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本次展會，展示人臉識別的廠商尤其多，將人臉識別技術都表現得淋漓盡致。盡管大家都宣稱自己的人臉識別技術很牛，但各家廠商的技術還是存在差異的。面對琳瑯滿目的人工智能產品，我們要如何判斷其技術的領先性和實用性。
毋庸置疑AI人臉識別門禁毫無懸念的成為了唯一的“關鍵詞”。大廠商也好，小廠家也罷，都競相展示它們AI人臉識別相關的技術與產品，從前端智能攝像機，到后臺的智能分析，再到上層的應用等，無不充斥著AI的身影，熱鬧非凡，真可謂“無AI，不安防”。
視頻監控是AI主戰場
在安防行業，最能發揮AI人臉識別技術優勢的，毫無疑問便是“視頻”了。分析了一下，大致有如下幾點原因：
首先，AI需要大量的數據來進行深度學習，不斷優化算法模型，而安防行業最大的數據資源就是視頻圖像；其次，安防行業與AI早有淵源，早在AI當道的十年之前，基于視頻的移動偵測、遺留物品檢測、人群聚集分析、客流統計、周界防范等智能技術應用，使得傳統安防行業便已融入了AI的基因；再次，來自政府強大的推動力。2016年《“互聯網”人工智能三年行動實施方案》中提出，要實施智能安防推廣工程，鼓勵安防企業與互聯網企業開展合作化。
因此，基于視頻的AI技術，理所當然的成為了安防行業的主流趨勢。本次安博會上，各大廠家展示的AI技術與產品主要是人臉識別和視頻結構化兩大方向，當然，也有少數廠家展示了新技術，下面慢慢道來。
本屆安博會重點AI技術探究
本次展會，展示人臉識別的廠商尤其多，都將人臉識別技術都表現得淋漓盡致。盡管大家都宣稱自己的人臉識別技術很牛，但各家廠商的技術還是存在差異的。面對琳瑯滿目的人工智能產品，我們要如何判斷其技術的領先性和實用性。
1、自主研發的基于卷積神經網絡的深度學習算法，加入的生成式對抗性算法，識別率高達99.6%。可提取人臉1000多種特征碼，40多種面部特征，可在局部遮擋和復雜光線環境下進行人臉識別。俯仰30度，偏轉60度皆可識別。
2、訓練數據源大量采用室外的實戰照片，因此訓練后的算法更貼近室外應用場景（公安客戶）。靜態系統更多把人證照片、室外照片和室內照片結合進行，在兼容室外場景的同時，針對基于身份證照片的比對有更好的適應性（小區應用、公安特定人員照片檢索）。
3、在一定程度上解決了可見光和紅外線下的異構人臉識別問題，實現了24小時全天候的精確人臉識別，夜晚在低光照度下可實現紅外人臉的識別。
4、無需指令配合的活體檢測：根據人臉表面不規則的向量特征，防御照片和錄像的非活體攻擊；同時基于神經網絡特定模型的訓練，分析人臉表面的紋理等細節信息，對人皮面具實現一定程度的非本人活體攻擊防御。
我們再看看視頻結構化技術，視頻結構化也是本次安博會展出的重頭技術，各大廠商紛紛進行了展示。其實早在多年前，視頻結構化技術就已經具備，卡口便是一款視頻結構化的前端產品，但卡口僅僅是對車輛信息進行結構化，對于場景要求較為嚴格，且識別的屬性也有限。
隨著AI技術的逐步成熟，對于復雜場景下的人、車混合多特征結構化分析，目前也達到了較高的水平，如海康的“獵鷹”與“刀鋒”結構化服務器，大華的“睿智”系列視頻結構化服務器，科達的“獵鷹”與“海燕”結構化分析系統，宇視的“昆侖二號”等等，都是視頻結構化技術產品化的代表。當然，一些主流的人臉算法廠商，如商湯、曠視、依圖等，它們的視頻結構化技術自然不弱，只是在數據這塊，沒有像傳統安防廠商有來自大量視頻項目中的數據來訓練算法模型而已。
此外，以商湯為代表的少數幾個廠商，展示了一項新的計算機視覺技術，即“人體動作姿態識別技術”，對人體動作姿態進行識別將帶來一種全新的交互方式，我們期待該技術后續結合行業的實際應用。
人工智能行業級應用
上面簡單的闡述了本次安博會上所展出了主要AI技術，但是我們不能僅僅停留在技術的層面，我們要明白，技術最終還是要為行業應用服務，技術脫離應用，就毫無價值。那我們看看，這些視頻AI技術，服務于哪些主要的行業應用呢？
我們知道，公共安全行業以及城市智能交通行業，這兩個領域所關注的關鍵對象是“人”和“車”，比如公安部門需要查找犯罪嫌疑人，對犯罪嫌疑人進行全程布控、軌跡分析、尋找丟失兒童、追捕犯罪嫌疑車等等；交警部門需要捕獲交通違法車輛，獲取車流信息，對重點車輛進行管控，駕駛人信息核驗等等。他們的業務與“人”和“車”緊密相關。本次安博會上，各個廠家基于視頻AI技術所展出的業務應用系統也主要是面向這兩個行業的，可謂琳瑯滿目，諸如“城市級人像動態布控系統”、“視圖作戰系統”、“視頻圖像信息解析平臺”、“車輛偵查平臺”、“智慧警務一體化平臺”、“圖像技戰法實戰平臺”、“視圖情報研判系統”、“視頻大數據平臺”、“火眼人像大數據平臺”等等，舉不勝舉。
盡管大家展示的都很美好，但是，我們不能被表象沖昏了頭腦，我們需要清醒的認識到，通過視頻AI技術，給客戶帶來真正意義上的價值，還是有很長的路要走，一是算法需要針對復雜場景不斷優化，對于光線、角度、距離等，適應性要增強；二是成本要降下來，目前視頻AI產品成本偏高，實時分析每路平均一兩萬的價格，很多客戶承受不了；三是對應用需要規模化，只有大規模用起來，才能真正給客戶帶來價值。根據這兩天在安博會現場了解的情況，人臉識別實際落地項目中，有超過1000路應用的，非常的少，視頻結構化實際落地的項目，更是少之又少，某些AI產品宣傳了很久也沒有看到有幾個實際的項目案例。
談到規模化應用，我們不得不重視平臺的能力。一旦AI算法對復雜場景適應性增強，且成本有大幅度下降，那么客戶勢必會大規模的增加AI應用，作為一個城市級的應用，屆時可能會數以萬路甚至十萬路計的攝像頭并發實時分析，這樣將會產生百萬級每秒的數據并發量，整個系統可能要支撐百億、千億甚至萬億級數據的存儲及檢索能力，海量多維數據的關聯分析挖掘能力，等等這些問題，都是平臺需要考慮解決的，隨著后續AI技術的逐步同質化，安防數據的爆發式增長，數據處理平臺將會是各大安防廠家爭奪的主戰場，因此，對于那些一無前端產品，二無算法能力，三無深厚行業積累的安防廠商，想要在未來安防市場占據一席之地，需盡早布局平臺能力，在平臺上體現領先優勢，做出差異化，在此基礎之上，選擇一到兩個行業去深耕，充分發揮平臺的價值。
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