人工智能＋安防 越深入越精彩
時(shí)間：2017/4/11 11:24:31 關(guān)鍵詞：人工智能,安防,電氣火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)，電氣火災(zāi)監(jiān)控,電氣火災(zāi),電氣火災(zāi)監(jiān)控主機(jī)
【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】從建設(shè)“中國(guó)大腦”到利用人臉識(shí)別建立走失兒童數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)解決城市擁堵、推動(dòng)智能+經(jīng)濟(jì)，連續(xù)兩年，百度公司董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏在兩會(huì)上談?wù)摰脑?huà)題基本上只有一個(gè)：人工智能(AI)。2017年，這個(gè)熱點(diǎn)已經(jīng)吸引了一眾科技界大佬的集體“跟風(fēng)”：小米創(chuàng)始人雷軍提出要在國(guó)家層面進(jìn)行人工智能發(fā)展的頂層設(shè)計(jì)，加強(qiáng)人工智能科研人才培養(yǎng)與引進(jìn)；科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰一口氣提出了與人工智能有關(guān)的九條建議。人工智能最好的時(shí)代似乎來(lái)了。
人工智能＋安防 越深入越精彩
人工智能的定義及發(fā)展歷程
人工智能(Artificial Intelligence)最早在1956 年就提出了，英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。
人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人、經(jīng)濟(jì)政治決策、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。著名的美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍硪粋€(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的教授溫斯頓認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作?！边@些說(shuō)法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類(lèi)智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。
淺談人工智能在安防領(lǐng)域的深度應(yīng)用
人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理，制造類(lèi)似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。可以說(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。
人工智能至今經(jīng)歷了三次浪潮。第一次，五十年代的達(dá)特茅斯會(huì)議確立了人工智能(AI)這一術(shù)語(yǔ)，人們陸續(xù)發(fā)明了第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件，證明了數(shù)學(xué)定理，人類(lèi)驚呼 “人工智能來(lái)了”、“再過(guò)十年機(jī)器人會(huì)超越人類(lèi)”。然而，人們很快發(fā)現(xiàn)，這些理論和模型只能解決一些非常簡(jiǎn)單的問(wèn)題，人工智能進(jìn)入第一次冬天。
第二次，八十年代 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 BT 訓(xùn)練算法的提出，使得人工智能再次興起，出現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音翻譯計(jì)劃，以及日本提出的第五代計(jì)算機(jī)。但這些設(shè)想遲遲未能進(jìn)入人們的生活之中，第二次浪潮又破滅了。
第三次，隨著 2006 年 Hinton 提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及 2012 年 ImageNet 競(jìng)賽在圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來(lái)的突破，人工智能再次爆發(fā)。這一次，不僅在技術(shù)上頻頻取得突破，在商業(yè)市場(chǎng)同樣炙手可熱，創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，投資者競(jìng)相追逐。
可以說(shuō)，整個(gè)人工智能的發(fā)展過(guò)程都是在這樣的模式之中，不同技術(shù)在不同時(shí)期扮演著推動(dòng)人工智能發(fā)展的角色。在此，我們基于人工智能行業(yè)的企業(yè)、投資融資以及研究成果等維度提供一個(gè)全新看待人工智能的視角。
人工智能核心技術(shù)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人和語(yǔ)音識(shí)別是人工智能的五大核心技術(shù)，它們均會(huì)成為獨(dú)立的子產(chǎn)業(yè)。
1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)所組成的序列來(lái)將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。
2.機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可以做預(yù)測(cè)，處理的數(shù)據(jù)越多，預(yù)測(cè)也會(huì)越準(zhǔn)確。
3.自然語(yǔ)言處理：對(duì)自然語(yǔ)言文本的處理是指計(jì)算機(jī)擁有的與人類(lèi)類(lèi)似的對(duì)文本進(jìn)行處理的能力。例如自動(dòng)識(shí)別文檔中被提及的人物、地點(diǎn)等，或?qū)⒑贤械臈l款提取出來(lái)制作成表。
4.機(jī)器人技術(shù)：近年來(lái)，隨著算法等核心技術(shù)提升，機(jī)器人取得重要突破。例如無(wú)人機(jī)、家務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等。
5.生物識(shí)別技術(shù)：生物識(shí)別可融合計(jì)算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、 虹膜、靜脈、 聲音、步態(tài)等進(jìn)行個(gè)人身份鑒定，最初運(yùn)用于司法鑒定。
隨著科技的發(fā)展，生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為個(gè)人身份識(shí)別或認(rèn)證技術(shù)的重要方式，人臉識(shí)別作為生物特征識(shí)別的重要分支，它的無(wú)侵害性和對(duì)用戶(hù)以最自然、最直觀的識(shí)別方式更容易被接受，然而，已有的一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法大都使用淺層結(jié)構(gòu)，而淺層結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)很難表示復(fù)雜函數(shù)。同時(shí)，以往提出的多層感知機(jī)器雖可以表示復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系但又由于沒(méi)有很好的學(xué)習(xí)算法。近幾年深度學(xué)習(xí)技術(shù)被業(yè)界廣泛認(rèn)可，并在各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域都取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，在今年的安博會(huì)上，各廠(chǎng)家也紛紛推出人臉識(shí)別技術(shù)。隨著市場(chǎng)需求的不斷變化，不同的應(yīng)用場(chǎng)合，人臉識(shí)別技術(shù)也根據(jù)需要開(kāi)發(fā)出各種各樣的產(chǎn)品來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。
人工智能在安防領(lǐng)域應(yīng)用及發(fā)展
隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政治環(huán)境、社會(huì)環(huán)境的變化和日趨復(fù)雜，各行業(yè)對(duì)安防的需求不斷增加，同時(shí)對(duì)于安防技術(shù)的應(yīng)用性、靈活性、人性化也提出了更高的要求，傳統(tǒng)安防技術(shù)的局限性日益凸顯。在這樣的大背景下，人工智能發(fā)展趨勢(shì)大致有以下幾個(gè)方面：
1.前端智能：感知型攝像機(jī)的推廣應(yīng)該是一個(gè)大方向。如果視頻監(jiān)控能夠通過(guò)機(jī)器視覺(jué)和智能分析，識(shí)別出監(jiān)控畫(huà)面中的內(nèi)容，并通過(guò)后臺(tái)的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析，來(lái)做出思考和判斷，并在此基礎(chǔ)上采取行動(dòng)，我們就能夠真正的讓視頻監(jiān)控代替人類(lèi)去觀察世界。而要做到這一點(diǎn)，我們必須擁有具備感知能力的攝像機(jī)。因?yàn)?，只有前端攝像機(jī)具有感知識(shí)別功能，我們才能進(jìn)行智能分析的規(guī)?；渴鸷蛻?yīng)用。將視頻轉(zhuǎn)為可利用的數(shù)據(jù)成為可能?？梢哉f(shuō)，感知型攝像機(jī)是智能分析經(jīng)濟(jì)性和規(guī)?；渴鸬幕A(chǔ)，也是智慧城市大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，如果我們要真正擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代，感知型攝像機(jī)無(wú)疑才是視頻監(jiān)控的基石。
2.深度學(xué)習(xí)：各種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法的研究和應(yīng)用。后續(xù)的智能分析產(chǎn)品應(yīng)該是帶有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能的。能夠根據(jù)不同的復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和過(guò)濾，能夠?qū)⒁曨l中的一些干擾目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)過(guò)濾。從而達(dá)到提高準(zhǔn)確率，降低調(diào)試復(fù)雜度的目的。例如，科達(dá)獵鷹人員卡口分析系統(tǒng)集成采用了業(yè)內(nèi)技術(shù)領(lǐng)先的人臉檢測(cè)算法、人臉跟蹤算法、人員跟蹤算法、人臉質(zhì)量評(píng)分算法、人臉識(shí)別算法、人員屬性分析算法、人員目標(biāo)搜索算法。可以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市各主要場(chǎng)所人員進(jìn)出通道進(jìn)行人臉抓拍、識(shí)別以及屬性特征信息提取，建立全市海量人臉特征數(shù)據(jù)庫(kù)，并以公安實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用為核心，創(chuàng)新實(shí)戰(zhàn)技戰(zhàn)法。通過(guò)對(duì)接公安信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)，可對(duì)涉恐、涉穩(wěn)、犯罪分子進(jìn)行提前布控和實(shí)時(shí)預(yù)警，實(shí)時(shí)掌握動(dòng)態(tài)；可對(duì)犯罪嫌疑人進(jìn)行軌跡分析和追蹤，快速鎖定嫌疑人的活動(dòng)軌跡；可對(duì)不明人員進(jìn)行快速身份鑒別，為案件偵破提供關(guān)鍵線(xiàn)索。通過(guò)本系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代公安工作的跨越式發(fā)展，進(jìn)一步提高工作效率、節(jié)約資源成本、縮短破案周期。
3.大數(shù)據(jù)挖掘：視頻數(shù)據(jù)深入挖掘應(yīng)用迅速發(fā)展。隨著視頻分析技術(shù)的快速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)量也非常大，如何讓視頻分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)中發(fā)揮作用也成為人們關(guān)注的一個(gè)方向。利用各種不同的算法計(jì)算，將大量視頻數(shù)據(jù)中不同屬性的事物進(jìn)行檢索、標(biāo)注、識(shí)別等應(yīng)用，以達(dá)到對(duì)大量數(shù)據(jù)中內(nèi)容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無(wú)法完成的任務(wù)成為可能。如：人臉、人員大數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，身份證庫(kù)重復(fù)人員查找，通過(guò)語(yǔ)義描述從視頻中查找穿某種衣服，某種顏色的車(chē)輛查找，車(chē)牌查找，以圖搜圖，視頻關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。針對(duì)平安城市建設(shè)中海量視頻目標(biāo)排查工作量大，且海量視頻場(chǎng)景各異，快速找目標(biāo)較困難等實(shí)際應(yīng)用需求，科達(dá)推出了結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)，一款專(zhuān)門(mén)針對(duì)于海量圖片和視頻二次分析的應(yīng)用系統(tǒng)，適用于多場(chǎng)景、差異大的各種媒體源。支持對(duì)接入的多類(lèi)型前端進(jìn)行實(shí)時(shí)分析；支持對(duì)離線(xiàn)圖片和視頻進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、屬性分析、特征提取等二次分析；支持分布式部署及擴(kuò)展。
在安防行業(yè)內(nèi)，目前人工智能算法使用最多的還是在視頻圖像領(lǐng)域，因?yàn)閭鹘y(tǒng)安防企業(yè)的產(chǎn)品都是與視頻圖像相關(guān)。但對(duì)于公安等業(yè)務(wù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，視頻圖像只是一小部分，公安應(yīng)用還需要網(wǎng)絡(luò)信息、通信信息、社交信息等等。將來(lái)安防行業(yè)還需要以視頻圖像信息為基礎(chǔ)，打通各種異構(gòu)信息，在海量異構(gòu)信息的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析與挖掘等各種人工智能算法的優(yōu)勢(shì)，為安防行業(yè)創(chuàng)造更多價(jià)值。
目前無(wú)論是整個(gè)人工智能的發(fā)展，還是安防智能化的發(fā)展，其水平仍然存在起步的階段，人工智能是安防領(lǐng)域的未來(lái)，在通往未來(lái)的道路上，還有許許多多障礙和困難需要跨越和克服，但總體趨勢(shì)是樂(lè)觀的，只有具備自主、個(gè)性化、不斷進(jìn)化完善的人工智能大腦，才能解決安防領(lǐng)域日益增加的需求，成為廣大用戶(hù)的專(zhuān)家和助手，提升整個(gè)安防領(lǐng)域的智能化水平，推動(dòng)安防產(chǎn)業(yè)的升級(jí)換代。
（來(lái)源：安全自動(dòng)化）
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