关键词：AI、人工智能、安防、泛安防、物联网

一、概述：

        安防，已经进入一个全新的时代——泛安防时代。所谓泛安防，有两层含义，一是安防的边界开始向外扩展，业务范围扩大，随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的融合发展，安防的边界愈来愈模糊，就连海康威视、大华股份等安防巨头的企业定位都已经不再是安防企业，而是以视频为核心的物联网kok全站首页官网提供商和服务商；二是不断有新鲜的“血液”注入到安防行业，华为、阿里、中兴、腾讯、中国平安等行业巨头，纷纷跨界进军安防行业，安防的运营模式和玩法也越来越多样。泛安防时代，无论是技术还是市场，安防都已经不再是一个闭环的市场，安防行业也不再是一个封闭的行业。这也是市场成熟的一个表象，安防这块“大蛋糕”，大家都想要分一块，分蛋糕就意味着机会与挑战并存。这样的一个时代，企业的出路和法门又在哪里？

二、泛安防发展新机遇

        泛安防的趋势为何近两年尤为凸显，得益于AI、物联网、大数据、云计算技术的不断成熟，比如AI，AI渗透进各行各业，其中蕴含着巨大的市场。而就像人需要眼睛，人工智能在各个领域的落地也需要“眼睛”——视频监控系统。这使得安防企业有了走出去的资本，也为其他行业的企业跨入安防领域提供了切入点。可以说音视频是一个入口，安防核心就在音视频，音视频与AI、物联网、大数据、云计算等技术结合，尤其是AI，将迸发出无限可能，这就是机遇。在融合过程中，一定要结合场景，结合企业自身优势，专注，做到独一无二，塑造核心竞争力，这样才能把握住最佳时机，让机遇变现。AI赋能千行万业，这是安防发展的最大契机，我们通过以下几个应用场景进行展开阐述。

AI赋能公安

公安大数据
随着大数据、人工智能等技术的成熟和发展，公安大数据成为当前公安信息化工作的趋势和重点。利用智能算法，将大数据的核心价值深入挖掘，使之成为高价值密度的核心资产。用知识图谱技术，构建全国实体及实体关系库；建设公安知识图谱，通过对公安结构化信息和非结构化信息数据关系挖掘。抽取出人、物、地、组织机构、服务标识号等实体，并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互的关系，构建一张具有公安特性的多维多层的实体与实体、实体与事件的关系网络。
对于智慧行业，大数据是平安城市建设的主要方向，视频联网监控已经转变为视频图像信息综合应用。
一人一档、一车一档
充分利用人脸识别、结构化技术，可以对公共环境的所有人员、车辆、非机动车进行集中采集和管理。结构化摄像机具有充足的算力，2T、4T已成为标配，可对人员进行快速的信息提取，包括衣着、穿戴特征，性别年龄等人口学特征等，结合人脸识别甚至可以确认这个人的具体身份，与公安档案如身份证号，姓名等人员基础档案进行关联，形成一人一档。
视频图像信息综合应用平台是系统kok全站首页官网的核心中枢，需要平台+前端各类相机+后端存储+人脸服务器+结构化服务器+大屏等实现系统销售，整合人车结构化案事件等数据，实现标准对接、统一存储、查询检索、布控报警和研判分析等应用。
前端监控相机主要采集视频、车辆、人脸人体等信息，围栏热点设备可以采集手机号码的IMSI信息，通过平台软件将人脸信息和手机IMSI信息进行关联分析，可以实现目标身份的多重关联。
对于重点人员轨迹，可以通过采集手机卡的IMSI信息，和人脸识别、车辆识别、结构化等视频解析数据，一起实现对重点目标的轨迹记录，提升平安城市系统方案的竞争力和应用特色。
同时，车牌识别技术与人脸识别、结构化、手机围栏等技术的融合，可进一步丰富对象档案，可根据车辆的车牌查询平台中的车辆档案，包括综合指数、登记信息、物理特征、行驶轨迹、违章信息等，结合人、手机信息，可以实现人、车、手机的多重信息关联。  

AI赋能交通

预测交通态势
交通拥堵已经成为许多城市持续发展的最大瓶颈和困扰。随着最近几年AI在智能交通领域的落地应用，AI智能交通场景应用已经成为AI应用的一个重要分支。
AI赋能交通，可以实现：
排队长度识别，实时掌握拥堵状态
平均速度、车流量信息分析，交通趋势拥堵提前预警
车头距离识别，利用车道内的车辆密度分析拥堵
 
kok体育闯拥堵检测抓拍系统借助AI深度学习技术，可实现对路口交通拥堵的分析判断，通过大数据和人工智能算法技术可以对车辆闯拥堵等多种违法行为进行分析和取证，从而完成对交通违章违法行为的研判和取证。
 
现场自动提醒
系统支持外接显示设备，在现场安装LED显示屏，当相机检测路口处于拥堵状态时，系统可通过显示屏实时对驾驶员进行提醒，例如：“前方拥堵，禁止驶入”。
 
一机多用
系统前端采用的闯拥堵检测抓拍一体机除支持路口拥堵状态检测及闯拥堵识别抓拍，还兼具电警相机功能，可以同时对机动车不礼让行人等违法违规行为进行识别抓拍，还可以在关闭闯拥堵检测模式后，实现闯红灯行为的检测抓拍。
 
适应性强，准确率高
系统采用卷积神经网络训练算法，结合近几年的实际项目，在大量的数据训练后到达较高的检测和适应能力，针对各个地域各个场景下的应用都能保证有稳定的检测准确率和抓拍率，满足不同用户需求。
 
节约警力
本方案采用非现场自动取证，系统能够全天候工作，在一定程度上消除道路交通管理在时间和空间上的盲点，可以缓解警力不足和现场执法取证难的问题，保证闯拥堵违法行为能得到及时纠正、有效遏制。
 
抗干扰性强
系统进行了抗干扰设计，在白天、夜晚、车辆大灯、黄昏、逆光、顺光、侧光，以及雨、雪、雾等天气情况下依然能自动调节至最佳图像效果，保证高识别率，从而精准检测抓拍。
 
性能可靠
闯拥堵检测抓拍一体机采用了领先的高性能处理器设计，将视频采集、编码、主控与智能分析应用集成至高性能处理器工作，实现高效色彩空间转换、图形缩放、隔行扫描与智能视频分析等功能。保障核心的视频编码与智能分析需求获得了充分的运算资源保障，尤其为路口拥堵状态检测、闯拥堵识别抓拍、车牌识别、车身颜色识别等智能分析应用提供了很好的基础。
 
图像高清
系统采用900万像素（分辨率4096*2160）高清晰度工业摄像机。高清晰摄像机输出数字视频信号，图像信号从摄像机前端中央控制单元输出。该摄像机RGB增益可自由调整，保证在低照度下的清晰成像和高层次感。
 
智能画线
相机按照标准安装完成后，可根据视频中实际的车道自动生成算法线，如车道线、抓拍线、识别区域、检测区域、跟踪区域等，极大方便了安装调试，节约设备调试时间，提高安装效率。

AI赋能社区基层治理

测温防疫
红外测温产品成为了疫情期间的“大明星”，同时疫情早期的快速蔓延也为城市治理敲响了警钟，新冠疫情之前，我们关于重大疫情的防控缺少常态化的初步筛查和控制措施。现在已经已经平缓，但是防疫基础设施的建设还未停止，基于AI深度学习的热成像测温产品依然具有施展拳脚的空间。
AI算法精确检测人体和人脸，告知人体位置，热成像模块可以根据位置信息进行体温测量，这样的组合比传统的热成像单目测温更加精准，可以减少环境温度对目标对象体温的影响。基于AI的测温防疫系统还具有如下几个特点：
非接触：这个测温过程是真正非接触式的，极大减少感染风险
非配合：测温过程不需要人为配合，支持多人同时检测，不会造成堵塞排队，减少感染风险
人脸识别：测温同时进行人脸抓拍，用于人员记录和识别，异常人员可以快速定位身份
口罩识别：支持是否佩戴口罩的识别
语音提醒：检测到温度和佩戴口罩情况的异常时，摄像机可以自动触发语音提醒，告知工作人员进行进一步的处理，提高防疫管理效率。  
垃圾分类
对于我国目前的情况而言，要想成功的实现垃圾分类，公众必须树立科学的垃圾分类意识，这是做好垃圾分类的前提和保障。在各个垃圾点安排人力进行人为管理，需要大量的人力和财力投入，目前很多民众因为不知道垃圾如何分类，出现一些随意丢弃垃圾的情况，如果想要及时获取垃圾管理点的动态，避免随意丢弃垃圾、夜间偷放垃圾物等情况，使用高清监控设备，可以实现解放人力的效果，同时通过自动检测、语音播报的方式，提高民众意识，前端摄像机需要存储视频，还原回放丢垃圾时的场景，查询更加方便。
AI摄像机可以通过如下功能，提醒市民进行准确的垃圾分类：
颜色检测：支持垃圾桶颜色检测，自动匹配对应的垃圾种类
距离检测：支持人形检测，自动判断人与垃圾桶距离
语音提醒：可自动语音提示垃圾桶对应的垃圾种类

AI赋能民生经济

规范出摊
“地摊经济”一词，历来为我国城市经济中处于“灰色地带”，它的存在具有一定的合理性——保障民生、促进就业，刺激消费，为疫情后的经济恢复带来新的活力，也为城市带去更多市井“烟火气”。然而“地摊经济”日渐火爆的同时，由此引发的一系列城市治安管理问题、公共卫生问题、市容问题仍然缺乏合理的kok全站首页官网。建立健全智慧高效的摆摊秩序管理手段，是目前“地摊经济”发展的重点。
AI为这个难题提供了kok全站首页官网，以kok体育“规范摆摊kok全站首页官网为例”，系统核心功能包括：
 
深度学习算法，违规摆摊检测 kok体育摆摊检测摄像机，内置深度学习神经网络算法，自动识别区域内的摆摊情况，当检测到有非规定时间、规定地点的出摊行为时，摄像机可联动语音报警。摄像机内置10条系统警戒音和5条自定义语音，用户可按照场景需求，自行选择设置。同时摄像机可联动人脸抓拍功能，对违规出摊的摊主进行人脸抓拍，留存证据，便于事后对其进行提醒和处罚。
通过摆摊检测摄像机来对出摊行为进行监管，可以大幅降低城管和协管人员的工作强度，只需少量人员进行突发时间的管理即可，节约人力的同时，监管效果也更好。
 
分时分区检测，符合实际需求
摆摊检测摄像机支持8个时间段、8个区域块任意设置，进行违规摆摊行为的检测，满足实际应用条件下，多区域多时段的摆摊规定。摄像机支持灵活设置，易用性更高。
 
高清人脸抓拍，便于取证追溯
kok体育摆摊检测摄像机，采用500万高清大靶面镜头，支持人脸抓拍功能。在前端相机检测到违规出摊时，可联动人脸抓拍功能，记录下相关人员的面部图片。其500万的高清像素，保证采集到的人脸图片画面清晰，细节完整，为事后追溯提供强有力的证据，保证摆摊管理工作的有效展开。
 

三、泛安防时代面临的挑战

从整个泛安防市场来看，不管从建设层面、技术层面以及标准层面，中国的安防市场优势正在不断向外溢出，在全球市场中处于领先地位，这对安防行业来说应该是件好事。但由于安防业务范围在不断扩大，也将对企业的技术研发和管理带来新的挑战。
随着人工智能在安防行业的逐渐深度应用，这种没有边界的泛安防格局，使得碎片化问题越来越凸显。安防产业场景众多且极其碎片化，站在企业的角度来看，企业并不能且没有能力一口“吞下”所有场景，这就要求企业必须照准自家优势切入某个细分行业中去，只有先小而精才能做到大而深。
泛安防时代，传统安防企业会积极拥抱互联网+的时代浪潮，在与多个行业的跨界融合中，依靠大数据、云计算、物联网、移动互联网等新一代技术，建立数据可视化、服务个性化、信息安全化的综合运营体系，为用户提供更高品质的产品。
此外，安防市场与整体经济环境密不可分，而在紧张的中美贸易战背景下，中国安防市场也受到了不少影响。
中美贸易战显示出中国安防产业的不少劣势。尽管中国安防产业已是全球第一，但在核心技术方面的短板却给中国安防行业带来了威胁。以AI算法为例，原创思想和发明几乎都来自国外，国内的成果主要体现在应用和优化方面。由于缺少核心技术，国内安防企业出海时容易遇到知识产权方面的问题，需要提前加以准备。但与此同时，中美贸易战也开拓了中国安防产业的新市场，给中国自主技术、标准和产品带来更多机会。不止是安防企业，国内企业都应该抓住机会加大在基础技术领域的研发投入，在一轮轮的技术演进中，不断提升核心技术的能力和比例，真正拥有与国际巨头对抗的能力。此外，美国对华为芯片的制裁也会对安防造成较大影响，短时间内肯定伤筋动骨。

四、结语： 

2020年是艰难的一年，泛安防时代又是机遇与挑战并存，不管是安防的“新人”还是“老人”都悬着一颗心，当然我们满怀希望，总有一天会烟消云散，经过所有安防人的努力，迎接挑战，化压力为动力，同时拥抱机遇，强化自身核心竞争力，让AI赋能千行万业，落地开花。