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【专家观点】人工智能技术辅助视频监控智能化

2018-02-07 16:35:35 北京坤达信科技有限公司 阅读

情报工作人员整个情报产品生产的过程中都扮演着举足轻重的角色,整个流程都是无法标准化的,所以说AI作用于视频监控分析——前端协助情报资料的收集,后端在协助人类从海量视频数据中快速排查寻找目标环节发挥功效。

 

 

从需求角度出发,公安情报部门主要围绕公安情报用户开展工作,为其解决无序化海量信息与特定情报用户的特定情报需求之间的矛盾,情报工作人员通过对各种情报资料进行系统组织、分析提炼、向用户提供针对性、实用性较强的情报产品。从本质上来看,这是信息(情报内容)经过(公安情报人员)编码,再解码(公安情报用户)的过程,无论是视频还是文字汇报等都是信息的载体。

 

一、人工智能技术辅助视频监控智能化,具体为智能前置和后端智能分析;

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如上图所示,人工智能技术在情报内容信息流通的整个过程中所作用的环节,其实也是视频监控智能化,具体表现为智能前置和后端智能分析:

1、智能前置;

智能前置即前端感知型摄像机,它是目前市面上主流推广的一个大方向,其运作流程为——在视频监控中利用计算机视觉识别出监控画面中的内容,再通过智能分析算法做出思考和判断,并在此基础上采取预警行动等,做到真正的视频监控代替人类去观察世界。感知型摄像机智能分析技术规模化部署和应用的基础,是视频监控的基石,也是智慧城市大数据应用的关键

2、后端智能分析;

(1)利用自学习和自适应功能,自动过滤视频中的一些干扰目标,提高识别的效率。诸如先通过城市各主要场所人员进出通道进行人脸抓拍、识别以及属性特征信息提取,建立起全市海量人脸特征数据库,并与公安信息资源数据库对接,可对涉恐、涉稳、犯罪分子进行提前布控和实时预警,实时掌握动态。

(2)数据挖掘技术协助从海量视频数据中做到快速查找检索目标。针对平安城市建设中海量视频目标排查工作量大,且海量视频场景各异,快速找目标较困难等实际应用需求,使得人们关注起了视频分析技术。它利用各种不同的算法计算,将大量视频数据中不同属性的事物进行检索、标注、识别等应用,以达到快速查找检索的目的。诸如,人脸、人员大数据库检索,身份证库重复人员查找,通过语义描述从视频中查找穿某种衣服,某种颜色的车辆查找,车牌查找,以图搜图,视频关联等应用。

二、人工智能技术在视频监控智能化上的应用不足之处;

智能前置和后端智能分析,两者的主要区别是:由于前端设备内的空间有限,再加上功耗、成本等因素的限制,智能前置会受到硬件计算资源限制,只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法,而后端智能分析通常可以根据需求配置足够大的硬件资源,能够运行更复杂的、允许有一定延时的算法。

视频监控的智能化更多体现在后端智能分析算法,但是1、智能分析算法受实际场景影响较大,因为算法在设计的时候,需要对问题进行建模,这些模型是对场景的抽象和近似,由于实际场景非常复杂,单一的模型无法准确描述,就需要假设场景满足某些约束条件,如果这些条件与实际场景不符,算法的性能就会下降;2、智能分析算法还受计算资源的限制,如果目标在图像中的分辨率不够,最终体现出来现象是算法准确率、实时性等指标达不到预期。 

综合来看目前市面上所谓的视频监控智能化,更多是通过前端摄像头对情报资料进行感知收集,再汇集到公安情报工作人员处做整编,在整编的过程中,公安情报人员有时还需要从海量视频数据中做目标的排查工作,在这特定环节中机器能凭借其强存储力和强计算力做到优于人类的表现。

三、狭义人工智能做到是在标准化场景找规律,但公安情报是非标品;

狭义层面的人工智能就是大数据+自动化的产物,在信息传导的过程中的编码和解码环节,人为制定规则将信息编码成一个数据库,人工智能便是让机器通过自我学习找寻匹配该数据库的规律做解码,而这一过程本质是概率的问题。机器还做不到广义层面的人工智能,目前它能做到的是在相对标准化、结构化的场景中找寻规律,诸如语音识别、机器翻译、拼写纠错、图像处理、基因序列分析等商业化可能性较大的领域大多是结构化的场景。

回到安防领域,公安情报产品不能像物质产品那样规模化生产形成标准化产品,因为它是情报工作人员依据不同用户的不同需求所创造出的劳动成果,无论是生产方式还是产品形式,都会因人而异,因时而异,存在个别差异性。某一特定情报产品的生产如果分别由不同的人来完成,可能会有很大差别。公安情报产品的生产与情报工作人员的素质密切有关,可以说情报工作人员决定了情报产品的质量。另一方面情报产品的使用价值取决于用户的吸收和利用能力,由于不同用户情报意识、情报吸收能力、知识水平及工作环境等各种条件的差异,同一情报产品对于不同的用户,其效用和效益可能是不同的。

无论是情报产品的价值还是使用价值,情报工作人员在个中扮演着举足轻重的角色,整个流程都是无法标准化的,所以说AI作用于视频监控分析,能做到的是前端协助情报资料的收集,后端协助人类从海量视频数据中快速排查寻找目标,在整个过程,人工智能扮演的是一个辅助角色。

 

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