上海王奇实业有限公司 上海 201512
摘要：AI（人工智能）是未来，也是几乎所有行业的未来。在不同的行业，都会遇到AI的场景化、算法准确度、解决方案等诸多瓶颈，而唯一能打破瓶颈的就是需求的迫切程度。AI与安防的结合并非偶然，这是趋势使然，因为安防对音视频需求的天生特点，促使了AI落地，安防先行，因此AI人工智能安防在智慧城市应用中如火如荼地展开。
关键词：智慧城市；AI安防技术；发展前景
一、AI安防技术在智慧城市应用现状
城市是人类发展的产物，随着物联网、人工智能等技术的发展，我国城镇化进程不断加快。而随着城镇化进程加快所带来的，交通拥堵、公共安全等城市治理难题也被提上日程，智慧城市建设蓬勃发展。而安防作为守卫城市安全的支柱性产业，很多业内人士认为，安防行业的下一站便是AI+智慧城市。AI+安防”其实就是利用电子信息技术进行安全防护，通过网络与治安部门联系。在案件发生时自动联系治安部门，及时阻止不法分子的犯罪行为。经过二十多年的发展，安防领域已经从传统的人防进化到智能化，并向现在的智慧化发展。随着人工智能、物联网、大数据分析等技术和应用的不断成熟；人脸识别、视频结构化分析、视频图像深度学习等人工智能技术的引入，智慧安防已经能够精确管理到人、车、物，把传统安防的事后处理变为智慧安防的实时与主动预警，并实现应急联动处置。
据不完全统计，目前全国约有2亿摄像头，总计存储容量超过400000PB，约1亿块硬盘。未经过结构化原始视频数据占据了大量的硬盘空间，存储成本高昂；数据可读性差，原始视频查找大多需要人工参与；取证难度大，在海量的素材中无法快速找到敏感录像。现阶段，AI技术落地于视频领域，在厂家的积极推进中已进入产业化，感知智能时代已来临。车辆的识别技术突破后，视频领域又迎来了人脸识别技术的突破，通过应用于实际场景，引领平安城市视频监控建设与发展的新趋势。从平安城市视频监控体系来看，国标联网互联互通的视频专网建设阶段已进入了智能视频网的建设阶段。
随着安防近几年产业结构的调整安防厂家硬件技术的进步和快速推广为AI向安防行业渗透提供了先天的有利条件。通过近一两年的探索，一批优秀的安防生产厂家如海康、天地将人工智能技术应用于安防行业，并开发出交通卡口、人脸布控、警戒系统、案情分析等多种垂直应用功能。随着各大安防厂家对人工智能持续的产业化应用，以人工智能算法为主要形式的安防智能化已呈爆发式增长。从
二、AI安防技术在智慧城市建设中的应用现状
在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下，“AI+安防”的概念开始浮出水面，应用已经落地。基于GPU运算的方案、人脸识别、大数据应用等已经成为业内的共识。可以说，安防监控行业正在经历一次重大转型。各种新技术的大规模植入，加速驱动着智能监控技术升级，向更高层级进化。与此同时，行业用户对视频监控也提出更多需求，多样化的应用场景催生出不同的用户需求。
以公共安全领域为例，中国平安城市建设在经历了基础设施建设阶段，到现在的“雪亮工程”是安防行业继平安城市后又一历史性机遇，“雪亮工程”已出现加速向上拐点，取代“平安城市”成为安防市场主要驱动力。“雪亮工程”在采招网上公开的中标项目总额在2017年由第一季度的3亿增长到了第四季度的43亿，四季度同比增速达到220%。2016年全年公开中标项目总额仅为2亿，2017年达到66亿，是2016年的33倍。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆为了实现力争到2020年实现公共安全视频监控建设联网应用“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的目标，接下来无论是发达地区，还是边远地区或者欠发达地区，都有望在未来两年内大力建设平安城市、雪亮工程等视频监控项目。
可以看到通过雪亮工程的建设，切实的增强了预计预防、打击犯罪、整体防控、基础防控和破解社会管理难题的能力，目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。在这个阶段，数据是重中之重，而对于公共安全领域的使用者和管理者来说，如何更高效地收集和分析数据是一个重点。所以，从应用层面来看，大数据、视频云和智能分析的有机结合与多维应用已经是当前公共安全项目建设的热点。
三、AI安防技术在智慧城市中的应用与前景
1、人工智能将在安防领域发展空间巨大
人工智能在安防领域的应用主要分为警用、民用两个方向。其中，在公安领域，可以通过海量数据提取线索、锁定目标轨迹；在交通领域，可以通过分析交通流量、提升通行效率；智能楼宇及园区领域，可以通过智能监控建筑安防、降低能耗；民用安防领域，则通过提供差异化服务实现人性化管理。在市场上，人工智能当前还处于应用前期，这注定其处于较高的价位，如要进行大面积应用，必然会对其价格提出较为适宜的要求。随着人工智能在安防领域的大面积应用，必然会催生更加适合应用场景的技术创新，使得人工智能能够适应多种应用场景，真正实现落地实用。
2、深度学习和高效计算加速人工智能在安防领域落地
支持人工智能在安防领域内得以落地的关键技术就是深度学习与高效计算。众所周知，由于深度学习的出现使得人脸识别技术得到突飞猛进的发展，由原来的实验室阶段一跃成为现场可使用的技术，但是深度学习带来的另外一个负面效应就是超大计算量。由于传统的CPU不适合并行的图像运算，使得人脸的解决方案面临高昂的代价，而GPU（或TPU）等高密度计算的出现极大地缓解了深度学习对计算资源的需求，使得人工智能最终实现落地。
3、人工智能在社会综合防控的前景
健全社会治安形势分析研判机制，情报主导警务的理念，利用人工智能对重点人员、重点车辆、重点物品所产生的海量监测数据进行实时收集、处理、挖掘，并通过机器学习的方法对数据进行建模，建立健全社会治安情报信息分析研判机制，定期对社会治安形势进行分析研判。加强对社会舆情、治安动态和热点、敏感问题的分析预测，加强对社会治安重点领域的研判分析，及时发现苗头性、倾向性问题，提升有效应对能力。建立健全治安形势播报预警机制，增强群众自我防范意识。
4、人工智能在智慧安防的应用前景
安防本身业务应用的需求决定了安防人工智能市场的潜在需求巨大。智慧安防技术主要由人工智能算法、高性能计算、分布式计算和存储、大规模运维等构成。其中视觉智能算法主要涉及人脸识别、车辆车型识别、文字识别、目标跟踪、图像特征搜索等技术。应用先进的人工智能算法，包括深度学习、统计建模技术，创新性的解决技术和应用结合的难题，能有效处理大规模样本（亿级训练样本）和少量训练样本的机器学习问题。未来人工智能将在智慧城市中得到更加广泛的应用，是智慧安防的下一个技术发展风口。
结束语
智慧城市需要智慧的躯体和智慧的大脑，推进城市超脑工程建设，结合云计算、大数据、可视化运行平台、基于实景地图与MR展示的智能分析应用的建设，让人工智能在大数据环境下充分发挥碎片化大数据的认知机理，通过深度学习，让机器能理解和会思考，有效整合各部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势的能力。
参考文献：
[1]马志航.分析人工智能在智慧城市中的应用[J].中国新通信.?2018（27）：643.
[2]孙文鑫.人工智能优化技术在智能建筑中的应用研究[J].中国新通信.2019（03）：122-124.
论文作者:谢益连
论文发表刊物:《防护工程》2019年10期
论文发表时间:2019/8/16
标签：安防论文; 人工智能论文; 智慧论文; 技术论文; 城市论文; 领域论文; 数据论文; 《防护工程》2019年10期论文;