随着目前监控设备数量的大量倍增，影像解析度的不断提高，公共安全搜集到的影像和图片之数据量呈现等比几何的增长，再加上影像解析度的提高，连带使伺服器的处理能力和使用率都产生了更高的门槛。因此，安防监控影像监控在影像调阅、门禁进出数据、资料的储存、运算等技术上都面临巨大挑战。

AI人工智能与安防监控的应用技术

面对这样的挑战，安防监控使用者如何能在大量增加的数据中，利用既有的AI人工智能技术快速获取有价值的资料，便成为当前最重要的课题。以下英视特简述几种与安防监控结合的AI人工智能技术：

1、AI人工智能的模式识别技术

通常在监控系统收集的影像数据资料中，资料本身并不具价值，必须再经过深度挖掘、分析资料中影像呈现的数据模式，才会产生出真正有用的价值。未来是大数据的时代，数据资料的模式识别将备受重视。

2、AI人工智能的深度学习技术

此为AI人工智能机器深度学习研究中的新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网路，它模仿人脑的行为思考机制来解释数据资料，例如影像内容、声音和资料本身。未来要让AI人工智能的机器深度学习能够大行其道，数据资料本身将是最主要的关键因素，而视频监控资料占大数据总量的60％以上，也就是说，视频监控领域有70％以上的数据资料分析是用来进行影像识别。目前这种AI机器深度学习在安防监控产业的诸多领域都取得了很大进步，包括：行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等，其识别准确率甚至超过人类的眼睛判断。

3、AI人工智能的前端识别技术

先进的产品技术是一家高科技企业能否长久发展的根本，要安防监控智能化，监控系统就需有基于AI人工智能相关的「影像识别」运算技术，才能够开发出一系列的智能化监控应用设备，因此前端识别技术也就成了AI人工智能的第三个本质技术。

AI人工智能在安防监控领域的技术发展

大致介绍说明完三种较常见的AI人工智能安防监控应用技术内容，接下来我们再进一步探讨AI人工智能在安防监控上的深度技术发展：

1、多特征识别技术

正常情况下，想要从历史和即时的影像资料中筛选犯罪嫌疑人有如大海捞针，而多特征识别技术则是透过AI人工智能的方式，让电脑从大量监控影像中自动识别出嫌疑人，分析资料中的个人特征，然后根据犯罪嫌疑人的特征自动筛选，不仅大大的节省人力物力，同时也大大缩短犯罪嫌疑人的到案时间。现在有部分监控设备利用先进的深度AI学习技术，研发出能够克服光照、天气等不可抗力因素，快速准确地识别出个体人物的各种重要特征，如性别、年龄、发型、衣着、体型、是否戴眼镜、是否骑车以及随身携带的物品等。个体人物多特征识别演算法有着灵活的布建方式，可自订时间轴和识别区域范围以达到快速准确的判别，并利用智能影像分析（IVS）于影像伺服器集群的辅助，对监控系统中几百支影像监控摄影机进行24小时不间断的多特征分析与检索，即时找寻可疑人员，发出预先告警信号。

2、姿态识别技术

姿态识别技术是指针对个体人物的走路姿势，是一种可在远距离就感知的生物行为特征技术。和其他生物特征识别技术相比，姿态识别的优势在于非接触性、非侵入性、易于感知、目标物难以隐藏和伪装等。姿态分析还可以轻松的区分出个体人物的不同行为模式，例如是在行走中、奔跑中、还是携负重物等。基于这些优点，姿态识别特别适用于门禁系统、安全监控、人机交换、医疗诊断等部分，尤其在安防监控领域中具有广泛的应用和经济价值。

3、3D相机技术

3D相机无需与被测物件接触，物件进入测量场景即自动采集测量多个人物目标，配对位准后对光照具有较强的稳定性，可适应场景的光照变化，因而也有较高的精确度和即时性，在安防监控影像监控领域的应用将愈显重要。现阶段基于个体人物的多特征、姿态识别和3D相机等先进AIAI人工智能分析技术，若能将其结合打造出新一代智能型影像分析监控软体平台，将有助于安全监控系统的建置，同时对数据分析起到示范先驱的作用。

4、推动安防监控未来大数据

在AI人工智能分析市场的创新推动下，借助AI力量可以不断对安防监控大数据采集的关键资讯进行有效补充，不但为最终的大数据平台带来更具附加价值的资料，也为深度的AI人工智能在安防监控产业数据应用下，提供源源不绝的产品发展动力。

随着春节假期即将过去，在春节期间，全国社会平安稳定、治安秩序良好、道路交通有序，全国人民在平安、欢乐、祥和、喜庆的氛围中欢度了新春佳节。平安春节的背后，是城市智慧安防监控的护航。近年来，随着物联网、大数据、AI人工智能技术的不断渗透，传统安防监控领域逐渐从交通、公安等大安防监控市场向民生、商业市场延展，“AI+安防监控”在智慧城市的应用领域也随之扩大。

一、AI推动城市安防监控革新

在智慧城市普及下，安防监控市场容量持续增加，安防监控产品的智能化程度不断提高，数字监控技术日益成熟，AI人工智能技术在安防监控市场上的应用大规模落地，推动传统安防监控产业进化革新，从而带动了安防监控产业市场规模的扩大。以视频监控为例，目前AI 技术已经基本实现安防监控主要三个目标：

1、识别行人生理属性。通过分析行人身体结构，准确识别视频中人物的性别、年龄、姿态等多种生理特征。

2、识别车辆。基于深度学习的行人检测算法能够在各类遮挡的情况下精确找出行人位臵，并能够进一步分析行人姿态和动作，可应用于交通监控、辅助驾驶、无人驾驶等。可以在行车场景、交通监控场景、卡口场景中检测多种不同角度的车辆，并同时给出车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征。

3、实现人群分析。在高密度公共场所，例如地铁，广场，估计人群数量和密度，同时检测人群过密、异常聚集、滞留、逆行、混乱等多种异常现象。

随着科技的发展，智慧安防监控理念也逐步成熟，安防监控正在更多地融入智慧城市，服务智慧城市。安防监控正在从经典向现代转变，正在进入公共安全领域，服务智慧城市。目前，AI安防监控产品已经广泛应用于公安、金融、医疗、零售、交通、教育等领域，应用场景主要包括图像分析、行为分析、车辆分析及生物识别等。

 

智慧安防监控作为智慧城市建设过程中的重要领域，其快速发展也推动着智慧城市建设。

我国对智慧安防监控行业的发展也高度重视，“十三五”国家相关发展规划就将智能安防监控作为重点领域，明确提出要“积极探索安防监控及相关融合领域的前沿基础技术”。毋庸置疑，安防监控是智慧城市建设的重要部分，而AI安防监控的开始崛起，更是成为智慧城市建设的技术支撑和驱动力量。

自从安防监控智能化相关技术研发开始计算，智能化在安防监控行业内已经发展了十余年，但是安防监控行业的智能化应用一直没有达到预期。目前安防监控智能化主要的表现还是集中在前端的设备产品的某些智能功能，以及一些配备智能分析的NVR/DVR和后端的智能分析平台系统。

AI+安防监控为刚需行业，国家政策表明，各级政府均在不断推进安防监控升级，仅十二五计划中，覆盖的地级市就有2000个县市街区，总投资5000亿。而AI人工智能算法在安防监控领域也发挥着越来越重要的作用，推动着该领域增长。安防监控行业是强政府导向的行业，主要的客户是政府。拥有和政府相关渠道合作能力，能准确把握其需求和预期的公司能够占据更大的市场份额。

其次，AI人工智能智能安防监控实际上是要解决安防监控领域数据结构化、业务智能化以及应用大数据化的问题。长久以来，安防监控系统每天都产生大量的图像以及视频信息，处理这些冗余所需人力成本较高而且效率非常低。因此，AI人工智能在安防监控行业的应用主要依靠视频智能分析技术，通过对监控画面的智能分析采取安防监控行动。

最重要的是，随着芯片、算法、数据的快速发展，支撑AI人工智能落地安防监控。目前，业内几乎所有的芯片厂商如NVIDIA、Movidius、Intel、海思等都推出了基于深度学习的芯片，在芯片能耗、运力、标准化方面不断提高指标，为AI安防监控行业提供了强大的技术保障。