AI技术在安防行业的应用发展方向

行业资讯 2021-07-23 11:01 1049
AI的概念多年前就被提出,并且经过了几次发展浪潮。而在安防领域,由于硬件本身的问题以及算法、算力等因素的限制,长期以来一直没有取得较大的突破。当前,基于最新的机器视觉和深度学习领域的研究成果,安防行业正依靠前端信息感知、后端云计算等技术的不断发展,快速地推进安防信息化、智能化进程。
机器视觉和深度学习是当今人工智能的两大研究热点,开源框架是推动深度学习发展的重要动力。开放源码框架具有快速、可扩展、二次开发的特性,对于降低传统安全企业的开发投入和客户购买成本十分友好。因此,可以看出,近两年来相当多的安防企业都在一定程度上对人工智能技术进行了投资、研发。
随着安防+AI的快速发展,专注于该领域的企业也开始重视深耕场景、提高算法匹配度的重要性。许多视觉模型的优越性还停留在实验室和数据集的排名上,当计算机视觉企业真正接触到安全场景时,许多实际问题开始显现,亟待克服。
另外,算法匹配实际场景不仅需要建立更复杂、合理的模型,还需要硬件的支持。因此,一些软件、算法SDK供应商开始开发嵌入式硬件产品。
这是因为算法的底层框架同源导致同质是其中之一,一方面是硬件平台的效率和能力有待进一步提高。用GPU代替CPU处理图像视频的效率有所提高,再加上能耗比、经济性等方面仍无法与专用性芯片ASIC竞争。与此同时,安防场景多样化、分片化,专用芯片更有可能为产品提供模块化的人工智能能力。
随着安防行业的数字化、信息化进程的推进,安防系统的产品、产业结构均进一步压缩,后端系统呈现“云”化趋势,前端产品“端”化,同时“云”、“端”协同,双向发展。为此,国际巨头们仍然致力于CPU、GPU、FPGA芯片等集成电路的发展,提高云的性能和通用性;而终端方面,也出现了一些新兴公司来解决ASIC终端能耗比不足、效率低下等问题。
随着软硬件的发展,大规模生物识别、目标特征识别、视频构架化成为可能,随之而来的大量数据可以被筛选、分析,然后再进行关联和推理,从而使基于数据的分析与服务也成为安防+AI领域的重头戏。但是,随着数据的爆炸式增长,对数据隐私泄露的担忧不断出现,许多数据采集与利用方面的法律法规还不完善;但可以预见,在人工智能发展的大趋势下,这些问题和风险最终会得到合理的规避。
通过算法、算力、数据这三大引擎的驱动,安防+AI将继续前进。

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