AI人工智能为安防领域建设添砖加瓦

自从道路视频监控系统在全球兴起之后，目前世界各国的城市监控建设即将进入扩张与结构改变的阶段，在这种需求变革下，视频安防监控系统将需要更多元化与人工智能化的整体解决方案。现代化的公共安全已不再仅止于无限的扩充影像监控覆盖密度、广度以及追求超高清解晰度，而是透过这些AI人工智能化的手段与工具，让传统安防监控时代更进一步，转向注重数据采集、应用和管理的AI人工智能化安防时代。以下就为大家简述几种与AI安防监控结合的AI人工智能技术。

█ 人工智能模式识别技术

通常，在监控系统采集的图像数据中，数据本身没有价值，必须对数据中图像所呈现的数据模式进行深入挖掘和分析，才能产生真正的实用价值。未来是大数据的时代，数据资料的模式识别将备受重视。

█ 人工智能的深度学习技术

作为人工智能机器深度学习研究中的新领域，深度学习模式其动机在于建立、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，而影像监控资料占大数据总量的60％以上，也就是说，影像监控领域有70％以上的数据资料分析是用来进行影像识别。目前这种机器深度学习在安防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。

█ 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，要安防监控智慧化，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慧化监控应用设备，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。

大致介绍完三种较常见的AI人工智能的安防应用技术内容，接下来小编再进一步和大家探讨AI人工智能在AI安防上的深度技术发展。

█ 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。和相对于其他生物特征识别，手势识别具有非接触的优点，非侵入性，容易察觉，对象是难以掩饰和伪装。姿势分析还可以很容易地区分单个角色的不同行为模式，如行走、跑步或负重。基于这些优点，姿态识别特别适用于门禁系统、安全监控、人机交互、医疗诊断等部分，特别是在人工智能安全领域具有广泛的应用和经济价值。

█ 3D相机技术

身高是人体重要的数据特征之一。在一些特定的地方，如景区入口、车站售票门等，对高度要求有明确的规定。传统利用尺度工具测量身高的方法虽然操作简单，但需要被测人员配合，不仅速度慢，精确度也较差;超声波、红外线等方式虽可实现自动测量、精准度较高，但对测量环境条件的要求有较多限制，不适合用于公共场所，而3D电脑视觉技术的3D相机则可以很好地解决上述问题，提供多场景、非接触式、自动化的测量。

3D相机是利用深度传感器获取现实场景的深度资料和颜色信息，透过坐标变换建立深度资料与3D坐标之间的对应关系，然后藉由去噪声、配对位准等运算法去除干扰并减小误差，最后再以3D重建的方法得到身高以及其他资料。

在未来，AI安防技术将有更多智能的AI应用，也会增加数据从边缘到云的分布。这不仅保证了人们的出行安全，同时也反映了我们国家在创新和技术方面的进展情况。