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多方位赋能 AI开掘安防金矿

12-22 09:07 TAG: AI 安防

近一年安防行业出现了2个高频词:“赋能”和“赋能工程”,本质上是一个词。

什么是赋能?

阿里巴巴集团副总裁曾鸣为《重新定义公司:谷歌如何运营的》一书所做序言中指出“虽然未来的组织会演变成什么样,现在还很难看清楚,但未来组织最重要的功能已经越来越清楚,那就是赋能,而不再是管理或激励。”也有人说是谷歌创始人之一拉里·佩奇说的。

“赋能”就是给赋予对象某种能力和能量,通俗讲就是你本身不能,但我使你能。它最早是心理学中的词汇,旨在通过言行、态度、环境的改变给予他人正能量。现在这个词被广泛的应用到各个行业。我用“^”这个符号来表示“赋能”,英文用“POW”缩写(POW是C语言中的函数)。

AI如何赋能安防?

AI^安防

传统的安防系统的功能现在看来是有点过于简单了,在AI没有大规模商用之前,我们甚至不知道自己拥有一个金矿。

1、AI^视频监控:

以视频监控系统为例,传统的视频监控就是实时监视、录像和回放录像,超过设定的时间然后用新的录像覆盖旧的录像,这种现象持续了大约60年,直到2016年,AI赋能安防之后,计算机逐渐开始能够读懂一帧帧的画面了,这里面的三大核心AI技术就是人体识别、车辆识别和ReID。

车辆识别:车辆识别包括车牌识别和车辆特征识别两大技术。车牌识别技术是最早被赋能给视频监控系统的,多应用在卡口、电子警察和停车场的免刷卡出入口管理系统上。车牌识别从某种意义上来讲属于OCR文字识别的范畴,唯一的区别是动态车牌识别。而目前的车辆特征识别可以做到20种以上,可以说,大大挖掘了视频和图像的潜力,而且车标、颜色、标志物相对来说属于分类识别,也比较容易实现,于是市场上出现了很多车辆大数据平台,也出现了各种车辆技战法和应用,这都是AI赋能的结果。

人体识别:人体识别包括人脸识别和人体特征识别两大技术。人脸识别相对车牌识别那就复杂很多了,而且进一步细分为配合式(比如门禁)和非配合式两种模式(比如开放环境采集),尤其是非配合式的动态人脸识别技术在2017年才大幅度提升到70%以上的识别率进入商用,而恰恰是人脸识别技术赋能了整个安防行业,毕竟安防系统管理的核心就是人(另一个核心是车),一旦人的身份被识别出来的剩下的就好处理多了。人体特征识别是人脸识别的附属品,通过人脸可以判断性别、年龄、肤色、是否佩戴眼睛,把识别范围放大就可以识别整个人体,识别包括上衣颜色、下衣颜色、是否打伞、是否拎包等等,人体识别技术对视频监控系统的赋能超过了车辆识别。

ReID:有一种情况,监控系统看不见人脸或者无法看到人脸,这就依赖于行人再识别技术(ReID),笔者可以断言,ReID一定是未来视频监控的发展之道,我也坚信这一点。通过ReID技术并不需要特制的摄像机,对环境的要求也没有那么高,只要识别出一定的行人特征,就可以实现行人轨迹分析、进一步实现跨镜追踪,一旦在轨迹上出现了一张人脸,那么整个轨迹上的人员身份就可以明确,这对治安来讲,是最好不过的一种技术,毕竟我们装了那么多的公共安全的摄像机。

2、AI^门禁

我们想象一种未来场景,就像大话西游中紫霞仙子说了一声“芝麻开门”然后门就打开了,背后真正的识别技术是“声纹+人脸”;至尊宝之所以没有打开门,两个可能原因,一是声纹识别错误、二是人脸不匹配。未来的门禁就应该是无感知门禁,你到了门口说一声口令(可自行设定,比如芝麻开门,关键是声纹匹配而不是文字匹配),高级一点的随机显示一行文字由访客读出,声纹认证和文字认证通过后放行。这种门禁系统支持“人脸模式”、“人脸+声纹模式”、“人脸+声纹+文字模式”三种,我也相信这也是未来门禁系统的一个发展趋势,我是不是应该去申请一个专利呢?

3、AI^停车场

笔者曾经听到一个故事,有个朋友的车辆停放在停车场被偷掉了,原因是出入口采用的车牌识别放行,嫌疑人只需要搞定车辆的启动,剩下的就比较简单了,虽然车辆上也安装了GPS定位系统,但最终被一辆大卡车拉到了另一个城市的屏蔽环境中(GPS失效了,然后进行了肢解处理),车辆消失在茫茫大海中。笔者就考虑了一种防盗应用:“车牌+人脸+声纹”,如果车主想提高车辆的安全防护等级,在出停车场的时候进行二次身份确认,比如增加人脸识别或声纹认证,这样的话,窃贼就没有那么容易得手了,这又是另外一个专利;AI^停车场还有一种应用,就是大场景的车位引导,用于停车诱导和反向寻车系统,一个摄像机360度覆盖6-8辆车,同时在车位的位置实现人脸解锁车位,否则就报警。

4、AI^入侵报警

这个功能实现起来相对就比较简单可行了,可设置入侵区域(划定区域)、行人轨迹(利用ReID)、越界(划线)、聚集(人员密度)、非授权进入报警(人脸不在授权名单内);系统也可以设置熟人模式(有授权的)、访客模式(无授权但无潜在威胁)、黑名单报警(人员布控名单),当黑名单人员出现即报警。