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ai+安防:人脸识别的凝视

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【摘要】:
新兴技术在安防领域的应用脚步仍然在前进。5g、vr/ar等新兴网络和显示技术正在进一步推动安防领域网络管理和业务的变革,进一步提速产业升级。

       ai+安防的技术路径遵循人工智能应用落地的一般逻辑:智能监控摄像头设备连接着大数据,通过人脸识别,将成千上万张或静态或动态的人像画面与后台数据库进行比对,精确识别罪犯,并向相关部门提供抓捕信息,最终降低公安干警工作强度,减少工作风险、解放警力。

  从火车站进站检票,到城市公共交通,再到商场街道写字楼,无处不在的摄像头将个体身份、行为轨迹暴露在人工智能人脸识别的“火眼金睛”之下。

  回头看,ai+安防伴随着计算机视觉的发展而崛起。在此之前,安防领域从六七十年代模拟化,到2000年以后进入数字化阶段,技术也从编解码升级、传输升级(模拟-数字)、分辨率升级(标清-高清-超高清),发展到ai时代。2015年,卷积神经网络下的人工智能技术成熟,安防市场被智能化重新定义,摄像头从原来仅能看录像,演变为可以智能分析。

 

 

  一“脸”解锁智慧城市

  安防是城市所有公共场所的入口,海量的数据让它成为人工智能人脸识别技术停栖的深水港。作为人工智能落地最早、进展最快的火车头,ai+安防的场景范围如今已延伸至校园、交通、医院、园区、零售商店……用人脸识别技术这把钥匙,率先打开了智慧城市的大门。

  去年8月第二届世界人工智能大会上,云从全球运营中心落户上海浦东。“从技术应用的角度,ai+安防的应用场景可以分成两类,一类是协助公安办案抓人,用一张照片与公安内部的多张照片对比;另一类是公共场所的治安管理,通常是一个人与一张照片对比,即人证合一。”云从科技安防上海公司总经理杨漾介绍。云从科技从2016年3月开始在安防领域崭露头角。也是从那个时候,ai这条“鲇鱼”开始在国内安防市场搅动。

  2016年,bat三巨头之一的阿里发布“城市大脑计划”,同年年底,云从科技也开始拓展安防业务;2017年,传统安防大企海康威视提出ai cloud概念。短短几年,智能安防领域聚齐了传统安防企业、互联网巨头和ai独角兽企业,可谓群雄并起。

  智慧安防无疑是智慧城市建设中新技术与业务结合性好、需求迫切、落地性强的一个领域。

  乘客刷脸乘坐长途汽车、学生刷脸进入校园、患者刷脸挂号就诊……去年9月,云从科技用3d结构光双目识别技术在广州南沙落地智慧城市方案。“一脸走南沙”人工智能统一服务平台提供三大服务体系:南沙微警可信身份认证的可信服务、基于人脸感知的智能公共服务、“一脸走南沙”小程序带来便捷生活的社会服务,深入南沙的边检、交通、海关、旅游、消费、教育、劳务等方方面面。

  数据安全的隐忧

  不是所有地方都能拥抱这项技术。在地球的另一端,人脸识别技术一直没能让科技公司和法律界人士彻底放下戒心。他们总是担心这项技术会对公众隐私造成侵犯。

  今年6月,ibm ceo阿尔文德·克里什纳在递给美国国会议员的一封信中写道 :“ibm反对使用任何技术来监视大众、种族定性、侵犯基本人权和自由,以及从事任何与我们价值观及原则不一致的事情。”ibm宣布不再开发、提供任何人脸识别相关技术。

  给人脸识别这项技术泼冷水,这不是第一次,也不会是最后一次。人工智能数据的获取、处理和应用具有极强的隐私性与领域扩展性,因此关乎公民个人信息安全甚至国家信息安全。人工智能技术头顶上仍然要高悬一把达摩克里斯之剑。如何保证公众数据不被用作商业化用途?不仅是公众,更是国内公共安全部门时刻关心的问题。

  取得客户的信任很关键,因为它关系到人工智能搭建模型的基础——数据获取。数据缺失,很多预测准确率不高。数据难以获取主要与公众的隐私有关,科技企业如何在利用好数据的同时合法合规?

  “云从科技脱胎于中科院,严格遵守一贯的道德标准和责任。”杨漾表示,在架构上,云从选择全内资架构,免去全球竞合过程中带来的资本背景问题;技术上,云从的技术部署不会采集数据,所有数据是存放在客户私有云上,最后用于识别的数据是脱敏过后的编码,理论上不具有回溯性。

 

 

  新技术加速产业迭代

  新兴技术在安防领域的应用脚步仍然在前进。5g、vr/ar等新兴网络和显示技术正在进一步推动安防领域网络管理和业务的变革,进一步提速产业升级。

  例如,5g带来更快的网络连接速度,可以将各个大城市的各个社区安防设备连接起来。随着云技术和网络虚拟化技术的发展,5g技术能够有效解决智能安防在多感知节点连接通讯网络传输的问题。

  微软虽然没有直接参与安防领域,但是与微软人工智能和物联网实验室合作的vr基础软件企业已经与海康威视开始了技术合作。在公共安全领域,ar/vr技术应用可以实现现场执法者和后端数据联合,辅助现场办案决策。

  此外,在人工智能时代,越来越多的芯片厂商开始布局边缘计算,尤其是在安防这个场景中,云端ai芯片很难满足客户需求,优秀的边缘计算产品与方案将更便利于行业客户。

  现阶段,与安防相关的ai技术精准度还远远没有到达天花板,基于安防场景的不断变化,其对算法迭代的要求一定是非常严苛且上升的。

  在这个市场中,谁能够看到算法精度提升解锁的更多场景,并根据场景的变化做到最为快速且精准的反应,谁就能在未来竞比中走得更远。

      来源:网络