13798403009
0755-89968730
新闻详情
人工智能结合安防领域难点分析
发表时间:2018-07-12 22:00作者:kdacctv


近年来,人工智能、大数据技术迅速发展,在行业市场中受到了空前的追捧,它们已率先在数据可得性高的领域开始解决行业痛点。安防领域得天独厚的海量视频采集正好提供了人工智能深度学习技术发展的土壤。当然有利比有弊,安防行业在人工智能的加持下必然有着许多障碍和困难。

人工智能和安防行业的完美结合

1、安防监控领域有着事前预防、事中响应、事后追查的逻辑需求,人工智能可以为这一问题提供新的解决思路。

2、安防监控领域有着事前预防、事中响应、事后追查的逻辑需求,人工智能可以为这一问题提供新的解决思路。

3、据统计,在2011—2017年期间,安防市场连续保持2位数增长,预计2018-2020年期间仍将持续增长,年复合增长率预期为7.6%,到2020年,安防市场年销售额将达到3150亿美元。人工智能在安防行业能得到大量资金项目支持也必然得到丰厚的回报。

人工智能在安防监控领域面临着4大痛点

1、  对环境适应性差;人工智能对视频内容的辨识,容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响。

2、  缺乏自主完善能力;目前人工智能没有自我成长的能力,只能根据设定的条件进行自主分析,而不能根据分享能力和积累经验提高完善自己。

3、  场景理解受限;在传统的安防体系中,各个平台系统数据开放性低,彼此之间共享度低,所以很难开展多维数据融合分析。以人脸识别为例,为提高人脸识别的准确率,单纯提高算法算力是不够的,还需要扩充分析数据的纬度,如定位、社交、车辆、消费等等可搜集到的数据,通过这样大规模的多模态数据整合才能实现目标追踪、分析的目的。

4、  数据孤岛并分散;在传统的安防体系中,各个平台系统数据开放性低,彼此之间共享度低,所以很难开展多维数据融合分析。以人脸识别为例,为提高人脸识别的准确率,单纯提高算法算力是不够的,还需要扩充分析数据的纬度,如定位、社交、车辆、消费等等可搜集到的数据,通过这样大规模的多模态数据整合才能实现目标追踪、分析的目的。

立足现在,放眼未来,虽然智能安防的道路很曲折,但是随着政府的大力支持、数据的开放共享,算法算力的不断提升,人工智能与安防将全面融合,智能安防时代正在加速到来。


分享到:
qrCode
关注我们: