人工智能时代下 智慧安防与智慧城市末尾结合运用

智慧城市是在城镇化与信息化发展的背景下，经过综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，统筹城市公共数据资源，整合业务系统，完成城市规划、建设、管理、运营古代化的城市发展新形式。

智慧城市是在城市信息化发展到一定基础之上，为了破解城市各业务范畴信息化深化发展带来的数据孤岛、业务壁垒、部分智能等一系列发展妨碍而提出的。建设智慧城市的一个重要目的，就是要在城市数字化前提下，完成数据的交融与共享，进而完成以大数据为基础的深度学习、跨界交融、全局智能。

安防是城市的刚需，没有智慧安防智慧城市将无从谈起。城市公共安防触及城市治安管理、城市管理、交通管理、安全消费监管、应急指挥等众多行业和部门，对数据的多源采集、充分共享、深度发掘、创新运用要求非常高。在智慧城市众多的专项范畴里，智慧安防是最能表现平面感知、数据交融、业务系统、开放创新等智慧城市建设特征的专项范畴。
一、AI、大数据时代，智慧安防在智慧城市建设中的发展现状

近年来，在网络、数据、计算、芯片、算法等基础才能技术的助推下，随着物联网、大数据分析、人工智能等技术和运用的不断成熟，特别是计算机视觉、视频结构化分析、视频图像深度学习等人工智能技术的引入，公安大数据和社会大数据的深度发掘，城市公共安防智慧化程度不断提升。“AI+安防”正成为安防行业发展的热点和共识。

按照中国信息通讯研讨院的统计结果，2018 年中国人工智能市场次要由五个范畴构成，按照市场规模从高到低分别为：机器视觉占比37%，语音辨认占比 22%，自然言语处理占比 16%，基础算法及平台占比 14%，芯片占比 11%。而在机器视觉范畴市场构成中，安防行业以 67.9% 占据大部分份额，这得益于中国公共安全视频监控建设的庞大市场。安防行业也从单一的安全范畴向智慧城市各范畴运用方向发展，旨在提升消费效率、提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化、智能化处理方案。
二、智慧安防在智慧城市建设中的机遇与应战

智慧安防的建设实在加强了城市全体防控、打击犯罪、信息安全、城市管理等才能，目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。在这个阶段，数据的采集、分析和运用是关键。

在智慧城市中，城市公共安防在各行业范畴广泛运用，并融入全社会乃至普通百姓的多方需求。与此同时，推进安防系统从传统的被动防御晋级成为自动判别和预警的智能防御，是安防行业不断以来的迫切需求。安防信息隐藏在城市运转的各项目的背后，其数据的采集不能只依托政府部门，要基于“共建共治共享”理念，推进社区、学校、医院、企业、酒店、工地等企事业单位等共同承担起数据采集责任；要建立起以视频监控为核心，包含 MAC、音频、指纹等多种类型的数据采集手腕；要完成吃、住、行等不同场景的信息全域覆盖、全程采集。

安防数据数量宏大、价值密度低、种类繁多，不只对人类来说运用起来非常困难，对其停止智能分析和发掘也是很困难的事情。目前，安防视频智能分析技术对于视频成像质量要求较高，而目前的视频图像质量受环境影响较大，加上由于编码、网络带宽等要素制约，在视频模糊、光照不足等状况下无法完成视频分析技术的有效辨识；同时，安防数据在各数据库之间的关联交融非常少，数据资源仍处于分散形状，数据的开放和共享程度低，难以展开多维数据交融分析，需求结合运用场景进一步提升模型算法，充分发挥机器学习、数据分析和发掘等各种人工智能优势，展开智能分析。
三、智慧安防在智慧城市建设中的运用案例解析

如今，智慧安防曾经进入大数据和人工智能时代。以机器视觉、深度学习技术为基础的人工智能曾经广泛运用于治安管控、交通管理、刑侦破案等业务场景中，在不需求人为干涉的环境下，计算机可以对摄像机拍摄的内容停止自动分析，包括目的检测、目的分割提取、目的辨认、目的标注、目的跟踪等；可以对监测场景中的目的行为停止了解并描画，得出符合实践意义的解释，如车辆逆行、开车打电话、人群集聚、包裹遗留等，大大提升了视频监控数据的价值和运用效率。

安防数据像血液一样浸透于城市的治安、交通、社区、教育、消费等各个方面。处理海量多源异构数据是智慧安防必需要面对的成绩。目前，公安系统数据库中积累大量的车辆、人员、社会关系等信息及大量的高危人员、高危车辆的信息，同时城市摄像头、智能移动终端、传感器每时每刻都在产生大量的社会安全数据，城市安防信息就隐藏在这些数据中。大华多维大数据处理方案即以视频提取人、车、物、行为等结构化数据核心，同时交融道路卡口 / 电警图片视频资源、治安监控、公安信息库（如人员信息库、车辆盗抢库、车架管库、六合一系统等）、社会资源信息、互联网高价值信息等，停止多维度的碰撞分析，并与实战业务流程相结合，不断深化发掘数据深层次价值，构建一张“多维智能感知防控网络”，打通数据壁垒，服务全警及各政府部门运用。多维大数据系统可对人员数据、车辆数据、物联数据停止采集和关联，经过以视频为核心的物联信息服务与公安业务数据、政府社会数据停止碰撞，从而完成交融检索、全网碰撞、关系追踪、轨迹补全、轨迹预测等功能。
四、智慧安防在智慧城市建设中的发展前景与趋向

随着 AI、大数据等技术在安防范畴运用的不断深化。智慧安防将来发展趋向次要表如今三个方面：

1.“云 + 端”全智能感知

AI 与前端感知设备的结合，经过赋予前端边缘计算才能，可以将人像辨认、车辆辨认、行为辨认等部分智能化分析功能前置，完成“云 + 端”的 AI 安防全体架构，既满足城市安防对多元细分场景的智能化运用要求，又经过计算和数据的边缘化，降低了数据传输对网络的压力和对数据中心的依赖，更好提升全网智能化效率.

2. 人机协同智能化作战

美国斯坦福大学发布的 2030 年人工智能生活报告当中，片面评价了人工智能发展，并将人机互相补偿和加强的智能协同系统列为将来 AI 的重要发展趋向之一。人机协同智能协同在需具有基于人类形状模型的机器认知才能，基于知识图谱的人机知识共享才能和基于智能推理的多人多机全局规划才能。在智慧安防范畴，人机系统可在远程应急指挥、事故现场结合搜救、人类不可及区域的作业等场景下发挥作用，完成人机组织自动认知，互相协同。如在危殆环境下，市民可以经过手势给视频监控系统发送求助信号。

3. 基于全局的认知智能

安防大数据集合了多个部门、多个系统在不同工夫点的数据，数据价值密度很低，全局数据分析才能不足严重制约了安防数据的运用。将来，让机器学习实时处理人所不能了解的超大规模全量多源数据，从海量数据中洞悉人所没有发现的复杂隐藏规律，最终可以从全局视角制定超越人类部分次优决策的策略，是智慧安防发展的重点方向。
五、结语

在以人工智能为代表的信息技术引领的新一轮科技革命和智慧城市建设浪潮中，智慧安防无疑是智慧城市建设中新技术与业务结合性好、需求迫切、落地性强的一个范畴。

在大数据、移动互联网、传感网、深度学习等新实际新技术的驱动下，人工智能正加速发展，呈现出深度学习、跨界交融、人机协同、群智开放、自主操控等新特质。人工智能在平面感知和预判、深度学习、全局策略制定等范畴有着人类无法比拟的优势。AI+ 安防的深度交融将极大促进安防行业发展，推进安防回归安全防备的本质，同时也会进一步提升智慧城市的精细化管理程度，促进相关产业的发展和晋级。