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AI人工智能在安防监控领域4大痛点
来源:联达置高 | 发布日期:2021-12-01

目前,安防监控给大家提供了更为安全可靠的日常生活。不单单是运用到百货商场、小区物业、公司企业等地,还有道路的风险也在日益减少。交通肇事逃逸的逐渐减少,盗窃抢劫的恶性事件也大幅度降低不少。在科学技术发展迅速的今天,大家已经享受着安防监控提供的安全感。安防监控不仅可以对已经发生恶性事件的实时记录外,也能够对监控视频做好分析,获取这其中信息(如车牌号、面部识别、动作分析),进而做好视频推送预警信息、实现预防。可以起到“防范于未然”的作用。

1、对环境适应性能差

AI人工智能对视频内容的辨识,非常容易受到光照度条件、天气状况因素、图像的质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响;

2、数据分散

在传统化的安防体系中,不同平台系统数据开放性低,相互之间共享资源度低,因此很难开展多维数据融合分析。以面部识别为例,为提升面部识别的准确度,单纯性提升算法算力是不够的,还需要扩大分析数据的纬度,如精准定位、社交、车辆、消费等等可收集到的数据,通过这样大规模的多模态数据整合才可以达到目标追踪、分析的目的。


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3、场景理解受限

原因1:专业领域知识和经验累积不够;

原因2:在视频结构化过程中,智能监控还停留在基于静态特征的单场景环境中,极少涉及到大范围场景的关联行为分析,沒有把动作、行为等动态特征以及之间的关联性做结构化的处理。

4、缺乏自主完善能力

目前AI人工智能沒有自我成长的能力,只可以根据设置的条件做好自主分析,而不可根据分享能力和积累经验提升完善自己。

立足于现在,纵观未来,虽说智能安防的道路很坎坷,但伴随着政府部门的全力支持、数据的开放共享资源,算法算力的不断提升,AI人工智能与安防将全面融合,智能安防时代已经加速到来。


 

关于联达置高

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