中盛益華

未來兩三年安防AI將進入產品大規模市場化階段

來源:中盛益華             發布時間:2018-02-02

近兩年來,AI作為一項降本增效的工具,賦能于傳統行業,使得部分傳統行業發生了較大變革。縱觀AI對傳統行業的影響,目前看來,應屬安防領域最為深遠。如果將2016年稱為“AI元年”,那么,2017年則可稱之為“安防AI元年”。

從2016年到2017年,AI技術在安防領域發展得異常迅猛,從2017年深圳安博會上,我們可以看到,不論是傳統安防巨頭,還是新興AI廠商,都毫無保留的展示了他們的AI產品與技術,尤其以人臉識別、視頻結構化最為火熱。相比前幾年,在2017年發生的最大變化,就是AI技術在安防領域從此前的“講概念”階段,已經發展到“產品化”、“市場化”階段。我們可以看到,人臉識別相關的產品已經成功落地應用,如深圳龍崗公安建設的人像大數據布控系統,實現了近3000路攝像頭的動態人像布控,這算是一個比較成功的落地項目。

公共安全對AI需求迫切

“人工智能”,筆者把它解釋為“將人的工作智能化”,即通過賦予機器某種智能化的能力,讓它可以處理人的工作,當然它要比人處理得更高效。近年,AI在安防市場應用逐漸落地,主要有以下幾方面的因素。

首先,安防行業對于AI技術迫切的市場需求。技術的發展源于需求的驅動。舉個例子,2012年引發輿論廣泛討論的12306購票網站癱瘓事件,源于高峰期平均每秒數十萬次的請求。顯然,12306購票網站的設計團隊當初并未想象到會有如此高并發請求需求,因此在設計系統時他們也沒有進行相關的技術研究與準備。而從目前12306的購票體驗上,顯然系統已能承受了這樣高并發的訪問需求。我認為這是一個需求驅動技術改進的典型案例。

而對于安防行業,主要的應用場景是視頻監控,視頻監控的主要目的就是事后的線索查詢及錄像取證。當前,隨著我國平安城市及雪亮工程建設的大力推進,監控探頭覆蓋面越來越廣,監控點位越來越多,如此大規模的監控攝像頭,每天都要產生大量的視頻錄像,當發生案事件后在這些海量的視頻錄像中,依靠人工去獲取案件線索工作量非常巨大。況且我國的警力資源嚴重匱乏,據統計,我國的警察與人口比例僅為0.13%,處于世界低端水平。因此,如果完全靠人工去逐個調閱錄像文件來進行線索排查,可以想象案件的偵破效率將極其低下。因此,將AI技術引入安防行業的需求變得極為迫切,通過機器來高效處理人的工作,協助民警快速準確尋找案事件線索,成為公安干警們翹首以盼的事情。在市場需求的驅動之下,AI技術在安防行業的發展尤為迅速,在過去兩年中,許多安防AI廠家脫穎而出,并成功的推出了相關的AI產品。

其次,安防行業擁有海量的數據來滋養AI技術的發展。如果把AI比作一頭猛獸,那么這頭猛獸是需要用數據來喂養的,數據越多越豐富,它就生長得越強壯,沒有數據這頭猛獸便無法生存。

我們知道,大型的互聯網公司,如BATJ,他們擁有的數據量是非常驚人的,他們都擁有數億的用戶,這些用戶每天為這些互聯網公司帶來龐大交易額的同時,也帶來了海量的數據資源,互聯網公司基于這些海量的數據資源,結合AI技術,能為他們提供更高效的智能化運營服務。

而在安防行業,最不缺乏的也就是數據,尤其是視頻圖像數據。一個中等規模的城市,按布點10萬路1080P攝像機計算,這個城市每天就可以產生約30PB的視頻圖像數據,一年可產生約10EB的數據量。如此龐大的數據,為安防AI技術的發展提供了絕好的原料。如果把AI算法比作一把刀,那么數據就是磨刀石,數據越多越豐富,那么這把刀就會被磨得越鋒利。

再次,我國政府對于人工智能產業強有力的政策支持,也推動著AI技術的發展與應用。2017年7月,國務院關于印發《新一代人工智能發展規劃的通知》以及《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》,從政策層面積極引導并規劃發展人工智能產業;工信部也印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》,意在加快人工智能從戰略到落地,推動人工智能和實體經濟深度融合;另外,公安部制定的“十三五規劃”,也將AI技術在安防行業的應用放在了比較突出的位置。

在需求、數據與政策的多輪驅動之下,2017年AI技術在安防領域的發展勢頭非常良好,基于視頻的安防AI技術,如人臉識別技術與視頻結構化技術已率先產品化,并已成功落地應用。但是,我們還是要清醒的認識到,目前的成功只是一小步,在后面AI技術在安防領域進行大規模市場化應用的道路上,依然面臨著諸多的困難與挑戰。

AI在公共安全領域的落地應用

作為計算機視覺技術中最成熟的分支應用,人臉識別目前在安防領域應該算是比較成功的落地應用。盡管該項技術已相當成熟,但是其應用場景依然受限。在“1:1”應用場景下,比如人證核驗,人臉識別技術已完全達到了商用化的水準,但這種場景對人與攝像機位置(包括距離、角度)的約束性較強。而在安防領域,人臉識別最核心的應用場景就是構建“人像天網工程”,“人像天網工程”要求在各種復雜的場景下,比如交通路口、地鐵站出入口、公交車站、火車站出入口、廣場、商場、醫院等人流量較大的室外場景,都能盡量完整、準確的識別人臉信息,并與重點人員庫實時比對,產生告警,這樣就可以實現對犯罪嫌疑人進行全城布控的效果,這就是人臉識別“n:N”應用場景。在這種場景下,人與攝像機的位置是無法控制的,此外還受不確定的天氣、光照等條件影響,這對人臉識別技術的場景適應性提出了較高的要求,目前看來,現有的人臉識別技術對這種復雜場景的適應性還不夠完美,不過相信隨著AI技術的不斷革新,最終我們的人臉識別技術所能適應的場景會越來越廣泛。

視頻結構化技術,作為計算機視覺技術中的另一項重要的AI技術,2017年也獲得了快速的發展,許多安防廠商的視頻結構化產品已初具雛形,該項技術相對于人臉識別技術,發展略顯緩慢。目前市場上視頻結構化的落地項目其實還是非常少。主要原因在于現有的視頻結構化算法在復雜場景下,識別準確率并不高,難以商用;另一方面,視頻結構化主要是對視頻中車輛特征結構化以及人體特征結構化,對于車輛特征的結構化,市場早已有成熟的前端產品,如卡口電警,雖然識別的特征屬性有限,但是基本還是可以滿足一些應用需求,所以客戶對于視頻車輛結構化的需求并不是特別強烈。而對于人體特征的結構化,目前看來,實際應用意義相對偏弱,目前可以想到的就是人體特征搜索、以人搜人等基礎應用,更豐富的應用還有待進一步挖掘。

此外,阻礙AI產品大規模市場化應用的另一項挑戰來自于成本。目前,AI產品普遍成本高昂,在有限的財政投入下,對于政府客戶來講,AI產品也是一件奢侈品,政府沒有財力大規模投入應用。但是隨著技術的不斷發展進步,AI產品的成本會逐步降低,會促進AI產品大規模市場化應用的進程,因為只有大規模市場化應用,才能真正的凸顯AI產品的價值。

未來趨勢展望

隨著安防AI技術的發展,筆者認為未來的兩三年,各大安防巨頭及AI廠商將會著力解決AI產品大規模市場化所面臨的挑戰,包括解決AI算法對復雜場景的適應性問題以及高成本問題;另外,隨著芯片技術以及AI技術的快速發展,AI產品前端化將逐步成為趨勢,這樣可以減輕后端分析的壓力,讓后端專注于數據的處理,專注于行業業務。此外,隨著人臉識別技術及視頻結構化技術的逐步完善,后續基于視頻的AI技術可能會偏向各種復雜事件的分析,實現對視頻內容的充分解析。

相信在2018年的安博會上,對于安防AI產品與技術,各大安防廠商一定能給我們帶來新的亮點與驚喜,讓我們拭目以待。







                                                                                                                                                                                                                                               轉自中國安防行業網
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