地址：東莞市南城街道西平社區(qū)西平三路動漫城A6棟208
手機：13711927618 鐘先生
東莞電話：0769-83736550
中山電話：0760-89925659
惠州電話：0752-5939295
郵箱：3226704592@qq.com
|
|
|
|
| 行業(yè)新聞 |
|
 |
| 監(jiān)控安裝公司淺談安防中AI應用限制性有哪些 |
| 添加日期：2019-5-15 16:58:47 編輯：力豐科技 來源：http://www.momazhisheng.com 閱讀次數(shù)：2547 |
雖然基于大數(shù)據(jù)、GPU和深度學習的人工智能技術飛速發(fā)展，但在產(chǎn)品化和實踐應用中，依然存在很多問題。
成本高
當前，影響“安防+AI”產(chǎn)品解決方案規(guī)模化應用的因素有很多，成本高昂是眾多原因之一。從一個典型中大型城市級公共安全視頻監(jiān)控系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)項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；而科學化工勘布點需求帶來的時間和人力成本、海量圖片高并發(fā)網(wǎng)絡帶寬需求帶來的設備和鏈路成本、多業(yè)務系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)應用帶來的溝通和研發(fā)成本、大數(shù)據(jù)研判分析應用帶來的設備及研發(fā)成本以及不斷增長的設備與集成施工和機房改造等因素則進一步疊高了“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別問題長期面臨的一個問題，也是現(xiàn)階段的主要瓶頸。由于訓練好的模型用在變化的場景中性能往往會明顯下降，因此在實際使用中，必須對場景進行嚴格定義，或者從設計上將智能算法定位為對指標不敏感的輔助功能。在比較成熟的應用中，如智能交通中的過車及違章抓拍、機場車站的人證對比等，都需要具體的工程安裝方案。這種做法在技術不夠成熟的條件下有效實現(xiàn)了商業(yè)價值，但缺點同樣明顯：一方面，對已有設備的改造需要增加施工成本，影響人工智能算法對傳統(tǒng)應用的滲透；另一方面，也限制了獲取有效素材的效率，影響算法指標的進一步提升。
人工智能往往有特定的場景要求，只有在特定場景下才能保持較好的識別率。按照《安全防范視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)技術要求》( GA/T 31488-2015)，《安防人臉識別應用視頻人臉圖像提取技術要求》( GA/T 1334-2016)等技術要求，人像識別攝像機主要指安裝在公安檢查站人行通道車站、機場、碼頭等出人口或閘機，人行道、非機動車道、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，應面向人員行進方向正面安裝，具有良好的光照條件。
人像抓拍攝像機的架設位置應滿足GA/T 922.2P2011的要求。對漏報無專門要求的場景可采用上限位置安裝，視場內(nèi)應避免有遮擋目標人的物體。
距地面安裝高度Hl應小于等于6000mm，宜在2200mm到3000mm之間；
采集設備光軸與水平線俯仰角度A應小于等于20度，宜在0度到10度之間；
距目標人實測距離L和安裝高度Hl滿足如圖1所示的要求。其中
L：采集設備距目標人實測距離；
Hl:采集設備安裝高度；
H2:目標人平均身高；
A：采集設備光軸與水平線俯仰角度。
人工智能技術的蓬勃發(fā)展賦予了安防監(jiān)控系統(tǒng)更加多樣化的業(yè)務功能，將安防監(jiān)控行業(yè)的市場空間進一步拓寬，使安防監(jiān)控系統(tǒng)在各行各業(yè)得到廣泛部署。但從風險角度而言，在AI與安防融合發(fā)展的進程中，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，對網(wǎng)絡帶寬提出了更高要求。此類需求和風險可歸類為以下3個方面：
現(xiàn)階段大量部署的端計算設備安全風險高：暴露設備數(shù)量太多、暴露端口太多、設備漏洞太多、固件更新不及時、通信協(xié)議安全性不高、數(shù)量過多無法管控。
監(jiān)控等物聯(lián)網(wǎng)設備已經(jīng)成為新的攻擊目標（僵尸網(wǎng)絡與DDOS、遠程錄拍、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算中心，網(wǎng)絡實時性和帶寬都帶來量級的要求，對云中心部署方案的帶來了挑戰(zhàn)，需要新的模式來適應AIoT。 |
|
|
