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AI＋安防在智慧城市建設中的應用前景與趨勢

1、前端物聯設備高清化、智能化

安防業務系統應遵循“看的清、看的全、看的懂、看為用”的實戰目標，而實現這一目標的基本前提就是規模化部署智能化、立體化的高清采集前端。隨著編碼技術的提升，目前720P、1080P碼流帶寬都在大規模應用范圍之內，4K高清也逐步應用于特定的一些場景。要做到智能化、立體化，就必須要求場景足夠細化，產品類型足夠豐富，選型部署足夠匹配。

另一方面，安防行業的視頻監控具有點位多、信息量大、傳輸成本高、后端大規模分析成本高、分析時效延遲等特點，如果單個前端設備具備智能化能力，不但可以大大提高整個系統的響應效率，還可以縮減后端平臺的建設成本。建設過程中，在關注云計算，強調計算集中、數據集中處理機制的同時，在技術上也應該關注計算資源和數據處理的邊緣化，關注邊緣節點互動和通信的特性，目的是充分應用邊緣節點的計算能力，有效減輕對網絡的要求和投資，滿足邊緣節點的實時應用和區域應用的需求。通過計算和數據的邊緣化，降低了整個系統對數據中心的依賴。應用人像識別、車輛識別、行為識別等前端分析行為，使視頻圖片的深度精細化分析逐步前置，我們將“霧計算”與“云計算”相結合，更好的提升了全網效能。

2、深度挖掘，為探知數據加載智慧大腦

以視頻圖像為核心內容的智能前端設備，實現了數據多元化、探知立體化。但是，僅僅采集、記錄信息是不夠的，不能滿足各業務實戰對數據有效性的要求。數據的有效性分為兩個方面：一方面，按照數學統計的說法，有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，即所謂信息的密度，往往越高密度的信息價值越大；另一方面是深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出高價值的有效信息。將這些視圖大數據快速有效轉變為各種業務實戰所需的價值信息，需要為智能的前端探知設備加載智慧大腦。 從“密而不漏”到“萬里挑一”，前者保證目標和線索被記錄，后者實現目標和線索主動顯露。經過智能感知之后，智慧大腦實現了海量數據價值的智能挖掘和海量價值數據的智慧流通，并因此讓價值信息的實戰應用成為可能。

3、精耕視頻云，實現實戰應用數據化

依托專有業務信息網新建人臉大數據防控、車輛大數據防控、視頻大數據治安巡控、視頻大數據情報追蹤、視頻大數據指揮調度、視頻大數據偵查實戰等視頻大數據應用建設，實現視頻云調用、圖像云智能、涉車云分析、人像云比對、綜合云研判、策略云評估等應用。與上級平臺的情報、指揮決策、綜合防控、網安共享、執法辦案、業務監督、移動應用、網上服務等應用云對接，實現更廣泛的大數據整合應用和跨業務部門的深度視頻大數據應用，實現省內應用關聯，跨地市的視頻大數據防控、視頻情報分析、專項行動指揮等，從而達到提升預警防范能力、治安防控能力、指揮救援能力的目的。

結語

隨著語音識別、圖像識別、語言處理等技術的愈加成熟，智能分析、云計算、云存儲、大數據技術不斷升級，加上深度學習算法種類的不斷完善與芯片技術的計算及穩定性能提升，使得視頻深度學習技術成熟度越來越高，給AI＋安防帶來了全新的機遇。

同時，政府的功能性需求也為安防行業的發展發揮了巨大的驅動作用。智慧城市行業與領域的細分必將為人工智能安防的發展奠定基礎，平安城市、雪亮工程等一系列安防工程系統的建設部署了大量的高清智能前端，必將帶來巨大的視頻圖像資源，有效的數據資源將為視頻結構化、深度學習、大數據等技術的發展提供巨大的樣本基礎，從而為人工智能安防的發展帶來明顯的推動作用，促進安防領域感知水平和應用能力不斷提升。