安防行业很可能成为人工智能最大规模落地的场景。以中国为例，中国地大物博，现在是世界上监控摄像头最多的国家，2017年6月《华尔街日报》的一篇报道中指出，中国在公共场所有1.7亿台监控摄像机，到2020年可能还要安装另外4.5亿台。这真是一个天文数字！

中国不仅摄像头多，而且也是在安防监控领域使用人工智能技术最积极的国家之一，为人工智能提供了广阔的机会。位于杭州的海康威视和大华都是全球领先的监控设备生产公司，也成就了国内计算机视觉比较优势局面。在视频监控的产业链中，安防芯片是一个“香饽饽”，它处于金字塔顶端，其技术指标决定了整个安防监控系统的整体技术指标。随着人工智能的快速发展，人工智能芯片将成为未来半导体公司布局发展的重点。在国际厂商方面，英特尔、高通、IBM、英伟达、美光等已经开始布局发展人工智能芯片，国内芯片企业也在人工智能芯片的研发与应用化方面迈出了坚实的步伐，包括寒武纪、地平线、比特大陆等。

为什么人工智能具有识别罪犯的火眼金睛？这里就要说到人工智能在安防领域所应用到的主要技术。这里着重介绍两大技术：视频结构化技术和大数据技术。

首先是大数据技术。这是我们所熟悉的一项人工智能技术。大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分：海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。

（1）海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源，并基于时间轴进行数据累积，以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时，人工智能应用长期积累的庞大知识库，也需要依赖该系统进行管理和访问。当前，海康威视研究院开发的海康大数据平台已能支撑千亿级规模的车辆通行记录存储管理和应用。

（2）大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力，能同时分析海量的数据，开展特征匹配和模型仿真，并为众多用户提供个性化服务。

（3）数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心，利用机器学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的规律和异常点，辅助用户更快、更准地找到有效的资源，进行风险预测和评估。

其次是视频结构化技术。这项技术对于安防来说特别重要。我们人眼看东西能很快识别出哪一部分是本体，哪一部分是阴影，这个东西是什么，但是对于人工智能来说，这是需要经过一步一步训练的。如何让人工智能知道“这是什么”，需要运用到视频结构化技术中的机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，它们是视频内容理解的基石。

视频结构化在技术领域可以划分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标属性提取。

（1）目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）。在目标检测过程主要运用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。我们之前说到的海康威视，在2016年PASCALVOC目标检测中获得第一，是海康威视10年研发积累的最好体现。

（2）目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。

（3）目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。

人工智能在安防领域的具体应用

1．在公共安全领域的应用

公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。我们知道，警察在追踪犯人时，查看摄像头是很重要的途径。但是，如何从几十个小时的多个摄像头录像中找到嫌疑人？这是一件工程量很大的工作。而人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势：前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。以车辆特征为例，可通过使用车辆驾驶位前方的小电风扇进行车辆追踪，在海量的视频资源中锁定涉案的嫌疑车辆的通行轨迹。通过汇总海量城市级信息，再利用强大的计算能力及智能分析能力，就能对嫌疑人的信息进行实时分析，并给出最可能的线索建议，将犯罪嫌疑人的轨迹锁定由原来的几天，缩短到几分钟，为案件的侦破节约宝贵的时间。它们甚至具有强大的交互能力，能与办案民警进行自然语言方式的沟通，真正成为办案人员的专家助手。

2．在交通行业的应用

随着交通卡口的大规模联网，人们能远程了解到某个交通卡口的交通情况。如果这个交通卡口堵车，人们就会尽量避开。但实际上，这并不能有效解决堵车的根本问题。其实，有些堵车是可以避免的，比如在十字路口，南北方向来车很多，而东西方向车辆较少，如果可以根据车流情况调整红绿灯间隔，那堵车时间就会大大缩短。而利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率，对于城市交通管理有着重要的作用。人工智能实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息、停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。

3．在智能楼宇的应用

人工智能是智能楼宇的“大脑”，综合控制着建筑的安防、能耗。它能对进出建筑的人、车、物实现实时的跟踪定位，区分办公人员与外来人员，还能监控建筑的能源消耗，使得建筑的运行效率最优，延长建筑的使用寿命。它就像一个全年无休的保卫者，汇总整个建筑的监控信息、刷卡记录，室内摄像机能清晰捕捉人员信息，在门禁刷卡时实时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息，检测出盗刷卡行为。它还能区分工作人员在大楼中的行动轨迹和逗留时间，发现违规探访行为，确保建筑核心区域的安全。

4．在工厂园区的应用

工业机器人技术已经很成熟，但大多数是固定生产线上的操作型机器人。巡逻机器人是一款综合运用人工智能、物联网、云计算、大数据等技术，集成环境感知、动态决策、行为控制和报警装置，具备自主感知、自主行走、自主保护、互动交流等能力的机器人，可帮助人类完成基础性、重复性、危险性的安保工作，推动安保服务升级。虽然现在在工厂园区场所，安防摄像机覆盖面已经很大了，但仍然做不到“360度无死角”。巡逻机器人主要被部署在工厂园区的出入口和周界，对内部边边角角的位置无法涉及，而这些地方恰恰是安全隐患的死角。如果人们能够利用巡逻机器人进行定期巡逻，读取仪表数值，分析潜在的风险，就能保障全封闭无人工厂的可靠运行。

智能安防机器人

5．在民用安防的应用

在民用安防领域，每个用户都是极具个性化的，他们有不一样的需求，就需要不一样的服务。而人工智能凭借其强大的计算能力及服务能力，能够为每个用户提供差异化的服务，提升个人用户的安全感，满足人们日益增长的服务需求。以家庭安防为例，当安防系统检测到家庭中没有人员时，家庭安防摄像机可自动进入布防模式。有异常时，就给予闯入人员声音警告，并远程通知家庭主人。通过一定时间的自学习，它们能在夜间掌握家庭成员的作息规律，在主人休息时启动布防，确保夜间安全，省去人工布防的麻烦，真正实现人性化。