AI人工智能為安防領域建設添磚加瓦
作者：安防監控安裝_門禁系統_網絡綜合布線_弱電工程_IT外包上海銘越科技 發布日期：2019-10-27 13:45
自從道路視頻監控系統在全球興起之后，目前世界各國的城市監控建設即將進入擴張與結構改變的階段，在這種需求變革下，視頻安防監控系統將需要更多元化與人工智能化的整體解決方案。現代化的公共安全已不再僅止于無限的擴充影像監控覆蓋密度、廣度以及追求超高清解晰度，而是透過這些AI人工智能化的手段與工具，讓傳統安防監控時代更進一步，轉向注重數據采集、應用和管理的AI人工智能化安防時代。以下就為大家簡述幾種與AI安防監控結合的AI人工智能技術。
█ 人工智能模式識別技術
通常，在監控系統采集的圖像數據中，數據本身沒有價值，必須對數據中圖像所呈現的數據模式進行深入挖掘和分析，才能產生真正的實用價值。未來是大數據的時代，數據資料的模式識別將備受重視。
█ 人工智能的深度學習技術
作為人工智能機器深度學習研究中的新領域，深度學習模式其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的行為思考機制來解釋數據資料，例如影像內容、聲音和資料本身。未來要讓AI人工智能的機器深度學習能夠大行其道，數據資料本身將是最主要的關鍵因素，而影像監控資料占大數據總量的60％以上，也就是說，影像監控領域有70％以上的數據資料分析是用來進行影像識別。目前這種機器深度學習在安防產業的諸多領域都取得了很大進步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其識別準確率甚至超過人類的眼睛判斷。
█ AI人工智能的前端識別技術
先進的產品技術是一家高科技企業能否長久發展的根本，要安防監控智慧化，系統就需有基于AI人工智能相關的「影像識別」運算技術，才能夠開發出一系列的智慧化監控應用設備，因此前端識別技術也就成了AI人工智能的第三個本質技術。
大致介紹完三種較常見的AI人工智能的安防應用技術內容，接下來小編再進一步和大家探討AI人工智能在AI安防上的深度技術發展。
█ 姿態識別技術
姿態識別技術是指針對個體人物的走路姿勢，是一種可在遠距離就感知的生物行為特征技術。和相對于其他生物特征識別，手勢識別具有非接觸的優點，非侵入性，容易察覺，對象是難以掩飾和偽裝。姿勢分析還可以很容易地區分單個角色的不同行為模式，如行走、跑步或負重。基于這些優點，姿態識別特別適用于門禁系統、安全監控、人機交互、醫療診斷等部分，特別是在人工智能安全領域具有廣泛的應用和經濟價值。
█ 3D相機技術
身高是人體重要的數據特征之一。在一些特定的地方，如景區入口、車站售票門等，對高度要求有明確的規定。傳統利用尺度工具測量身高的方法雖然操作簡單，但需要被測人員配合，不僅速度慢，精確度也較差;超聲波、紅外線等方式雖可實現自動測量、精準度較高，但對測量環境條件的要求有較多限制，不適合用于公共場所，而3D電腦視覺技術的3D相機則可以很好地解決上述問題，提供多場景、非接觸式、自動化的測量。
3D相機是利用深度傳感器獲取現實場景的深度資料和顏色信息，透過坐標變換建立深度資料與3D坐標之間的對應關系，然后藉由去噪聲、配對位準等運算法去除干擾并減小誤差，最后再以3D重建的方法得到身高以及其他資料。
在未來，AI安防技術將有更多智能的AI應用，也會增加數據從邊緣到云的分布。這不僅保證了人們的出行安全，同時也反映了我們國家在創新和技術方面的進展情況。
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