五大AI場景 誰才是安防“殺手應用”？

報告在說，科技大佬在說，風投資金在說，連出租車司機都在說……似乎一夜之間，人工智能已經遍地開花。當人工智能成為“焦點”時，今日的安防產業則成為了焦點中的“焦點”。談人工智能以及產品應用，一定繞不開安防。安防是人工智能落地首選，其有著豐富的數據基礎，可以充分滿足人工智能對于算法模型訓練的要求。

當以“人工智能”為代表的第四次工業革命浪潮席卷而來時，安防與人工智能也緊緊的聯系在一起了。但什么時候，安防AI應用才能真正走進千家萬戶?可能還差一個“殺手應用”，“殺手應用”才是那個讓所有人認識到、感知到安防AI的那把鑰匙。以下簡單列舉一下安防五大AI場景。

AI+視頻監控

傳統監控攝像頭只能提供實時情況監控，或者回看已經發生的某些事情。而整合了人工智能技術的智能攝像機，讓用戶能夠實時監控情況，并在問題發生之前識別出問題。要就是識別監控系統關心的內容，包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類技術，常常應用于道路監控、金融銀行、航道管理等行業，主要是為客戶提供識別記錄和分級管理的依據。

AI+雪亮工程

“雪亮工程”的建設，是對天網工程、視頻監控全覆蓋工程的延伸和整合，同時也是“互聯網+”環境下結合大數據和人工智能的社會治安防控體系建設的新途徑。人工智能安防應用也極大地推動了雪亮工程建設，提升了建設和服務的水平，實現“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”的目標。人工智能可分為前端智能和后端智能兩種部署方式，也即邊緣計算和中心計算。對于一些較為簡單的算法如人臉檢測、車輛檢測、車牌識別等可在前端實現，采用車輛抓拍識別攝像機、人臉抓拍攝像機等前端設備;對于較為復雜的算法，如人臉特征的提取和比對運算、車輛特征的分析、行人特征的分析，以及在大流量人臉抓拍點位的人臉檢測等，只能依賴于中心專業算法服務器進行分析和處理。

AI+報警

隨著AI技術的融合，為低迷一時的報警行業帶來了新的發展契機。對于報警行業來說，所有的報警會接入人工智能的算法，以前可能每一個傳感器是單獨工作的，現在可以將傳感器產生的數據，通過人工智能的算法運作之后，去連接更多的傳感器或者是控制更多的設備，讓報警的功能或應急的功能可以牽一發而動全身，讓應急部門或者業主可以第一時間掌控信息，同時預設好處理方案，那么，AI+報警就不再只是單純的報警的功能。

AI+門禁

隨著人工智能、物聯網、云計算等技術的發展，為門禁市場帶來融合發展的契機。近年門禁廠商不斷創新，極大地豐富門禁系統的內涵。如今常見的生物識別門禁系統主要包括指紋門禁系統、虹膜門禁系統、面部識別門禁系統和靜脈識別門禁等等。在安全性、便捷性、舒適性和管理控制上都得到了進一步提升。由于人體特征具有不可復制的唯一性，這一生物密鑰無法復制、失竊和被遺忘，所以被大眾更加追捧。

AI+交通

隨著人工智能技術的加速發展，交通行業正迎來一場深遠變革。隨著交通卡口的大規模聯網，匯集了海量車輛通行記錄信息，利用人工智能技術，可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間等舉措，提升城市道路的通行效率。城市級的人工智能大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息，停車場的車輛信息以及小區的停車信息，能提前半個小時預測交通流量變化和停車位數量變化，合理調配資源、疏導交通，實現機場、火車站、汽車站、商圈的大規模交通聯動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。

結語：AI+安防這條路應該如何走?靜待時間揭曉。最后祝愿，安防企業在擁抱人工智能的同時，有更多的成長和進步，也贏取更多的市場和回報!

來源：動力環境監控 http://m.scdprobes.com/   本文采集于網絡，如有問題有聯系刪除