隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的持續(xù)突破,人工智能的時(shí)代已經(jīng)到來。當(dāng)前,中國人工智能產(chǎn)業(yè)處在快速發(fā)展階段。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》指出,2017年中國AI市場(chǎng)規(guī)模超過200億元,到2020年有望超過700億元。預(yù)計(jì)到2035年,人工智能有潛力拉動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)年增長(zhǎng)率上升1.6個(gè)百分點(diǎn)。

在安防領(lǐng)域,有其本身由前端監(jiān)控等硬件設(shè)備累積的海量數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì),也有事前預(yù)防、事中響應(yīng)、事后追查的行業(yè)應(yīng)用需求,是人工智能最理想的落地行業(yè)之一?！笆濉眹蚁嚓P(guān)發(fā)展規(guī)劃就將智能安防作為重點(diǎn)領(lǐng)域,明確提出要“積極探索安防及相關(guān)融合領(lǐng)域的前沿基礎(chǔ)技術(shù)”積極促進(jìn)多鑒、聯(lián)網(wǎng)(復(fù)核)報(bào)警技術(shù),快速安檢技術(shù),用于門、箱、出入口控制等領(lǐng)域的生物特征識(shí)別技術(shù),以及行為智能識(shí)別技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用。同時(shí),公安部也多次強(qiáng)調(diào),要求公安機(jī)關(guān)“把著力點(diǎn)聚焦到警務(wù)機(jī)制與科技應(yīng)用深度融合上來,把現(xiàn)代科技應(yīng)用作為公安工作現(xiàn)代化的大戰(zhàn)略、大引擎。

在國家政策支持下,人工智能技術(shù)不斷飛速地發(fā)展,AI與安防應(yīng)用場(chǎng)景深度融合,帶來了更多、更豐富的新場(chǎng)景、新需求,推動(dòng)市場(chǎng)步入了“新安防 真智能的時(shí)代”。傳統(tǒng)安防只是將攝像頭作為捕捉圖像的工具,在實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景下還需要花大量的人力物力做人工的視頻對(duì)比排查工作。而“新安防”將人工智能技術(shù)全面滲透到解決公共安全的實(shí)際問題里,把數(shù)據(jù)價(jià)值融入到平安城市、智慧園區(qū)等各個(gè)行業(yè)場(chǎng)景中,讓安防監(jiān)控從“有”到“用”,根據(jù)視頻圖形資料進(jìn)行智能靜態(tài)、動(dòng)態(tài)對(duì)比,給出多維度解決方案,大幅度提高了安防工作的效率。

可以說,AI技術(shù)的融入,將給安防行業(yè)帶來一場(chǎng)顛覆性的革命。

人臉識(shí)別是智能安防殺手锏

在一系列的人工智能技術(shù)中,人臉識(shí)別技術(shù)是目前安防領(lǐng)域應(yīng)用最多,也是效果最明顯的AI技術(shù)。

人臉是具有法定效力的人體體表三個(gè)唯一性特征之一,在鑒定和鎖定目標(biāo)對(duì)象身份方面具有一錘定音的作用。人臉識(shí)別技術(shù)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)從視頻中抓拍人臉,與后臺(tái)系統(tǒng)中的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)并實(shí)時(shí)報(bào)警,在大型活動(dòng)安保實(shí)際能夠真正能夠?qū)崿F(xiàn)“他是誰、在哪里、軌跡重現(xiàn)”的管控目標(biāo),能夠有效解決公共視頻探頭對(duì)目標(biāo)對(duì)象畫面難找、軌跡難尋、身份難辨等問題,在偵査破案、反恐防暴、維穩(wěn)安保方面發(fā)揮了獨(dú)一無二的作用。

近年來,人臉識(shí)別算法不斷演進(jìn),各家都能在人臉識(shí)別測(cè)試中都能取得精度90%以上的成績(jī),看似精度已經(jīng)達(dá)到一個(gè)很高的程度,然而不同算法精度之間微小的百分之幾的差距,在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中就是天壤之別。

以美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)局舉辦的FRVT(Face Recognition Vendor Test )算法比賽舉例,該測(cè)試是全球權(quán)威的人臉識(shí)別測(cè)試,測(cè)試集合來自美國國土安全局的真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,例如出入境、刑偵過程中收集的大量照片,同時(shí)這些測(cè)試數(shù)據(jù)均不公開,有效避免算法過程擬合甚至是作弊。歐洲、中東、南美等國際上多個(gè)國家和地區(qū)都是以此項(xiàng)測(cè)試結(jié)果作為黃金標(biāo)準(zhǔn),用來制作國家政府采購招標(biāo)書。

依圖已經(jīng)連續(xù)兩年拿到FRVT測(cè)試的冠軍。根據(jù)美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)局今年發(fā)布的成績(jī),依圖在千萬分之一誤報(bào)下的準(zhǔn)確率已經(jīng)接近99%,是目前全球最好的人臉識(shí)別技術(shù)水平。在百萬分之一誤報(bào)下,當(dāng)前最好水平識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99.3%,依圖也是唯一將漏報(bào)率做到1%以下的參賽者。

在這個(gè)測(cè)試中,前兩名的算法精度只相差0.006,看似微小到可以忽略不計(jì)的差距,在實(shí)戰(zhàn)中卻是可用和不可用的天壤之別。以在1億級(jí)別的人像系統(tǒng)中做1:1比對(duì)為例,0.006精度的差距就是60萬次錯(cuò)誤比對(duì)的差距,這將導(dǎo)致在安防實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景中的工作效率成倍下降。

因此,在大型安保場(chǎng)景下保證效率是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn),這個(gè)時(shí)候就需要非常高的技術(shù)精度來避免大量無用工作的產(chǎn)生。依圖的人臉識(shí)別技術(shù)在警務(wù)實(shí)戰(zhàn)中經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段。首先是1.0靜態(tài)識(shí)別階段,即靜態(tài)的圖片識(shí)別;2.0是動(dòng)態(tài)人像階段,即從動(dòng)態(tài)的視頻流中進(jìn)行識(shí)別比對(duì),假設(shè)一個(gè)城市有5000路的動(dòng)態(tài)人像系統(tǒng),按照每路過兩千人計(jì)算,一天能夠布控一千萬人流,一年就達(dá)到30個(gè)億的布控量,在這一階段對(duì)于計(jì)算精度的要求,比靜態(tài)人像識(shí)別又上了一層臺(tái)階。

未來,基于人臉I(yè)D、身份ID和網(wǎng)絡(luò)虛擬身份ID打通的“三合一”應(yīng)用將會(huì)是面向新時(shí)代公安大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)的發(fā)展方向,即3.0人像大數(shù)據(jù)階段。在這個(gè)階段,人臉識(shí)別技術(shù)能夠刻畫人的行為軌跡。以600百萬人的城市舉例,5000路動(dòng)態(tài)人像系統(tǒng)平均每天能給每個(gè)居民刻畫200條軌跡,而當(dāng)這些軌跡通過人工智能算法變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),就能跟人車數(shù)據(jù)、手機(jī)數(shù)據(jù)、身份ID數(shù)據(jù)等其他的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和碰撞,幫助安防的大數(shù)據(jù)應(yīng)用再上一個(gè)新的高度。

技術(shù)越深入,能解鎖的應(yīng)用場(chǎng)景就會(huì)越多,能帶來的想象力也就越大。隨著人工智能研究的深入和深化,在技術(shù)層面就需要算法性能的不斷深入,它對(duì)于安防行業(yè)帶來的變化以及應(yīng)用場(chǎng)景的解鎖將呈幾何級(jí)數(shù)的發(fā)生。依圖將不斷拓展人工智能新疆界,將最新的人工智能技術(shù)賦能安防,助力打造一個(gè)更穩(wěn)定、更有序的社會(huì)。