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| 監(jiān)控安裝公司淺談安防中AI應(yīng)用限制性有哪些 |
| 添加日期：2019-5-15 16:58:47 編輯：力豐科技 來源：http://m.92hm.net 閱讀次數(shù)：2507 |
雖然基于大數(shù)據(jù)、GPU和深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，但在產(chǎn)品化和實(shí)踐應(yīng)用中，依然存在很多問題。
成本高
當(dāng)前，影響“安防+AI”產(chǎn)品解決方案規(guī)?；瘧?yīng)用的因素有很多，成本高昂是眾多原因之一。從一個(gè)典型中大型城市級(jí)公共安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目各部分成本占比情況可以清晰看出成本是“安防+AI”發(fā)展的重要瓶頸。
設(shè)備本身由于產(chǎn)品性能、算力性能等多方面要求造成布置成本較高；而科學(xué)化工勘布點(diǎn)需求帶來的時(shí)間和人力成本、海量圖片高并發(fā)網(wǎng)絡(luò)帶寬需求帶來的設(shè)備和鏈路成本、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來的溝通和研發(fā)成本、大數(shù)據(jù)研判分析應(yīng)用帶來的設(shè)備及研發(fā)成本以及不斷增長(zhǎng)的設(shè)備與集成施工和機(jī)房改造等因素則進(jìn)一步疊高了“安防+AI”落地的成本。
監(jiān)控安裝公司表示人工智能算法的泛化能力是模式識(shí)別問題長(zhǎng)期面臨的一個(gè)問題，也是現(xiàn)階段的主要瓶頸。由于訓(xùn)練好的模型用在變化的場(chǎng)景中性能往往會(huì)明顯下降，因此在實(shí)際使用中，必須對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行嚴(yán)格定義，或者從設(shè)計(jì)上將智能算法定位為對(duì)指標(biāo)不敏感的輔助功能。在比較成熟的應(yīng)用中，如智能交通中的過車及違章抓拍、機(jī)場(chǎng)車站的人證對(duì)比等，都需要具體的工程安裝方案。這種做法在技術(shù)不夠成熟的條件下有效實(shí)現(xiàn)了商業(yè)價(jià)值，但缺點(diǎn)同樣明顯：一方面，對(duì)已有設(shè)備的改造需要增加施工成本，影響人工智能算法對(duì)傳統(tǒng)應(yīng)用的滲透；另一方面，也限制了獲取有效素材的效率，影響算法指標(biāo)的進(jìn)一步提升。
人工智能往往有特定的場(chǎng)景要求，只有在特定場(chǎng)景下才能保持較好的識(shí)別率。按照《安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求》( GA/T 31488-2015)，《安防人臉識(shí)別應(yīng)用視頻人臉圖像提取技術(shù)要求》( GA/T 1334-2016)等技術(shù)要求，人像識(shí)別攝像機(jī)主要指安裝在公安檢查站人行通道車站、機(jī)場(chǎng)、碼頭等出人口或閘機(jī)，人行道、非機(jī)動(dòng)車道、步行街、商業(yè)中心等重要部位出入口，能夠有效限制人員通行、具有良好人像抓取條件的部位，應(yīng)面向人員行進(jìn)方向正面安裝，具有良好的光照條件。
人像抓拍攝像機(jī)的架設(shè)位置應(yīng)滿足GA/T 922.2P2011的要求。對(duì)漏報(bào)無(wú)專門要求的場(chǎng)景可采用上限位置安裝，視場(chǎng)內(nèi)應(yīng)避免有遮擋目標(biāo)人的物體。
距地面安裝高度Hl應(yīng)小于等于6000mm，宜在2200mm到3000mm之間；
采集設(shè)備光軸與水平線俯仰角度A應(yīng)小于等于20度，宜在0度到10度之間；
距目標(biāo)人實(shí)測(cè)距離L和安裝高度Hl滿足如圖1所示的要求。其中
L：采集設(shè)備距目標(biāo)人實(shí)測(cè)距離；
Hl:采集設(shè)備安裝高度；
H2:目標(biāo)人平均身高；
A：采集設(shè)備光軸與水平線俯仰角度。
人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展賦予了安防監(jiān)控系統(tǒng)更加多樣化的業(yè)務(wù)功能，將安防監(jiān)控行業(yè)的市場(chǎng)空間進(jìn)一步拓寬，使安防監(jiān)控系統(tǒng)在各行各業(yè)得到廣泛部署。但從風(fēng)險(xiǎn)角度而言，在AI與安防融合發(fā)展的進(jìn)程中，將大量非結(jié)構(gòu)化視頻轉(zhuǎn)化為可快速檢索的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，一旦網(wǎng)絡(luò)被攻擊，數(shù)據(jù)泄漏后的損失將更為惡化；另一方面人工智能將大量視頻、圖片集中到云中心，對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了更高要求。此類需求和風(fēng)險(xiǎn)可歸類為以下3個(gè)方面：
現(xiàn)階段大量部署的端計(jì)算設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)高：暴露設(shè)備數(shù)量太多、暴露端口太多、設(shè)備漏洞太多、固件更新不及時(shí)、通信協(xié)議安全性不高、數(shù)量過多無(wú)法管控。
監(jiān)控等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)成為新的攻擊目標(biāo)（僵尸網(wǎng)絡(luò)與DDOS、遠(yuǎn)程錄拍、勒索病毒、挖礦木馬、APT攻擊）。
人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)被終端采集后傳輸匯集到集中式云計(jì)算中心，網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性和帶寬都帶來量級(jí)的要求，對(duì)云中心部署方案的帶來了挑戰(zhàn)，需要新的模式來適應(yīng)AIoT。 |
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