AI如何為安防賦能？具體場景案例解析

隨著經濟環境、政治環境、社會環境的變化和日趨複雜，各行業對安防的需求不斷增加，同時對於安防技術的應用性、靈活性、人性化也提出了更高的要求，傳統安防技術的侷限性日益凸顯。在這樣的大背景下，人工智慧脫穎而出。

ai作為一項降本增效工具賦能傳統行業，其中安防市場在政策和技術的雙輪驅動下成為ai的首要著陸場。為什麼安防會成為ai的首要著陸場？產業存在需要解決的問題有哪些？為什麼ai適合解決這個問題？具體場景案例有哪些？

1、產業存在的、需要解決的問題；

社會經濟進入轉型階段，原本穩定的社會關係變得複雜。資源的市場化配置造**口流動和就業分布以及城市、農村格局等一系列變化，導致社會管理的難度加大和各種矛盾衝突的表面化，客觀上為犯罪活動提供了更多的機遇。

2、為什麼ai適合解決這個問題?

實際上智慧型安防並非新邏輯，海康、大華等安防裝置龍頭早從2023年就開始布局智慧型安防產品了， 2023年安防行業就開始向智慧型化發展，但一直不能有令人滿意的突破。個中原因總結出來有：1.識別準確不夠高；2.裝置環境適應性不夠；3.識別種類少。面對這三點不足，「人工智慧」可以解決。

智慧型化早在2023年就存在，計算機視覺識別技術應用於安防也是從2023年左右就開始，過去只可以做簡單的車牌識別，而後隨著計算力的提公升，識別的準確度在提高，也越來越能夠適應複雜度更高的環境，識別種類也越來越多。

3、如何通過ai進行解決的具體場景案例？

1)「點」布防，以卡口、出入口的身份認證為主，應用於車站、機場、酒店等關鍵節點；

場景描述：車站、機場、酒店等關鍵節點的身份認證，此類場景特點為相對封閉的室內空間、**量多；

應用描述：單點布防的場景主要以靜態人臉識別為核心技術，系統通常可以完成「人臉影象+身份證+公安局端資料」三者比對並完成身份驗證；

技術描述：1. 人臉識別技術既可以實現「主動識別」又可以實現「被動識別」場景；2.目前眾多安防企業已經完成技術迭代，實現高於99%的識別率，可以實現金融安防級別的應用。

「主動識別」功能場景，即識別物件必須「主動配合」識別過程，例如主動伸出手指、雙眼或者做出特定行為；而人臉識別則是一種既可以實現「主動識別」又可以應用於「被動識別」場景的生物識別方案，因此具有更廣闊的應用空間與市場。

公司案例：商湯科技的身份證一體機、格靈深瞳的威目人臉識別系統等；

2)「線」布防，以道路監控為主要部署場景，結合車輛識別和人臉識別；

場景描述：its系統(intellifent traffic system智慧型交通系統)是人工智慧實現把各個點連成「線」的重要應用場景。以道路監控為主，結合車輛識別和人臉識別，此類場景特點為開放區域、車流量較多；

技術描述：基於車輛識別的識別類演算法可以大幅降低道路資訊監控系統的技術門檻，提高道路執法效率；

3)「面」布防，以熱點區域、重點場所為主要部署場景，應用人群與行為特徵分析技術，按需部署人臉識別產品；

場景描述：重點區域布防對於公安部門而言有著重要意義，但卻消耗大量警力資源，重點區域與重點社會活動已經成為公安部門安防布控的重點與難點；此類場景為特定時間、特定活動下的**量聚集，諸如2023年跨年夜上海外灘***件；

技術描述：1. 影象識別技術不僅可以實現靜態識別，也可以完成動態識別和軌跡識別；2.人群與行為識別是影象識別的乙個延伸，通過更為優化的ai演算法與模型實時分析可視範圍內的人物、車輛及其行為；

公司案例：曠視科技的智慧型安防解決方案便適用於「面」布防場景，諸如重點區域智慧型監控可自動判別在危險分子進入前後，是否出現異常態勢(例如人員異常聚集等)並及時預警；再比如視覺化人員的滯留分析、人群行為分析和群體軌跡分析，能夠為公安機關實現快速、精準、移動化指揮提供依據。

4)後台分析，結合資料進行智慧型案情分析、統籌資源調配；

場景描述：公安機關坐擁龐大的文字卷宗檔案及資料庫，**需要對卷宗進行查閱和分析時，往往需要動用大量警力，進行人工文件篩查；

應用描述：例如，有經驗的警官通常對特定案件，如盜竊案件，有著獨特的理解。根據實戰的經驗，警官可以對案件的要素，如作案時間、作案手段、受害物件等，進行分類。根據這些分類，**往往可以進行串併案操作，豐富犯罪嫌疑人的行為特徵，實現快速破案；

技術描述：利用自然語言理解技術對電子卷宗進行智慧型檢索；