重慶監(jiān)控安裝公司分享：智能安防的精髓在于“智”。何為“智”?關(guān)鍵在于監(jiān)控攝像頭的“快速”和“精準”，即監(jiān)控內(nèi)容獲取要快狠準，監(jiān)控內(nèi)容分析也要快狠準。高手之間，比拼的就是“手眼身法步”。要想成為下一個?？低暋⒋笕A股份等量級公司，“眼力”是核心中的核心。

　　上周一整周，大家都沉迷于iPhoneX和FaceID中走不出來，好像人臉識別解鎖是件了不起的大事了，你們忘了我們的支付寶是怎么刷臉支付的么?你們忘了北京首都機場都不用帶身份證刷臉就可以過安檢了么?我們自己的國家有很多很優(yōu)秀的技術(shù)和企業(yè)，不僅將虹膜識別，3D掃描等技術(shù)應(yīng)用在個體層面，還對國家的安防有著重大的貢獻。

　　安防會是最先成熟的領(lǐng)域

　　未來十年，人工智能在不同行業(yè)的機遇，小編比較看好的有四個，分別是：安防、汽車、醫(yī)療和機器人。這些領(lǐng)域都是萬億級的市場，尤其是汽車和醫(yī)療。

　　這些領(lǐng)域非常重要，但不是每個領(lǐng)域發(fā)展成熟的時間都一樣。在我看來，安防會是最先成熟的領(lǐng)域。

　　汽車從現(xiàn)在來看很有可能是下一個成熟的領(lǐng)域，再過兩三年量會上來。至于醫(yī)療，只能夠它排在第三。

　　醫(yī)療的難點在于，這不僅是大數(shù)據(jù)的問題，還涉及到小數(shù)據(jù)問題。對于小數(shù)據(jù)問題，它在數(shù)據(jù)的規(guī)模上限制是比較大的。機器學(xué)習(xí)最重要的是要跟最優(yōu)秀、最有經(jīng)驗的醫(yī)生來學(xué)習(xí)，不像自動駕駛或者安防，只要找一個會用電腦的人，都可以標注數(shù)據(jù)。它是一個需要優(yōu)秀的專業(yè)人士參與數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)采集的過程，是小數(shù)據(jù)問題。

　　機器人也會是一個很大的領(lǐng)域，但它卻是充滿了最大的不確定性。首先它目前還不是一個已經(jīng)存在的行業(yè)，現(xiàn)在市面上還基本沒有成熟商用的機器人，還在摸索階段。我們都向往以后的生活和工作能夠被機器人幫助，但要實現(xiàn)它，到達消費者期待的那一階段，還是很困難的，也需要很長時間。

　　對于安防，不同的國家投入是不同的，但中國顯然對之投入很大，美國同樣。這也是最有可能率先實現(xiàn)落地的人工智能領(lǐng)域。

　　安防問題重重，數(shù)據(jù)量龐大

　　在當(dāng)前階段，行業(yè)對人工智能技術(shù)切入安防領(lǐng)域，最大的期待就是：可以把這個行業(yè)從以視頻為核心，轉(zhuǎn)變?yōu)橐郧閳鬄楹诵摹?/span>

　　現(xiàn)在安防監(jiān)控領(lǐng)域之所以還有機會，是因為人工智能使得一個新的潮流、新的轉(zhuǎn)型在這個領(lǐng)域發(fā)生了。

　　在智能攝像頭領(lǐng)域，我們國家的技術(shù)，已經(jīng)可以做到每張臉從左耳到右耳，150像素，監(jiān)控40米寬度的通道。當(dāng)人工智能進入安防，10年之后，所有的攝像頭都會變成智能攝像頭。

　　其次，在安防領(lǐng)域里，有一個常見的誤區(qū)：那就是迷信算法，認為算法可以解決一切。這顯然是不正確的。

　　就拿人臉識別來說，今天的算法不能夠解決所有的問題，只能夠解決一部分問題。有些人工智能公司會對外宣稱，其人臉識別算法錯誤率能達到億分之一，這是能夠做到的，但它往往是在特定條件下得到的。比如說擺拍的靜態(tài)識別。如果放在監(jiān)控環(huán)境下，一個人低著頭打著電話，只有100×100像素的時候，那么現(xiàn)在還遠遠做不到這樣的精準度。

　　最近很多人在說人臉識別，那種看到一張臉、算出來一個特征，跟黑名單比對一下看誰比較像，這是很淺很淺的挖掘。你知道壞人是誰，把他給找出來，只能解決這種問題。但是現(xiàn)在的需求是：我不知道壞人是誰，你給我找出來，這絕對要靠很深度的挖掘。

　　如果人工智能只是停留在算法的層次，那還是遠遠不夠的。而安防是全世界最大的物聯(lián)網(wǎng)。

　　你出門走出小區(qū)，被門口的攝像頭拍了下來，它識別出你的穿著，你的表情和面部特征，這個數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠超過了網(wǎng)上的發(fā)帖。而每隔20米，可能就會被新的攝像頭拍下，識別一遍。以北京為例，它安裝的攝像頭總數(shù)已經(jīng)超過200萬個，它們每分每秒都在錄像，每天就會產(chǎn)生長達200多萬天的錄像。安防物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，已經(jīng)遠遠大于過去的互聯(lián)網(wǎng)。

　　安防的三大支柱：智能硬件、算法、大數(shù)據(jù)

　　在這種情況下，人工智能時代的安防有三個支柱：智能硬件、算法、大數(shù)據(jù)。

　　首先，是硬件。北京的200萬攝像頭，如果把這些數(shù)據(jù)全部傳到數(shù)據(jù)中心的話，帶寬的概念是什么?一路高清視頻的碼流一般在2-4兆bps。

　　一個千兆以太網(wǎng)，從理論上也只能傳250路，但是千兆以太網(wǎng)指的還是它的基帶層的帶寬，高清視頻根本傳不到250路，能傳100路就可以了，那么200萬路需要多少帶寬?如果硬件不能夠智能前端化，數(shù)據(jù)都傳不到數(shù)據(jù)中心。

　　所以第一步，硬件的智能前端化，可以對目標做現(xiàn)場的檢測、跟蹤和去重，能捕捉關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并且在前端做初步加工，只把關(guān)鍵數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)中心處理，這樣才能形成一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

　　第二，算法。前端的算法進行物體的檢測跟蹤，后端的算法就是識別物體，對圖像做一個精確的結(jié)構(gòu)化或者特征化分析。

　　最后非常重要的一點是，我們要在后面非常深入做下去的大數(shù)據(jù)分析，不光是基于視覺圖像，而是要把多模態(tài)、大規(guī)模的數(shù)據(jù)放進來，比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車輛軌跡、消費記錄等等都結(jié)合起來，在應(yīng)用層面做非常深入的挖掘。

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