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AI+安防崛起:为智慧城市提供无限可能

来源:安防展览网整理
2021/4/14 9:16:1451074
  【安防展览网 智慧城市】随着人工智能、物联网、5G网络等新兴技术的应用落地,全国多地积极开展智慧城市建设。安防是城市建设的刚需,如果没有智慧安防,智慧城市也将无从谈起。经过二十多年的发展,传统的人防已进化到智能化安防,并向现在的智慧化安防发展。
 
  21世纪的“智慧城市”,能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能的响应,为人类创造更美好的城市生活。
 
  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。安防像血液一样渗透于城市的治安、交通、社区、教育、生产等各个方面。
 
  AI技术为智慧城市提供更加安全的保障
 
  AI+安防简单概括起来,就是利用电子信息技术进行安全防护,通过网络与治安部门联系,在案件发生时自动联系治安部门,及时阻止不法分子的*行为,具体应用场景如下:
 
  1、智慧医院。医院作为安防应用的重要领域,除了传统意义上的安防系统外,还应将安防系统与医院的业务紧密结合,构建起一个科学、合理的既能保障医院安全同时又能有利于医务开展的综合应用系统,这是国内医院安防应用发展和提升的重要过程,从目前医院安全管理来看,这个过程具体呈现出网络化、集成化、数字化等特点。
 
  2、智慧家庭。随着物联网技术的积累,云计算、大数据以及人工智能技术的进步,以及传统家电厂商、通信厂商以及互联网企业、智能硬件厂商的齐力推动,国内智慧家庭市场迅速升温。在智慧家庭中,智能安防的应用主要体现在监控、防盗、消防预警三个方面。当检测到家庭中没有人员时,家庭安防摄像机可自动进入布防模式,有异常时,给予闯入人员声音警告,并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后,又能自动撤防,保护用户隐私。
 
  3、智慧工厂。工业机器人由来已久,但大多数是固定在产线上的操作型机器人。可移动巡线机器人在全封闭无人工厂中将有着广泛的应用前景。在工厂园区场所,安防摄像机主要被部署在出入口和周界,对内部边边角角的位置无法涉及,而这些地方恰恰是安全隐患的死角,利用可移动巡线机器人,定期巡逻,读取仪表数值,分析潜在的风险,保障全封闭无人工厂的可靠运行,真正推动“工业4.0”的发展。
 
  4、智慧交通。在交通领域,随着交通卡口的大规模联网,汇集的海量车辆通行记录信息,对于城市交通管理有着重要的作用,利用人工智能技术,可实时分析城市交通流量,提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑,实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息,停车场的车辆信息,以及小区的停车信息。能预测交通流量变化和停车位数量变化,合理调配资源、疏导交通,实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度,提升整个城市的运行效率,为居民的出行畅通提供保障。
 
  5、智慧警务。公安行业用户的迫切需求是在海量的视频信息中,发现**的线索。人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片,可实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车属性信息,并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息,再利用强大的计算能力及智能分析能力,人工智能可对*的信息进行实时分析,给出最可能的线索建议,为案件的侦破节约宝贵的时间。
 
  AI+安防崛起,让智慧城市拥有无限可能
 
  安防是智慧城市建设的重要部分,而AI+安防的崛起,更是成为智慧城市建设的技术支撑和驱动力量。“AI+安防”可以为城市的应急指挥、民生服务、城市运营、交通管理、商业决策提供云边融合AI解决方案,为城市注入智慧,让城市具备“能看懂、能思考、能指导行动”的核心分析能力,从而大大推动智慧建设规模化建设。
 
  毫无疑问,安防行业的人工智能化是必然的趋势之一。AI技术与安防结合,切实增强了城市整体防控、打击*、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。
 
  尤其近几年来,伴随着人工智能技术的第三次大爆发,众多围绕AI技术的企业走到了台前,AI+安防向着智慧城市不断迈进。伴随一系列国家政策的出台,AI技术在安防领域将加速落地,并掀起新一轮智能安防改造与建设热潮。同时,AI技术的融入,促使智慧城市不断向网络化、集约化、智能化发展。未来,搭载AI技术的实时智能视频监控系统,也将作为智慧城市中平安社区、智能交通、智慧商业、智能家居等领域物联网应用的核心一环。
 
  AI技术的融合,提升了整个安防领域的智能化水平,推动了安防产业的升级换代。那么,AI技术在智慧城市安防应用中有哪些发展趋势呢?
 
  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。美国斯坦福大学发布的2030年人工智能生活报告当中,全面评估了人工智能发展,并将人机相互补偿和增强的智能协同系统列为未来AI的重要发展趋势之一。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。
 
  总之,人工智能技术在智能安防建设中扮演着重要角色,活跃在各类智能安防平台的应用领域中。伴随着5G、物联网技术陆续落地,AI技术不断地融入现代安防应用中,促使智能安防向更高层级的“智慧安防”迈进,为智慧城市的未来提供了无限可能与更加安全的保障。

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