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      視頻是安防領(lǐng)域內(nèi)應用最多的數(shù)據(jù)，而視頻結(jié)構(gòu)化描述又是人工智能最直接的表達方式，東莞監(jiān)控安裝公司表示隨著國家對維穩(wěn)的重視，視頻結(jié)構(gòu)化描述面臨爆發(fā)的增長模式，因此人工智能在安防領(lǐng)域最具市場空間。

  　 東莞安防監(jiān)控領(lǐng)域的人工智能主要集中在人、車、行為的分析識別上，不同的目標有著不同的識別算法。對于人的人工智能主要包括人臉識別和行人識別，人臉識別特征，如性別、年齡、民族、眼鏡、笑容以及人臉特征數(shù)據(jù)，行人識別特征，如背包、挎包、拉桿箱、裙子、帽子、傘、頭發(fā)、圍巾等。當前的安防領(lǐng)域人臉的應用，對于定點的，按照人臉抓取要求條件安裝的攝像機可實現(xiàn)落地應用，對于通用的安防類攝像機，其應用水平將大打折扣，不適合落地。 而對于行人特征識別受到攝像機分辨率、光線以及角度的影響，在當下的技術(shù)水平尚無法實現(xiàn)高精度的人體識別。車輛特征化比較成熟，在卡口/微卡口系統(tǒng)中基本做到落地實用，但是在治安攝像機，其精準度受到光線和角度的影響，精準度快速下降，無法達到落地實用。異常行為，如絆線、區(qū)域、遺留等可實現(xiàn)落地使用，其他如徘徊、聚集、火焰等需在特定場景下才可落地實用，通用場景尚無法落地實用。

　　深度學習與高效計算奠定技術(shù)基礎(chǔ) 目前支持人工智能在安防領(lǐng)域內(nèi)得以落地的關(guān)鍵技術(shù)就是深度學習與高效計算。眾所周知，由于深度學習的出現(xiàn)使得人臉識別技術(shù)得到突飛猛進的發(fā)展，由原來的實驗室階段一躍成為現(xiàn)場可使用的技術(shù)，但是深度學習帶來的另外一個負面效應就是超大計算量。由于傳統(tǒng)的CPU不適合并行的圖像運算，使得人臉的解決方案面臨高昂的代價，而GPU(或TPU)等高密度計算的出現(xiàn)極大地緩解了深度學習對計算資源的需求，使得人工智能最終實現(xiàn)落地。

　　盡管人工智能的應用已是大勢所趨，但就當前的行業(yè)應用現(xiàn)狀來看，人工智能在安防領(lǐng)域的應用仍然存在相關(guān)技術(shù)限制，首要的挑戰(zhàn)便是技術(shù)的普適性，如光線、分辨率、環(huán)境等的影響。以人臉為例，按照人臉采集標準設(shè)立的攝像機與普通的治安攝像機在捕捉人臉的數(shù)量和質(zhì)量上存在巨大差異。其次是技術(shù)計算需求，我們知道人工智能需要大量的機器運算，這對系統(tǒng)建設(shè)和維護都提出了較高的要求。當前流行的CPU(i7)只能處理3-4路1080P分辨率下的人臉捕捉與特征化，如果要進行大量的人臉采集入庫，則需要大量的計算資源。現(xiàn)在很多公司為了提高計算效率，采用GPU，但是如何保證GPU7X24不間斷穩(wěn)定運行，仍是橫亙在各家公司面前的難題。最后在市場上，人工智能當前還處于應用前期，這注定其處于較高的價位，如要進行大面積應用，必然會對其價格提出較為適宜的要求。

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