从技术到产品、方案 AI融合让泛安防加速到来
2021/5/17 11:40   中国安防行业网      关键字:技术 AI 融合 泛安防      浏览量:
伴随着需求人工智能持续融入行业场景化应用,并为传统行业变革求新、提高效益带来动力。在安防特别是视频监控领域,AI技术的应用让传统的视频数据发挥了更大的价值,并且实现从产品到技术,到最终方案成熟应用落地,持续推动行业变革与安全理念的深入人心。
  随着社会生活的提高以及科技的进步,人们对安全的要求越来越高。伴随着需求人工智能持续融入行业场景化应用,并为传统行业变革求新、提高效益带来动力。
  在安防特别是视频监控领域,AI技术的应用让传统的视频数据发挥了更大的价值,并且实现从产品到技术,到最终方案成熟应用落地,持续推动行业变革与安全理念的深入人心。
  AI融合带来的新技术涌现
  AI+安防的融合性应用给视频监控技术带来了新的革新与迭代。以近两年最受关注的低照度场景下视频监控应用最具代表性。以科达率先提出的AI超微光技术为例,该技术基于边缘计算赋予摄像机的算力,结合深度学习的算法,在不产生光污染的情况下,很好地解决了智能摄像机夜间成像和识别感知的难题。目前,科达已将该技术应用到多个产品领域,包括车辆卡口、车辆电警、人员卡口、布控球型摄像机等。
  紫光华智在软件定义摄像机基础上,创新性提出双相曝光技术,借助AI实现智能补光,补足传统摄像机单一曝光的缺憾;例如在复杂交通状况下,行人、非机动车移动速度慢,需要较长的曝光时间,优先保证人像细节特征清晰;机动车移动速度快,需要较短的曝光时间,且夜间车灯容易使车牌过曝,需对车灯强光做抑制,优先保证车牌清晰可识别。不但能够提升人车的捕获率,并且抓拍的图像更加清晰、特征更明显,智能分析结果更加精确。
  另外针对提前躲避造成的漏拍,紫光华智创新性提出AI补光技术,可以在无人时关闭补光灯,检测到人后再开启补光,防止躲避抓拍,同时也可避免长时间开启补光灯造成的资源浪费,降低补光灯常亮对周边居民造成的光污染。
  融合AI的硬件产品及方案较为普遍
  当前,前端智能化已经形成产业共识,无论是传统安防企业还是ICT、人工智能企业等业界主流厂家推出的产品均是以智能为基础。通过提高视觉感知能力,提高产品的智能化,同时极大提升数据采集的质量,降低后端数据处理的算力消耗,降低整体TCO,同时分布式处理也提升了系统可靠性,可以说AI赋能下的视频监控系统,进一步支撑释放了海量视频数据的价值。
  例如华为“机器视觉”推出“四无”生态型摄像机,可以在无网、无电、无光、无现场运维的环境下工作,感知水温、液温、气温、倾斜度、PH值等全息因素;AI超微光卡口,内置两颗AI处理器,算力总和高达12TOPS,可以在避免“光污染”的情况下进行高精度拍摄和智能分析。
  在刚刚结束的交博会上,紫光华智&新华三全面展示了50+AI视觉产品,包括软件定义摄像机、环保卡口电警等,基于AI视觉的软件定义、全息感知、边缘计算、云边协同等技术,对每一条道路、每一个路口、每一条车道的人、车、物、事件进行实时、精准、全面的数字化感知,提供智慧路口、违法鸣笛管控、电动自行车管控、违法停车管控、文明出行、自动划线、智能停车等智能应用。
  当然,行业智能化升级不仅仅体现在产品AI加持上,更需要以实战化解决方案作为场景落地的推进器。近两年,行业智能化解决方案深入渗透及应用大面积扩散。包括全息社区、全息路口、高速大联网、智慧水利、智慧网点、普教联网、智慧电力、智慧油田、智慧制造、智慧园区等等,进一步提高人们生产生活的便捷性与安全性、舒适性。
  小结
  一方面人们观念的提升,对安全以及安防的认识程度不断提高,同时AI等新技术的不断融合,使服务人们的产品技术方案更加成熟、更适应各种场景下的应用,两者相互促进已经实现良性互动。

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