像头更敏锐的“眼光”,不仅仅是识别人脸和车牌,多特征的结构化识别、姿态识别、3D相机技术等技术,让数亿级的摄像头睁开智慧的眼睛,对多样化的数据拾取,所带给安防产业的变革不言而喻。

  安防的求“变”新生

  如果问今天安防是什么?可能答案范畴更偏向于基于视频监控的城市级管控平台。在人工智能等技术的驱动下,整个安防产业价值迅速提升,带有深度学习功能的前后端产品不断推出,后端大数据平台已然逐步成型。安防,不再仅仅是对人、车、物的视频识别和监控,技术变成了越来越重要的驱动要素,同时业务转型的需求也在驱动安防产业的变革。

  这一变革,不再是原来安防产业所经历的模拟到数字,标清到高清的升级,而是产业边界的模糊与外延的扩大。这对每一个进入安防领域的玩家来说,无论新老,都挑战巨大。今天对“智能+安防”解决方案的要求,绝不再是产品的组合,而是需要深刻理解客户的业务场景。既能满足标准化的需求,也能提供多样性、定制化的方案。

  智能化的安防解决方案,也是特斯联最成熟的产品线之一。基于注入边缘算力的AI终端和物联感知设备,对人、地、事、物、情等建立知识图谱,进行动态感知和预测,在后端平台形成人脸大数据库,可进行特征检索、姿态辨别。通过人脸识别检测分析和对视频的结构化分析,让安防数据融合辅助治理,实现对重点布控的安防预警和异常行为的主动预警。

  特斯联智慧城市感知平台的实际应用

  在北京、上海、重庆等多个一二线城市,特斯联的AIoT+安防解决方案在社区、园区、校园等各类场景落地。助力多个社区明显降低侵财案件和可预防性案件的案发率,其中一些社区更是实现了刑事案件“0发案”,极大地提升了人民群众幸福感与安全感。在上海,特斯联借助人脸大数据库和行为分析,生成异常陌生人预警,借助公安在逃人员数据库系统,最终帮助警方锁定并抓获潜逃嫌疑犯。

  特斯联更创新AIoT+安防的应用范围,跳出封闭物理空间的社区、园区、校园等场景,对开放式的村落、小镇进行安防设施和平台的部署,在无门禁、无围挡、无感通行的情况下,依旧能做到“慧眼”如炬。

  从目前的技术趋势来看,未来硬件端必然是云计算与边缘计算相结合的。部署边缘算力,也正是特斯联在解决实际场景问题中不断探索后得到的结论。特斯联领先于行业趋势,将AI学习训练平台前置,让视频监控和物联感知设备更智能。在前端的边缘计算用来处理安防、灾害等紧急事故,云端用来处理更多维度的数据碰撞等非紧急事务,这也是云边融合的一种合理模式。

  未来,AI、5G等技术要素驱动在安防产业中的涉足必将越来越深。把如今的智能安防定义为有AI+IoT加持的“基于视频监控的城市级管控平台”,那么“智能+”的深入也将是从前端的智能摄像头到后端平台的数据库和智能分析。

  在今年的政府工作报告中,依旧把“加强和创新社会治理”摆在重要位置。强调“推动社会治理重心向基层下移”、“构建城乡社区治理新格局”。其中就要做到“加强国家安全能力建设。完善立体化社会治安防控体系。” 这也意味着,公共安全依旧是安防领域的焦点之一。在安全感、幸福感成中国发展的新期许时,未来几年,以人工智能为代表的新技术,必将成为立体化社会治安防控体系的核心力量。

  安防的智慧“新生”,也就是技术创新发展的新生

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