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成都安防之人工智能在安防行業應用中存在問題
編輯:成都志合科技有限公司   時間:2018-11-24

?成都安防之人工智能在安防行業應用中存在問題


在成都安防行業,AI技術的先進性及未來發展趨勢是毋庸置疑的,并且行業中已經有眾多企業推出了相關產品和解決方案。雖然安防一直以來都是以人工智能最佳落地點自居,但從目前來看,人工智能在成都安防行業市場細分場景下的應用,還無法達到預期的效果,AI新產品的替換率依然在謀求新的突破。無論是參與各方企業實力,還是在技術研發和產品融合應用等方面還存在諸多的難點與困境。

  1.行業參與者層面

  受限于各自的技術領域與行業發展,在安防領域參與AI技術研發應用的各方均存在明顯的優劣勢,這也是各方在持續推進AI技術落地應用中面臨的一些難題。

  首先傳統安防企業雖然表現出積極擁抱AI技術的態度,一些大型安防上市企業也提出對應策略,但時間點都集中在近兩三年,成熟的AI產品及行業解決方案還相對較少,算法積累以及與行業的融合時間還較短。根據目前市場上反應來看,傳統安防企業AI產品依然局限于人臉識別、車輛識別以及相應的大數據平臺的應用。

  其次部分AI算法企業雖然從四五年前就開始將視角轉向安防領域,并基于自身在算法上的積累優勢,推出了相應的AI安防產品及解決方案。但是算法企業在硬件制造、行業積累和渠道拓展方面,與傳統的安防制造企業存在著很大差距,尤其是在細分領域應用積累,亟需進一步提高。

  最后處于底層的安防中小企業既沒有資金實力,又缺乏算法領域研發,又沒有能力通過與各地公安業務部門建立合作關系獲取大數據支撐,唯獨有細分領域行業應用的經驗。這也是AI時代,安防中小企業面臨的一系列亟需解決的難題。

  2.成都安防技術層面

  目前,人工智能技術在安防行業的應用表現出一種欣欣向榮的態勢,但當前的應用還只是淺層次的,技術還不成熟,在一些場景應用中,人工智能還無法實現較為理想的落地效果。例如AI在細分領域中環境適應性較差,目前鑒于車輛及道路環境的相對標準化,識別率相對較高,但對于人臉的準確識別則很容易受到光照不足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等環境影響,以致影響到識別準確率。

  另外,數據資源分散,安防領域監控數據的開放性和共享程度相對較低,很難開展多維數據的交叉融合分析,這使得人工智能分析缺乏有效的數據支撐,同樣也會影響準確率。同時,不同的場景理解受限,由于缺乏有效的專業領域經驗知識的積累,視頻內容的理解能力偏弱,目前的智能分析多為單場景的目標檢測和行為分析,很少涉及大范圍場景的關聯行為分析,以致很難用于異常行為分析和風險預測。

  3.落地應用層面

  早在2012年,深度學習被廣泛應用之后,部分AI算法企業將視角轉向安防領域,并研發出基于人工智能或深度學習的AI安防產品。從產品線來看,主要分為人像識別布控系統、視頻結構化分析系統、車輛大數據平臺、警務大數據平臺、AR實景指揮系統。但是在硬件制造、行業積累和渠道拓展方面,算法企業與傳統的安防制造企業存在著很大差距,尤其是在細分領域應用積累,亟需進一步提高。

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