人工智能技术在安防领域应用研究

张世英

中时讯通信建设有限公司，广东 广州 510030

0 引言

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能在安防领域中的发展层次是逆向推进的：第一一个层次是视频监控终端智能识别技术，例如人脸识别、车牌号识别等；第二个层次是安防数据的智能分析技术，能够自动储存数据并进行数据本质分析;第三个层次是大数据分析运算技术，能够仿真分析一段时间内的环境安防形态，进行深度分析和趋势预判。人工智能在安防产业的发展阶段主要为三个阶段：第一个阶段是基础安防产品的人工智能技术应用，如监控图像识别、语音识别、门禁系统等；第二个阶段是高级人工智能应用，安防产品能够模拟人类思维，代替部分人力工作，并能跨平台、跨设备联网协作；第三个阶段是超人工智能应用，在某些技术储备足够的领域，人工智能的表现能够优于人类，是人工智能技术发展的顶级阶段。人工智能在安防领域中有着非常重要的作用，它已经成为了维护社会治安的重要技术内容，有助于推动社会稳定发展，维护国民的利益。各个部门通过引入人工智能技术，显著提高了安防领域的发展速度，使得各项工作更具智能化和智慧化水平。通过大力研发人工智能设备，确认明确的安防应用方案，可以充分利用资源，以技术作为支撑，推动安防领域的发展。

1 人工智能技术在安防领域的价值

人工智能技术推进安防管理方式创新，解决安防过程中人防、物防的局限性和随意性，消除传统安防感知能力弱、联动能力差、反应速度慢、预测能力低等弊端，采用现代科技构建一套感知化、物联化、共享化、智慧化的安防体系，提供集视音频监控等多维感知、联动报警、轨迹定位、应急处突、联动指挥、自主学习、自主预测等功能，提供精准的预控手段和有效的处置措施，确保真正实现安全管理[1]。

2 人工智能技术在安防领域的作用

人工智能核心技术为：视频结构化技术，大数据技术，视频智能分析技术等。

（1）视频结构化技术是通过前端采集设备对于视频中的人、物等活动目标进行分类检测；将采集的信息写入存储设备便于后续快速查询检索提取。（2）提取信息写入大数据服务器中然后通过大数据技术，搭配大数据服务器进行快速检索目标或通过行人的半结构化特征进行以图搜图。借助大数据技术计算分析能力及海量数据库管理能力帮助人工智能设备和系统完成剖析预估、自主完备等工作，也使得各项操作能够更加方便快捷[2]。

（3）视频智能行为分析技术把前端采集数据通过后端平台智能分析，提供区域入侵、危险品检测、隔栏传物检测、实时流量、拥堵事件、事故检测等多种智能行为分析功能。智能算法对画面中选定区域进行检测，通过多目标跟踪算法，检测并跟踪进入目标区域的人员，物品的情况。同时智能算法通过深度学习目标检测算法，进行现场实时自动化剖析，完成目标对象的识别、跟踪，对异常行为系统给出告警信号，提醒工作人员按照业务软件的提示进行紧急处置工作。

各个行业通过引入人工智能技术，显著提高了安防的水平，使得各项工作更具智能化和智慧化水平。大量的智能安防方案的应用有利的维护社会治安，有助于推动社会稳定发展，维护国民的利益。

3 人工智能在安防领域中的应用

3.1 在交通行业中的发展与应用情况

人工智能技术可以完成城市各交通脉络的监测，借助互联网技术完成城市管理和交通运输等环节的控制，保障城市交通的顺畅度。若发生交通事故等突发情况，也可以最快速度获悉，并完成交通疏导[3]。在交通行业通过创建范围较广的城市交通运输管理体系，能够使各项工作更具精确度和时效性。首先在智能交通体系构建中借助人工智能技术对车辆管理与控制体系、出口与入口体系以及旅游数据体系的详细分析，结合目前交通资源，人工智能技术可以自动分析路况，智能指引车辆运行，解决城市交通压力，有效降低资源消耗，达到保护环境的目的。其次相关部门和企业也能够借助智能化手段，对城市交通进行全方位管控，有效调控车辆行速，使驾驶员出行更加安全，整个交通状况也能够更趋稳定和高效。综上所述通过智能化交通体系构建与智能化手段的利用可以完成交通疏导，缓解城市交通拥堵的情况，避免车辆停留时间过长或者行驶速度过于缓慢，造成尾气排放量增加或者石油消耗量增加等情况的产生。这种模式不仅可以提高运输速度，方便人们的日常出行，还能够提升人们的生活品质，减少废弃物的产生。

3.2 在公安领域的发展和应用情况

当前社会中的公安领域工作内容包括图侦、实战、预判等环节，根据不同阶段的需求，可借助人工智能技术完成图像的识别、视频特征的提取和内容分析等工作，这种技术应用手段比人工模式更具效率和质量[4]。通过在前端摄像机内置入人工智能芯片，也可以及时探知运动对象的运动轨迹，剖析视频中的具体内容，对相关车辆属性进行研究。通过详细分析数据，截取有效信息并传输至后端人工智能中心，借助各项平台和数据库完成信息储存工作。对储存的海量城市信息进行截取，再利用计算机等技术对各项数据信息进行分析，借助人工智能的智慧化剖析功能，找到有用的数据信息，从而完成对嫌疑人的锁定，获得关键性的线索。借助人工智能手段可以把犯罪嫌疑人的轨迹由几天缩短到几小时甚至几分钟，这显著提高了破案效率，缩短了侦破案件所需的时间，有助于保护公民减少犯罪份子的破坏程度。该技术形式已成为了公安办案的重要工具和现代化的专业助手，提高工作效率，提升案件侦破的概率。

4 人工智能技术在安防领域应用的案例介绍

某水利枢纽智慧安防建设项目特殊的地理位置决定了其极易受到来自陆域、水域和低空的威胁，安全保卫及反恐防范工作远比其他水电厂难度更大、要求更高。对某水利枢纽水、陆、低空，设计全方位的、立体的、无死角的智慧安防体系。安防平台建设的主要内容包含安防平台综合应用功能软件、安防安防业务中心软件以及数据库及操作系统、网络安全系统、系统对接、平台运维体系及平台配套硬件等内容。

平台需针对物联网、低空防范系统、水域防范等系统通过数据采集模块进行对接，数据采集模块获取到数据后，通过消息队列公共服务的方式发送给数据处理模块。数据处理模块对数据进行清洗、入湖（形成主题和专题数据库）、建模等。业务处理模块根据对数据的需求，对其进行抽取、转换和加载。运行中心IOC应用根据对业务模块的逻辑关系，对业务处理模块的服务进行提取、组合、编排，形成高效的应用[5]。本次建设的硬件设备均部署在安防机房。硬件设备主要包含预警指挥系统设备，数据中心核心交换机、服务器汇聚交换机、管理交换机、安全产品、超融合一体机、AI服务器、视频管理服务器、视频存储服务器等。

项目建成后通过运行中心IOC可视化管理平台将可视化地理信息技术与坝区信息化应用相结合，实现坝区各类基础设施资源的空间数据、属性数据与业务数据的统一管理，高效的资源规划及资源合理调度，为各类业务提供更加及时、有效、直观的智能化展示。完成坝区多维度空间位置的虚拟化呈现，实现坝区运行数据的可视化展示、监测与预测。达到管理者实时掌握坝区整体运行态势。通过运行中心IOC可视化展示关键指标数据，包括综合安防、人员通行、车辆管理、低空/水域防范、坝区管理等信息实现构建总体态势一张图，结合GIS地图与精细化建模，可以宏观查看坝区总体情况、微观查看坝区重点区域情况，提供点、面结合的坝区全貌。

在某智慧交通项目中针对城区范围内45个主要路口进行智能化交通系统建设，搭建增城区本地的智能交通管理系统平台，包括：智能交通指挥中心建设、交通指挥综合系统、交通控制综合系统、交通诱导系统、交通视频监控系统、交通流检测系统等。通过介入交通“堵点”动态计算控制系统，使每个红绿灯能够根据交通流的数量自适应地自动设置红绿灯时间，在主干道上实现“一个绿灯”的优先绿波控制，指挥中心可以在每个十字路口联网实时远程控制，这样，车辆需要停车等待红绿灯的十字路口数量将大大减少，使交通事故及拥堵的数目得到有效控制，提高警力的利用效率，显著提升生产力水平及人民生活质量。

在平安广州项目+高清改造项目/福田区雪亮工程购置项目我司承接广州市21条主干道、488个主要路口、14个主要城市出入口等位置的建设，共建设5668个前端监控点，全部为高端配置。在工程项目实际操作的过程当中，应当就监控系统功能的应用深度进行详细的分析，借助人像识别、监控点自动跟踪、复位等功能整合信息系统，实现网络资源的共享。对于前端建设应当实现监控数字化、高清化的效果，在机场、车站、轨道交通等主干道路要尤其注重对人脸抓拍、人脸识别等功能的升级过程。为避免造成资源的浪费，应在重要和主干道部位设置治安卡口，实现充分利用设备资源的目的；同时也要避免一些监控死角部位，通过详细勘察确定监控布设位置，保证做到高清人脸抓拍。同时应加强关键性设备的维护工作，设置明确的规章制度和操作流程，从而在短期目标实现的基础之上实现长期目标。

5 目前人工智能在应用中存在困难

（1）数据融合的障碍：多维数据碰撞也已被认为是未来业界的发展趋势之一。多维数据碰撞后将与地理信息系统相结合，用来确定某些特征人群的位置，兼具安全防范及保障人身的安全。目前看来，多维数据碰撞唯一的困扰点在于人脸数据、车辆数据等多种数据的质量问题。由于数据来源不同、数据提供方不同，所采集的数据可能存在噪音数据、数据不准确等质量问题。

（2）要使得AI技术进一步与安防场景结合，不仅需要时间与实践积累，同时也需要算力、算法进一步的进步，在当下，厂商之间的智能化能力也体现在场景的落地能力的差异上。目前在AI落地的场景的实际运用中，一些标准化的场景中，人脸识别、人证合一、车辆结构化描述等AI技术应用拥有很高的成熟度，应用效果很好。但在非标准场景下，由于安装角度、光线环境等因素，人脸和车辆的识别分析效果依旧有待提升。

6 人工智能在未来安防领域中的创新和突破形式

6.1 创新技术形式

掌握核心科技，提高安全高可靠性。关键核心技术自主研发，包括安防数据中心、综合应用、安全体系、运维体系、AI音视频画面采集增强、音视频编解码技术、网络通信技术等。目前人工智能技术还在不断革新之中，未来借助高清视频技术和智能剖析技术，能够对各项数据信息进行前端处理、静态处理、动态识别，构建出智慧安防的新发展模式。同时针对智慧安防产业的相关企业，推动其积极运用机器人、语言图像识别技术、专家系统等多种人工智能技术；推动其遵循国际国内相关标准进行设计，推动其在建设相关数据平台中组成联合开发团队以达到技术高度一体化和联合应用的目的；推动其利用现有技术，在完备芯片的开发和设计中发挥作用。

6.2 创新政策形式

有关部门通过创新政策，提高资金投入度，并且健全各项制度，能够真正的扶持智慧安防行业的相关工作，也推动该领域的进一步发展，使得人工智能技术的研发拥有充足条件。各大院校也应开设相关专业，从而培养更多的新兴人才。各企业也可以引导安防设施的生产建设工作，可以从国外引进先进人才，加强企业内部专业人才的培训，使技术研发的力度得以增强。以多方面的政策措施综合推动人工智能技术的创新和发展。

6.3 需求改善发展模式

社会的稳定发展和政府的职能需求也是整个智能安全领域发展的重要动力和源泉，只有在行业发展的过程中结合智慧安防领域的发展需求，根据社会的发展形态和不同行业的发展现状，考虑人工智能安防技术的具体应用模式，有目的性的开发相关技术方法，也可以提高人工智能的感知能力，提升识别水准，真正的达到智慧安防领域系统构建和推动行业进一步发展的目的。而且，安防本身的业务应用需求会使人工智能市场拥有更大的发展前景和更多的发展动力。智慧安防技术中的人工智能算法具备一定的特殊性，其中视觉智慧算法在人脸识别、文字识别等过程中得深化应用。只有应用人工智能算法，对各项技术和算法进行深入学习，才能够有效处理大规模的样本。在未来，也使人工智能技术在智慧城市的发展中得以深化应用，根据行业的发展需求，掌握市场发展前景，获得更大的发展空间。

7 结语

综上所述，人工智能技术是智慧安防管理的重要组件之一。在人工智能的发展过程中，对智能安全产业的投资可以充分体现该技术的价值。且随着人工智能技术的不断进步，在智慧安防领域中的各项困难会一一突破，能够真正的保障城市公共安全，使社会能够和谐发展。同时，相关部门和企业应当高度重视对人工智能技术的研发工作，使技术在安防领域中的融合度越来越高，且人工智能技术可以与其他技术形式联合应用，采取有效措施来提升社会整体发展水平，真正推动社会主义经济的发展过程，也使人们的物质基础得以提高，生活质量得到保障。