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對于視頻監控系統AI，看上去是AI，實際上最后是大數據，大數據才是智能化的基礎。人工智能、深度學習、機器學習、大數據應用在安防AI中， 說到底都是對大數據的采集、建模和應用。

 

?   數據采集

 

數據采集，有說數據獲取，這是數據的來源，視頻監控AI中這個數據是來源于視頻監控系統中的視頻流，當然往大了說安防，還包括很多內容，但是基本都是以視頻監控為核心，這里主要指視頻監控系統。

 

?數據預處理

 

對于采集到的實時或者歷史視頻，是只能看不能應用的，要調用就得結構化，先給視頻流解碼，把視頻流還原成一張張圖片，再對圖片進行預處理。

 

可能不同的公司對預處理包含的步驟內容說法不太一致，我是以安軟慧視的技術負責人介紹為準。

 

先對圖片進行目標清洗垃圾，清洗掉模糊的、不合尺寸的，目標無法識別的、無目標對象的等等，當然，有些場景可能只有這樣的圖像，這需要用到另外一些圖像處理方法，和我們的主題相關但不是一回事。

 

這樣我們就可以得到基本符合要求的圖像。然后對這些圖像中的目標對象進行檢測和分割，并改變目標的大小與標準圖片大小一致，目標對象包括人形、人臉、車形等，這樣就可以拿去訓練模型了。

 

?模型訓練

 

對圖片中的目標對象進行識別，提取和構建模型，在安防AI中，需要的結構化描述是比較具體的，比如對人的描述就包括性別、年齡、發型特征、發飾、上衣款式特征、下衣款式特征、鞋帽款式特征、交通工具特征、隨身物品特征、同行人特征等一系列描述。

 

對車的描述包括車牌號碼、廠牌、車身顏色、車輛品牌、車輛類型、車輛特征物（如：年檢標、掛飾、紙巾盒、遮陽板）等。

 

有了這些識別模型，就可以通過語義分析等技術對視頻數據進行分類處理存儲，并通過后端服務器的智能分析功能進行業務處理，將人、車、物的信息從數據中分離出來。

 

這樣公安民警就可以進行快速檢索、條件搜圖（人）、以圖搜圖，再配以圖片的拍攝地點、時間等數據，就可以進行軌跡查詢，再匹配一下大安防系統中的住宿、手機號碼、車票等大數據，基本上嫌疑人就是插翅難逃，這對民警的破案效率將是百千倍的提升。這才是安防AI真正的價值所在。