如果回首看安防，2016是一个开启新时代的关节点。这一年，安防和AI正式“联姻”，五年来，AI安防，重建了智能想象、真正的海纳百川。

人工智能的定义

       人工智能在计算机领域越来越受到重视，并被应用于机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔森教授对人工智能的定义是“人工智能是关于知识的学科，表达知识，获取知识，使用知识的科学”。另一位MIT教授温斯顿表示：“人工智能是研究如何用计算机处理过去只有人才能做到的智能工作转化。”这些主张反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。也就是说，人工智能是研究人类智能活动规律，构建具有一定智能的人工系统，如何使计算机具备过去人类智能所需的能力，即使用计算机的硬件和软件来模拟人类智能行为的基本理论。

人工智能在安防需要展开深度应用，那么人工智能有哪些核心技术与安防相关的核心技术呢？记者总结为有几点：

计算机视觉

计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

由于在当下针对已经生成的海量视频内容需要进行自动化处理，识别出特定的人、车辆、物体或者事件。

另一方面，将计算机视觉技术与摄像头结合，使得摄像头具有实时识别人脸、车辆、物体的能力。

此外，除了公安领域，在出入境管理、交通领域、商业识别等强识别监控领域，计算机视觉也都有所应用。

自然语言处理

自然语言文本的处理是指处理与计算机具有的人相似的文本的能力。

例如，自动识别文件中提到的人物、地点等，或提取合同中的条款进行表。

计算机视觉和自然语言处理是高度合作的技术，自然语言处理给计算机视觉的图片数据带来了结构化和语义化。

例如，将交通执法中用照相机拍摄的图片机器视觉技术形成的小任务块与自然语言处理形成语句联合描述图片，弹出警告信号。

机器学习

机器学习不是深度学习，而是从数据中自动发现模式，模式，如果发现就可以预测，处理的数据越多预测也就越正确。

其核心是机器学习可以从数据中自动发现模式，模式，一旦发现就可以用于预测。

例如，如果向机器学习系统提供关于交易时间、商家、场所、价格交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，则系统学习到可以预测信用卡欺诈模式，交易数据越多

从现在的安全技术来看，面部识别、陪伴机器人、智能分析……安防正在擦出人工智能的火花。

生物识别技术

生物认证融合了计算机、光学、音响、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生物特性，如指纹、脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人认证，最初应用于司法认证。

随着科学技术的发展，生物识别技术已经成为个人识别或认证技术的重要方式，面部识别作为生物特征识别的重要分支，其侵害性和对用户来说最自然直观的识别方式容易被接受。

近年来，深度学习技术在业界得到了广泛认可，在各相关领域取得了飞跃性的进展，特别是深度学习技术在面部识别领域的应用。

无锡作为智能城市的先驱，现在在机场和四个区配置了110个摄像头，访问了面部识别功能，复盖了460个小区飞行员，至今成功处理了4000万人的面部，据此逮捕了10名犯罪嫌疑人，嫌疑人的身份

除以上内容外，实际的脸部识别在安全领域中，有狱警、技术搜查、监狱、车辆监督管理、边检、安全、法院、治安、DEA等细分市场，不仅通过照片在人口信息基础上查询照片的身份信息，还通过视频数据

以海康认证通道为例，他们产品在近景的脸部识别中，有效解决了非法人蹲下保护附近，等待通道打开混入的那个“脸部一人”进出，非法人跟着授权人群，其他人的脸部人群一个人认证，实时锁定检测最近的人的脸，以免很多人错误地判断。考虑到不

同的应用情况，设备可以对人员权限进行分组管理，内部人员可以直接擦脸迅速通行，外部人员需要在身份证面部核对成功后进出。同时，将数据本地保存或上传到平台，方便留下证据查询。

这样，随着人们需求的变化，在不同的应用场景中，脸部识别技术也根据需要开发了各种各样的产品，可以满足人们的需求。

       第一，公安行业渴望在大量的视频信息中分析发现嫌疑犯的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有天然的优势。

通过实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车等属性信息，可以迅速发现嫌疑人的线索，大幅度提高公安图像检索的效率

其次，交通行业利用人工智能技术实时分析城市交通流量，实时掌握在城市道路上通行的车辆轨迹信息、停车场车辆信息和小区停车信息，合理配置资源，引导交通

       在智能楼宇中的应用。人工智能建筑的大脑，综合控制建筑的安全、能耗，对进出大楼的人、车、物实现实时跟踪定位，区分事务人员和外来人员，监视大楼的能耗，优化大楼的运行效率，延长大楼的寿命

       在厂区的应用。在厂区场所，一方面是广泛应用于生产线的操作机器人，另一方面利用可移动的巡逻机器人，定期巡逻，分析潜在的风险，保障全封闭无人工厂的可靠运行。

       民间安全对策的应用，主要表现在人工智能与智能家居的结合上，利用人工智能的强大计算能力和服务能力，为各用户提供差异化的服务，提高个人用户的安全感，切实满足人们日益增加的服务需求。

虽然安全对人工智能有着可靠的实际需求，但安全是广泛的行业，可知只要深入挖掘，人工智能就对安全起到了很大的作用。

       不仅解决了一些巨大的实际需要，而且人工智能在安全中的应用也极其广泛。适用于以下场景应用程序：

       人员分析应用，根据人工智能系统人员特征识别服务的输出结果进行数据分析，实现人员身份识别、人员配置防止、面部轨迹等功能。

       车辆分析应用，是满足全地图操作，实现可视化的应用，包括轨迹分析、拼车分析、碰撞分析、频率分析、假牌分析、隐匿车辆挖掘等功能。

       多资源时空应用，可以基于GIS地图的指挥调度，通过地理信息系统对各视频资源进行一体化管理，实现监视图像的直观可视化应用。

       快速获取值得注意的监视点和监视区域图像，实现目标的在线跟踪。

       通过视频层的叠加、视频资源的检索和视频定位，以图形形式展示道路状况、资源的分布状况、人员的分布状况、地理坐标信息、警察的配置状况，直观地全面展示全球信息，指挥案例。

       视图内容警报、自动警报联动应用程序自动警报视频的内容。

       触发预先设定的预案后，联动的摄像机同时打开监视图像，形成事件现场的监视包围，同时实时发出警报。

       布控智能规则分析功能包括区域入侵、纽带检测、非法停车、徘徊检测、吵架检测、物品遗留、物品丢失、非法后续、人群集合、车流统计、车牌特征识别、烟火检测等。

       实时视频标记的应用可以利用实时视频进行实时结构化，包括人、车、运动目标进行特征提取，实时视频标记是将视频数据转化用于*实战的信息，视频数据的信息。

       快速匹配搜索应用程序对嫌疑犯进行匹配，快速确认目标身份，提供智能、精准、快速面部匹配和完整视频图像的大数据分析挖掘应用程序。

       综合解决人物形象实时跟踪监视警报、人物id快速匹配检索批准、人物历史跟踪调查等审计员、找人、警报、跟踪等人员管理监视问题。

      视频图像智能检查的应用对多种格式的视频、图片采用适合多种场景、多种状况的图像处理算法，可以实现模糊图像的锐化处理。

       另外，实现了视频、图片中涉案嫌疑人的智能(系统自动提取描述信息)结构化描述，减少了人工标记输入的结构化描述信息的工作量，同时满足了多个检索方式，提高了视频阅览的速度和效率提供视频智能标注服务和搜索服务，减少事件视频中嫌疑犯信息丢失的可能性。
       车辆数据碰撞挖掘应用，可以对卡口图片车辆数据的二次识别，包括车牌号码、车辆品牌、车辆子品牌、车辆年款、车辆颜色、车牌颜色、车辆类型、车牌类型、年检标、遮阳板、安全带等车辆细节信息，将车辆的运行轨迹，活动规律等进行数据碰撞比对，从而挖掘隐藏的案事件线索实现可视化的应用，功能包括：轨迹分析、跟车分析、碰撞分析、频次分析、假牌分析、隐匿车辆挖掘等。

       车辆实时布控应用针对被盗车辆、违章车辆、干涉事件车辆、高危人员车辆、重点车辆等，打开特定移动目标对象的特征属性(例如车牌号码、车型、颜色、空间区域等)及其组合。

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