IBM在90年代首次提出“智慧城市”概念后，我國在1995年正式啟動數字城市建設的進程，進入地理信息數字化時代，也就是“數字化”階段。在互聯網和信息技術的發(fā)展過程中，中國城市智慧化在2005年和2008年先后邁入了“無線化”和“感知化”時代。2017年以來，以人工智能為代表的新一代信息技術再次騰飛，5G通訊技術、量子計算等構建的智聯網將是智慧城市協同管理優(yōu)化與趨勢判斷的基礎，可以預見，“人工智能城市”的時代即將到來。那么，最近很火的人工智能在智慧城市建設中發(fā)揮什么樣的作用呢？本文將簡要介紹人工智能在智慧安防場景的運用。
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機智過人還是技不如人？
經過海量數據訓練，人工智能可在邊界清晰的領域內游刃有余，只是與在開放環(huán)境下能夠對變化中的事物不斷學習進而適應的人類智能相比，機器在面對超過固定規(guī)則設置的罕見場景時，往往不知所措，魯棒性（抗變換性）有待提高。盡管如此，城市發(fā)展建設的方方面面都有大量的潛在的可供現有技術能力來升級改造的空間，比如機器的感知、認知、大數據處理以及運動控制等方面取得的能力突破來融合。
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計算機視覺+深度學習技術是智慧安防的基石
除了具備傳統的視頻監(jiān)測功能（實時監(jiān)控以及回看錄像），基于人工智能的智慧監(jiān)測將會在識別（車輛識別、動態(tài)人臉識別）和分析（行人屬性分析、密度監(jiān)測和檢測異常情況）上發(fā)揮巨大潛力。因此，基于人工智能技術的智慧安防平臺的流程可以總結為四個主要流程。
一、 目標檢測：基于運動目標檢測、人臉檢測、車輛檢測技術，實現智慧安防從提取視頻目標到識別有效和無效目標的升級與改變
二、 目標跟蹤：基于多目標跟蹤、目標融合、目標評分技術，實現智慧安防從特定場景中有效持續(xù)跟蹤到獲得高質量抓拍圖片的升級與改變
三、 目標特征提取：基于深度學習網絡結構的特征提取和分類技術，實現智慧安防從對目標圖片的屬性識別到判斷可視化的特征屬性的升級與改變
四、 目標檢索：基于大數據的 GPU 檢索技術，實現智慧安防對目標人員的特征檢索在千億規(guī)模數據中定位的升級與改變
與人工智能技術的結合助于搭建全面高效的智慧安防系統
自人工智能技術引進到智慧安防平臺以來，其細分系統涵蓋城市安防管理的各細分領域，比如，閉路監(jiān)控系統、防盜報警系統、樓宇門禁系統、一卡通系統、停車場管理系統、智能門鎖、電子圍欄、紅外周界報警系統、巡更系統等等每個細分系統都在安防領域承擔不同功能，未來將會為基于人工智能的智慧安防平臺數據提供、基礎設施，多維度布控起到補充的作用。
目前，我國傳統攝像頭高達90%都無法服務于視頻智能化。升級安防場景有助于搭建更高效的城市治安系統，隨著技術的革新和發(fā)展，基于人工智能技術的安防系統將取代傳統的安防措施。大型安全防范系統結合技術手段，具有探測、監(jiān)控、報警、管理等基本功能，用于預防、制止違法犯罪行為和重大治安事件，是維護社會治安穩(wěn)定的基礎設施。
作者：深圳智慧園區(qū)信息技術有限公司咨詢顧問 靳曉威
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