AI视觉+大数据，双轮驱动安防新时代

这时代，踏大数据智能化浪潮而来，但绝大部分的数据都在沉睡，需要被唤醒，来挖掘做业务应用。从“建”到“用”，是传统安防业务跨向AI视觉在数据层面，最为显著的转变。AI视觉新时代的数据之能，融合多维数据，在数据碰撞中催生出新的模型，从而充分挖掘海量数据背后价值，实现规律认知、趋势预知，化繁为简。

随着AI、大数据、云计算等技术的发展，安防正从传统的视频监控走向AI视觉，从传统的防控辅助系统走向效率提升的生产系统，智能安防走向千行百业。在这个过程中，不同行业对于覆盖的纵深要求也在不断提升。

为了获取更多的细节信息支撑决策分析，对于视频图像全天候高清化越来越高，4K/8K图像成为主流。随着机器视觉技术的不断发展，视频图像可以承载越来越多的信息，但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互，提升决策准确率，并尽量在前端决策，减少后端处理压力。多维感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网络的时延、带宽要求越来越高，同时防控走向深水区，对于防控的立体化、系统化、机动化要求不断提升。

近年来，政府大力推进平安城市、智慧城市等视频监控的项目，视频数据呈现爆炸式增长。比如单台1080P 的监控设备存储一天所需的容量可达40-60G，存储一个月可达1.2T到1.8T 之多。视频内容解析及目标特征提取后的数据汇总成海量城市级信息，再通过强大的计算和智能分析能力，对目标对象的特征、行为、轨迹进行分析，便可以给出追踪建议。而如何加快对视频数据的挖掘、应用、及分析是亟待解决的安防命题。

视频图像大数据与多维感知数据的融合，可以全息刻画观察对象，在数字世界真实再现对象行为。可基于历史数据挖掘分析对象行为规律，预判预测其可能出现的行为，并提前防范危害性行为，大幅促进社会和谐。

无论公共安全领域、交通领域、还是城市治理领域，人车问题及轨迹问题等都需要通过大数据得到快速的定位解决，即提前预警。通过大数据技术，实现人、车、物及环境、行为分析等，实现多目标关联分析，提前实现事件发展态势、及交通异常事件的预测。

环境自感知场景落地，除了要具备大算力的AI芯片支持，算法提升精度来精准感知雪雨雾霜天气，还需关联气象数据实现即时感知，实时开启去雾、低照度、图像增强等操作，以达到全天候高清监控的目的。整个过程结合算力、算法及数据关联融合在场景化训练中不断实现算法精度的提升，才得以练就完美的场景自适应算法。

人员全息画像的场景落地，在具备支撑高精度人脸人体分析的大算力芯片为前提，集合人脸分析算法，人体属性提取等算法实现人脸、人体归档。结合车辆车牌识别算法结果，实现车辆轨迹及人车关联，可进一步结合时空信息及场景分析得出人、车的昼伏夜出情况，用于分析隐匿点及实现人员车辆追踪布控。

加入人工智能的安防行业，大数据应用目前主要在公安和交通行业，其他行业深度应用几乎没有，或者应用程度十分简单，比如：智慧工地的大数据+AI安防应用，也只是对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频，通过AI提取，进行浓缩分析。看似有数据管理和数据挖掘的AI表象，但无实质性的业务改善和提升，依旧是智能视频分析的常用功能。

但在AI视觉时代，一切都将大不一样。可以期待，未来在安防，不是一切数据业务化，而是一切业务数据化，也从智能安防时代的视频智能迈向数据智能的更高阶段，那时，数据能全面看、关联看甚至自动看。

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