監控安防工程的應用現狀

  伴隨著云計算、大數據、物聯網、AI人工智能等技術的不斷進步，國內“智慧城市”的安防監控工程的建設欣欣向榮。監控安防工程視頻監控迎來了新的發展機遇與挑戰，也是AI+視頻監控布局的時代。人工智能時代，安防監控工程將面臨著怎樣的發展機遇、挑戰，以及未來的趨勢如何？本文從演變的過程和見微知著的角度來對上述這幾個問題進行淺析。

一、監控安防工程在智慧城市建設中的落地應用現狀

在云計算、大數據、芯片、算法等基礎能力技術的助推下，“AI+安防”的概念開始浮出水面，應用已經落地?；贕PU運算的方案、人臉識別、大數據應用等已經成為業內的共識。可以說，安防監控行業正在經歷一次重大轉型，各種新技術的大規模植入，加速驅動著智能監控技術升級，向更高層級進化。與此同時，行業用戶對視頻監控也提出更多需求，多樣化的應用場景催生出不同的用戶需求。

以公共安全領域為例，目前大規模建設的“雪亮工程”是安防監控工程繼平安城市建設之后又一歷史性機遇。“雪亮工程”已出現加速向上拐點，成為安防市場主要驅動力。

通過雪亮工程的監控建設，增強了預計預防、打擊犯罪、整體防控、基礎防控和破解社會管理難題的能力，目前已進入以數據分析為核心的情報驅動的信息化建設階段，數據是重中之重，對于公共安全領域的使用者和管理者來說，如何更高效地收集和分析數據是一個重點。所以，從應用層面來看，大數據、視頻云和智能分析的有機結合與多維應用已經是當前公共安防監控工程建設的熱點。

二、監控安防工程在智慧城市中急需突破的瓶頸

當前，AI技術對安防監控工程的驅動和顛覆力是遠甚于先前的高清視頻、智能分析，未來的AI+(人工智能)安防發展趨勢將從后端向前端延伸、從靜態處理到動態識別、從被動防御到主動防控轉變。AI技術的融入，促使智慧城市不斷向網絡化、集約化、智能化發展。但是，目前的AI+(人工智能)安防在智慧城市的建設中依然存在一些問題，主要表現在以下幾個方面：

1.技術成熟度亟待提高

隨著人工智能技術大爆發的來臨，視頻智能分析、深度學習、大數據技術也已經開始在安防監控工程嶄露頭角。但是目前視頻智能分析技術對于視頻成像質量要求較高，而目前視頻監控圖像質量受環境影響較大，加上由于編碼、網絡帶寬等因素制約，在視頻模糊、光照不足等情況下無法實現視頻分析技術的有效辨識。深度學習技術目前也只能保證在設備制造過程中進行學習，無法實時對采集的圖像進行進一步學習分析，尚不具備成長能力。此外，大數據技術應用中，目前的結構化處理能力尚有較大的發展空間，數據量的幾何規模對計算機的計算能力、處理能力以及結構化分析能力有著更高的期待與要求。

2.提高數據的開放程度以及加強數據之間的聯系

目前，隨著平安城市、雪亮工程的建設，為安防監控工程帶來了豐富的數據資源和應用優勢。但是，數據之間的關聯融合非常少，數據資源仍處于分散狀態，各個數據所有者之間的孤島現象、煙囪現象仍很嚴重，數據的開放和共享程度低，難以開展多維數據融合分析，導致人工智能在獲取有效的數據支撐這條道路上仍有很長時間要走。但是，最終承載著AI技術的實時智能視頻監控系統將作為智慧城市中的雪亮工程、平安社區、智能交通、智慧商業、智能家居等領域物聯網應用的核心一環。

3.專業領域稀有人才的缺失

據相關數據統計，全球目前擁有約25萬名人工智能專業人才。然而，從市場的發展來看，這一數量級的人才儲備遠無法滿足未來幾年中人工智能在垂直領域及消費者市場快速、穩健增長的宏觀需求。

未來，無論是安防巨頭，還是人工智能領域的“獨角獸”公司，亦或是普通公司，人才缺口都將成為這些企業人工智能發展的一道坎。

4.監控安防工程應用需求不聚焦

在推動AI人工智能技術實際應用中，至今尚未有比較成熟的應用項目。隨著智慧城市、平安城市的不斷發展，各個城市你追我趕、大干快上，底層基礎的建設在不斷加強，但面向客戶的最終應用需求仍然亟待從廠家到用戶全鏈條的關注與開發。