人工智能在视频监控中的技术作用
随着人工智能技术的不断发展，安防行业成为了人工智能技术应用落地的重要领域。而视频监控是安防中最为广泛使用的，据行业预测，通过人工智能技术可对不同种类的数据进行分析、并抽取其中有价值的信息，最终生成图像筛选的目标以及形成可视化结果呈现，不久的将来，人工智能还能够在视频监控中发挥以下作用。
一、智能化信息采集设备是发展的新方向
感知型摄像机会得到更广泛的应用。这类感知型摄像机相当于物联网中的一个个视觉单元，通过前端采集、分析、识别、提交有效数据至后端，大数据平台以云的方式对这些数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果。至此，形成一个视频数据采集、识别、感知、思考、行动的完整闭环。大量部署这类设备使我们不仅能从单个摄像机中识别内容做出判断，还能从海量的监控数据中，做出深度分析和挖掘，从而对社会管理产生深远的影响。
比如，针对视野范围较大场景中人、车、物混行场景的运动目标识别与抓拍。国内的城市道路情况多数是人、机动车、非机动车混行的复杂场景。特征分析摄像机正是为这一场景所设计，其显著作用是识别人员及细节信息，包括人脸及全身(正面与背面)、性别、年龄、服装、行走方向、颜色。还可以综合性识别人与车的分类、颜色、方向等基本特征信息，再开展图像识别的专业应用，将信息提供给大数据运算中心进行人与车的分析判断，进一步锁定相似的犯罪嫌疑人及车辆。
二、深度学习是人工智能研究中的新领域
深度学习其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网路，它模仿人脑的行为思考机制来解释数据资料。也就是说，影像监控领域有70％以上的数据资料分析是用来进行影像识别。目前这种AI机器深度学习在安防产业的诸多领域都取得了很大进步，包括：行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等，其识别准确率甚至超过人类的眼睛判断。
比如说，卡口分析系统，它集成了人脸检测算法、人脸跟踪算法、人员跟踪算法、人脸质量评分算法、人脸识别算法等技术，实现对各个场所人员进出通道进行人脸抓拍、识别、属性特征信息提取，建立海量人脸特征数据库。通过对接公安信息资源数据库，可对犯罪嫌疑人进行识别，并提前布控和实时预警，掌握他们的行踪和动态，随时做好应对的准备。同时，公安部门也可以对犯罪嫌疑人进行轨迹分析和追踪，快速锁定嫌疑人的活动范围和路线；对不明人员快速进行身份鉴别，为案件侦破提供关键线索。
三、大数据挖掘推动安防行业创造价值
通过利用各种不同的算法和计算，将大量视频数据中不同属性的事物进行检索、标注、识别，并将数据导入数据库中储存，就能做到对大量数据的快速检索。这样即降低人工成本，甚至还可以完成人工无法完成的任务。
比如，人脸及人员的大数据库检索、身份证重复人员查找、通过口头描述从视频中查找特定特征的人、事、物。由于城市建设中的视频目标排查工作量极大，且场景各有差异，因此快速找目标较困难，结构化分析系统就体现出了它的作用。它能够针对海量图片和视频进行二次分析，支持对接入的多类型前端进行实时分析，也支持对离线图片和视频进行目标检测、属性分析、特征提取等二次分析，分析结果也更为精确。
结语
人工智能技术大多集中应用在视频图像领域，对于安防行业来讲，还需要以视频图像信息为基础，在大量的信息、数据中，充分发挥机器学习、数据分析与挖掘等各种人工智能技术的优势，为安防行业创造更多的可能性和价值。
