人工智能在安防領域實現融合應用

近兩年來，在平安城市、智能交通、雪亮工程等不斷發展和深化的過程中，以視頻監控為核心代表的行業發展正朝著超高清、智能化、融合應用的方向發展。系統工程中現有的視頻監控系統數據采集量呈線性增長，尤其是物聯網建設。海量數據的出現不斷提高對高效、及時存儲和處理的要求，沖擊著傳統的存儲系統。遺憾的是，原有的存儲系統無法滿足大數據時代提出的新要求，迫切需要新的存儲技術來支撐現有的商業模式，同時在人工智能領域展示空間。

毫無疑問，人工智能將是安全視頻監控發展的未來方向。一方面是視頻監控本身的特點，使其成為人工智能落腳的優秀實驗場，另一方面也是視頻監控智能化發展至今的必然需求。從人工智能的發展現狀來看，能夠真正應用于商業的技術，主要是深入學習圖像和語音的識別分析。因為借助機器視覺和深度學習，可以快速結構化視頻，快速識別和比較人、車、物，這也與安全對智能化的需求不謀而合。

在安全行業，基于云計算的云存儲促進了更多的優勢和特點，基于大規模和跨區域的系統視頻監控海量數據的存儲。一方面，簡化存儲和管理模式，可以很好地支持非結構化數據存儲。通過智能處理，非結構化數據存儲效率大大提高。此外，安全云存儲通過全集群運行。通過負載平衡技術，可以自動解決節點性能瓶頸和不平衡問題，同時可以實現容量和性能的動態擴展和增強；可以實現單節點、多節點故障和云存儲服務的穩定性。

大數據技術給安全行業帶來了巨大的變化。大數據技術通過分析和碰撞不同類型的數據，發現潛在的聯系，提取有價值的信息，并呈現可視化的結果。例如，人員分析應用依靠人工智能系統的人員特征識別服務輸出結果進行數據分析，實現人員身份識別、人員防御、人臉軌跡等功能。例如，車輛分析應用可以滿足整個地圖操作，實現可視化應用，包括軌跡分析、后續分析、碰撞分析、頻率分析、套牌分析、隱藏車輛挖掘等功能。

在多資源時空應用中，各種視頻資源可以基于GIS地圖的指揮調度，通過地理信息系統實現一體化管理，實現監控圖像的直觀可視化應用。實現需要關注的監控點或監控區域圖像的快速訪問，實現目標在線跟蹤。通過視頻圖層疊加、視頻資源搜索和視頻定位，以圖形形式展示道路情況、資源分布、人員分布、地理坐標信息和警力部署，全面、多維直觀地展示全局信息，使指揮調度更加直觀高效。

隨著大數據、人工智能等技術在安全領域的應用，給公共安全管理帶來了極大的便利。一方面可以取代原有的低效勞動力，另一方面可以實現安全技術在更多領域的應用，提高其應用價值，特別是在社會治理方面，可以整合各種前沿技術，實現安全產品技術在社會治理領域的實施。