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多方位賦能 AI開掘安防“金礦”

  什么是賦能?   

    阿里巴巴集團副總裁曾鳴為《重新定義公司:谷歌如何運營的》一書所做序言中指出“雖然未來的組織會演變成什么樣,現在還很難看清楚,但未來組織最重要的功能已經越來越清楚,那就是賦能,而不再是管理或激勵。”也有人說是谷歌創始人之一拉里·佩奇說的。   “賦能”就是給賦予對象某種能力和能量,通俗講就是你本身不能,但我使你能。它最早是心理學中的詞匯,旨在通過言行、態度、環境的改變給予他人正能量。現在這個詞被廣泛的應用到各個行業。我用“^”這個符號來表示“賦能”,英文用“POW”縮寫(POW是C語言中的函數)。

  AI如何賦能安防?

  AI^安防

  傳統的安防系統的功能現在看來是有點過于簡單了,在AI沒有大規模商用之前,我們甚至不知道自己擁有一個金礦。   

    1、AI^視頻監控:

  以視頻監控系統為例,傳統的視頻監控就是實時監視、錄像和回放錄像,超過設定的時間然后用新的錄像覆蓋舊的錄像,這種現象持續了大約60年,直到2016年,AI賦能安防之后,計算機逐漸開始能夠讀懂一幀幀的畫面了,這里面的三大核心AI技術就是人體識別、車輛識別和ReID。

  車輛識別:車輛識別包括車牌識別和車輛特征識別兩大技術。車牌識別技術是最早被賦能給視頻監控系統的,多應用在卡口、電子警察和停車場的免刷卡出入口管理系統上。車牌識別從某種意義上來講屬于OCR文字識別的范疇,唯一的區別是動態車牌識別。而目前的車輛特征識別可以做到20種以上,可以說,大大挖掘了視頻和圖像的潛力,而且車標、顏色、標志物相對來說屬于分類識別,也比較容易實現,于是市場上出現了很多車輛大數據平臺,也出現了各種車輛技戰法和應用,這都是AI賦能的結果。

  人體識別:人體識別包括人臉識別和人體特征識別兩大技術。人臉識別相對車牌識別那就復雜很多了,而且進一步細分為配合式(比如門禁)和非配合式兩種模式(比如開放環境采集),尤其是非配合式的動態人臉識別技術在2017年才大幅度提升到70%以上的識別率進入商用,而恰恰是人臉識別技術賦能了整個安防行業,畢竟安防系統管理的核心就是人(另一個核心是車),一旦人的身份被識別出來的剩下的就好處理多了。人體特征識別是人臉識別的附屬品,通過人臉可以判斷性別、年齡、膚色、是否佩戴眼睛,把識別范圍放大就可以識別整個人體,識別包括上衣顏色、下衣顏色、是否打傘、是否拎包等等,人體識別技術對視頻監控系統的賦能超過了車輛識別。

  ReID:有一種情況,監控系統看不見人臉或者無法看到人臉,這就依賴于行人再識別技術(ReID),筆者可以斷言,ReID一定是未來視頻監控的發展之道,我也堅信這一點。通過ReID技術并不需要特制的攝像機,對環境的要求也沒有那么高,只要識別出一定的行人特征,就可以實現行人軌跡分析、進一步實現跨鏡追蹤,一旦在軌跡上出現了一張人臉,那么整個軌跡上的人員身份就可以明確,這對治安來講,是最好不過的一種技術,畢竟我們裝了那么多的公共安全的攝像機。

  2、AI^門禁

  我們想象一種未來場景,就像大話西游中紫霞仙子說了一聲“芝麻開門”然后門就打開了,背后真正的識別技術是“聲紋+人臉”;至尊寶之所以沒有打開門,兩個可能原因,一是聲紋識別錯誤、二是人臉不匹配。未來的門禁就應該是無感知門禁,你到了門口說一聲口令(可自行設定,比如芝麻開門,關鍵是聲紋匹配而不是文字匹配),高級一點的隨機顯示一行文字由訪客讀出,聲紋認證和文字認證通過后放行。這種門禁系統支持“人臉模式”、“人臉+聲紋模式”、“人臉+聲紋+文字模式”三種,我也相信這也是未來門禁系統的一個發展趨勢,我是不是應該去申請一個專利呢?

  3、AI^停車場

  筆者曾經聽到一個故事,有個朋友的車輛停放在停車場被偷掉了,原因是出入口采用的車牌識別放行,嫌疑人只需要搞定車輛的啟動,剩下的就比較簡單了,雖然車輛上也安裝了GPS定位系統,但最終被一輛大卡車拉到了另一個城市的屏蔽環境中(GPS失效了,然后進行了肢解處理),車輛消失在茫茫大海中。筆者就考慮了一種防盜應用:“車牌+人臉+聲紋”,如果車主想提高車輛的安全防護等級,在出停車場的時候進行二次身份確認,比如增加人臉識別或聲紋認證,這樣的話,竊賊就沒有那么容易得手了,這又是另外一個專利;AI^停車場還有一種應用,就是大場景的車位引導,用于停車誘導和反向尋車系統,一個攝像機360度覆蓋6-8輛車,同時在車位的位置實現人臉解鎖車位,否則就報警。

  4、AI^入侵報警

  這個功能實現起來相對就比較簡單可行了,可設置入侵區域(劃定區域)、行人軌跡(利用ReID)、越界(劃線)、聚集(人員密度)、非授權進入報警(人臉不在授權名單內);系統也可以設置熟人模式(有授權的)、訪客模式(無授權但無潛在威脅)、黑名單報警(人員布控名單),當黑名單人員出現即報警。(原標題:AI賦能安防)

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