智慧安防在智慧城市中的应用
2021/6/27 17:21   中国安防行业网      关键字:智慧安防 智慧城市 应用      浏览量:
安防是城市的刚需,没有智慧安防智慧城市将无从谈起。城市公共安防涉及城市治安管理、城市管理、交通管理、安全生产监管、应急指挥等众多行业和部门,对数据的多源采集、充分共享、深度挖掘、创新应用要求非常高。在智慧城市众多的专项领域里,智慧安防是最能体现立体感知、数据融合、业务系统、开放创新等智慧城市建设特征的专项领域。
  安防是城市的刚需,没有智慧安防智慧城市将无从谈起。城市公共安防涉及城市治安管理、城市管理、交通管理、安全生产监管、应急指挥等众多行业和部门,对数据的多源采集、充分共享、深度挖掘、创新应用要求非常高。在智慧城市众多的专项领域里,智慧安防是最能体现立体感知、数据融合、业务系统、开放创新等智慧城市建设特征的专项领域。对国家建设而言,建设智慧安防能够完善国家的治理体系和促进国家治理能力现代化,为实现“两个一百年”的奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实的力量;对社会需求而言,建设智慧安防是在有力的响应人民群众对于安全的需求,满足人民群众对高质量生活的向往;对行业发展而言,建设智慧安防能够能够推动安防行业的发展,促进安防手段不断完善,进而衍生出创新产品以及新的安防模式,从而提高安防行业的整体水平。
  一、智慧安防在智慧城市建设中的发展现状
  近年来,在网络、数据、计算、芯片、算法等基础能力技术的助推下,随着物联网、大数据分析、人工智能等技术和应用的不断成熟,特别是计算机视觉、视频结构化分析、视频图像深度学习等人工智能技术的引入,公安大数据和社会大数据的深度挖掘,城市公共安防智慧化水平不断提升。“AI+安防”正成为安防行业发展的热点和共识。
  按照中国信息通信研究院的统计结果,2018年中国人工智能市场主要由五个领域构成,按照市场规模从高到低分别为:机器视觉占比37%,语音识别占比22%,自然语言处理占比16%,基础算法及平台占比14%,芯片占比11%。而在机器视觉领域市场构成中,安防行业以67.9%占据大部分份额,这得益于中国公共安全视频监控建设的庞大市场。安防行业也从单一的安全领域向智慧城市各领域应用方向发展,旨在提升生产效率、提高生活智能化程度,为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。
  二、智慧安防在智慧城市建设中的机遇与挑战
  智慧安防的建设切实增强了城市整体防控、打击犯罪、信息安全、城市治理等能力,目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。在这个阶段,数据的采集、分析和应用是关键。
  在智慧城市中,城市公共安防在各行业领域广泛应用,并融入全社会乃至普通百姓的多方需求。与此同时,推动安防系统从传统的被动防御升级成为主动判断和预警的智能防御,是安防行业一直以来的迫切需求。安防信息隐藏在城市运行的各项指标背后,其数据的采集不能只依靠政府部门,要基于“共建共治共享”理念,推动社区、学校、医院、企业、酒店、工地等企事业单位等共同承担起数据采集责任;要建立起以视频监控为核心,包含MAC、音频、指纹等多种类型的数据采集手段;要实现吃、住、行等不同场景的信息全域覆盖、全程采集。
  安防数据数量巨大、价值密度低、种类繁多,不仅对人类来说使用起来非常困难,对其进行智能分析和挖掘也是很困难的事情。目前,安防视频智能分析技术对于视频成像质量要求较高,而目前的视频图像质量受环境影响较大,加上由于编码、网络带宽等因素制约,在视频模糊、光照不足等情况下无法实现视频分析技术的有效辨识;同时,安防数据在各数据库之间的关联融合非常少,数据资源仍处于分散状态,数据的开放和共享程度低,难以开展多维数据融合分析,需要结合应用场景进一步提升模型算法,充分发挥机器学习、数据分析和挖掘等各种人工智能优势,开展智能分析。
  三、智慧安防在智慧城市建设中的发展前景与趋势
  随着AI、大数据等技术在安防领域应用的不断深入。智慧安防未来发展趋势主要表现在三个方面:
  1.“云+端”全智能感知
  AI与前端感知设备的结合,通过赋予前端边缘计算能力,可以将人像识别、车辆识别、行为识别等部分智能化分析功能前置,实现“云+端”的AI安防整体架构,既满足城市安防对多元细分场景的智能化应用要求,又通过计算和数据的边缘化,降低了数据传输对网络的压力和对数据中心的依赖,更好提升全网智能化效率。
  2.人机协同智能化作战
  人机协同智能协同在需具备基于人类状态模型的机器认知能力,基于知识图谱的人机知识共享能力和基于智能推理的多人多机全局规划能力。在智慧安防领域,人机系统可在远程应急指挥、事故现场联合搜救、人类不可及区域的作业等场景下发挥作用,实现人机组织主动认知,相互协同。如在危急环境下,市民可以通过手势给视频监控系统发送求助信号。
  3.基于全局的认知智能
  安防大数据集合了多个部门、多个系统在不同时间点的数据,数据价值密度很低,全局数据分析能力不足严重制约了安防数据的应用。未来,让机器学习实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据,从海量数据中洞悉人所没有发现的复杂隐藏规律,最终能够从全局视角制定超越人类局部次优决策的策略,是智慧安防发展的重点方向。
  综上所述,智慧安防建设的不断推进,将为智慧城市建设提供基础性支持与保障,为智慧城市的其他环节建设提供关键的技术支撑,从而推动智慧城市的建设与发展,不断满足人民群众对高质量生活水平的向往,提高人民群众的安全感、归属感、幸福感,同时也助力国家治理体系与治理能力的完善。

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