羅昌雄

摘 要：近年人工智能技術在一些產(chǎn)業(yè)應用方面已經(jīng)開始發(fā)揮效能，正在推動新的一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，人工智能賦能安防也已經(jīng)成為行業(yè)的共識。通信運營商在過去網(wǎng)絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展中發(fā)揮了重要作用，如何在新時期抓住人工智能作為深化發(fā)展的突破口，在高清化、網(wǎng)絡化的基礎上，加大視頻監(jiān)控系統(tǒng)與用戶業(yè)務系統(tǒng)的高度融合，向數(shù)字化、智能化、個性化發(fā)展，文章對此進行了研究。

關鍵詞：網(wǎng)絡視頻監(jiān)控；人工智能；升級改造

《中國安防行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》顯示，目前我國安防領域的市場規(guī)模逐漸擴大，預計到2020年將會達到萬億級別，其中視頻監(jiān)控是成為安全防范系統(tǒng)的重要組成部分。2016年安博會上，人工智能在安防行業(yè)嶄露頭角，在目前IT技術支撐起來的安防行業(yè)中，AI賦能安防也已經(jīng)成為行業(yè)的共識，2017年工信部出臺了《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020）》，行動計劃從培育智能產(chǎn)品、突破核心基礎、深化發(fā)展智能制造、構建支撐體系等幾個方面，重點闡述了未來3年內(nèi)，我國人工智能重點關注的領域。在培育智能產(chǎn)品中，安防領域成為重點關注對象，無論是視頻圖像身份識別系統(tǒng)還是智能家居中智能安防產(chǎn)品。人工智能必將是安防視頻監(jiān)控發(fā)展的未來方向。一方面是視頻監(jiān)控自身具備的特點，使其成為人工智能落腳的最佳試驗場，另一方面也是視頻監(jiān)控智能化發(fā)展到今天的必然需求。

1 通信運營商網(wǎng)絡視頻監(jiān)控現(xiàn)狀

1.1 發(fā)展現(xiàn)狀

在發(fā)展歷程上，視頻監(jiān)控系統(tǒng)經(jīng)歷了3個時代，其中發(fā)展到現(xiàn)在第3代的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，監(jiān)控前端一體化及后端小型化，具備系統(tǒng)集成程度高、系統(tǒng)穩(wěn)定性高并能實現(xiàn)遠程監(jiān)控和管理的功能，主要是融入新發(fā)展的網(wǎng)絡傳輸技術、數(shù)字存儲技術、數(shù)字圖像處理技術及數(shù)字視頻壓縮解壓縮技術。

視訊業(yè)務是通信運營商比較看好的一項增值業(yè)務，各大通信運營商紛紛打造自己的視訊平臺，應用于平安城市建設以及公安、金融、教育、保險、酒店、石化等行業(yè)應用。以中國電信、中國聯(lián)通、中國移動為代表的通信運營商大力推廣其運營級視頻監(jiān)控服務，分別以“全球眼”“寬視界”“千里眼”作為運營級視頻監(jiān)控業(yè)務的推廣品牌，伴隨著4G移動網(wǎng)絡的出現(xiàn)，手機隨時隨地查看視頻監(jiān)控的創(chuàng)新應用激活了一大批小微企業(yè)、中小型商鋪及家庭用戶[1]。

1.2 存在問題

已建成的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，基本上是通過人員監(jiān)控和錄像視頻圖像來實現(xiàn)安全防護，通過人工回放錄像取證的方式效率十分低下，“預警預測”的最大訴求無法兌現(xiàn)，并不能主動有效地保障安全。基于智能化的視頻分析，需求越來越迫切：一方面實現(xiàn)過濾冗余信息，在發(fā)生警報之時及時向監(jiān)控人員報警，以便提高監(jiān)控效率。另一方面視頻監(jiān)控升級與用戶業(yè)務、管理系統(tǒng)融合。

2 視頻監(jiān)控人工智能技術

2.1 人工智能應用于安防行業(yè)

隨著安防產(chǎn)業(yè)技術的日新月異，以往的生態(tài)鏈系統(tǒng)開始逐漸被打破，安防行業(yè)從IT化走向DT化，隨著產(chǎn)品的同質化現(xiàn)象凸出，整個行業(yè)也開始從圍繞著產(chǎn)能向用戶需求轉變，當前產(chǎn)業(yè)鏈的核心已經(jīng)開始轉移，而智能化這是這種跡象的表征。在安防領域，99%以上的數(shù)據(jù)都是非結構化數(shù)據(jù)，這是借助人工智能進行視頻挖掘的價值所在。很多情況下，深度學習算法的突破，有利于完成如下工作：目標識別、物體檢測、場景分割、人物和車輛屬性分析等。深度學習技術的突進讓安防不再停留在解決用戶安全防范的需求，朝著更寬、更廣的領域延伸，視頻被賦予了更多的價值[2]。

2.2 人工智能視頻分析的幾種關鍵技術

2.2.1 大數(shù)據(jù)

據(jù)IHS Markit最新數(shù)據(jù)顯示，中國在公共和私人領域共裝有1.76億個監(jiān)控攝像頭，每年產(chǎn)生數(shù)千萬PB的數(shù)據(jù)量。視頻監(jiān)控業(yè)務正是一個依靠數(shù)據(jù)說話的典型數(shù)據(jù)依賴型業(yè)務，大數(shù)據(jù)與視頻圖像監(jiān)控業(yè)務有著天然的結合。為網(wǎng)絡視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)提供高效、安全、廉價的分布式存儲方式和存儲體系，實現(xiàn)視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，需要大數(shù)據(jù)技術支撐。

2.2.2 機器視覺

機器視覺能有效地對數(shù)據(jù)進行“智能化”存儲、分析以及應用，它已經(jīng)成為安防企業(yè)下一步突破“更”智能化的重要幫手。機器視覺簡單來說就是用機器代替人眼來做測量和判斷，對圖像進行識別，因此，機器視覺在人臉識別、車牌識別等方面得到大量運用。

2.2.3 深度學習

隨著監(jiān)控攝像頭的全面覆蓋及大量視頻數(shù)據(jù)的積累，一些大型項目的終端用戶（如公安、交警），正在迫切尋找新的視頻分析解決方案來重新解讀這些數(shù)據(jù)，獲取新的價值。深度學習算法的出現(xiàn)正好解決了海量數(shù)據(jù)與人力短缺之間的矛盾，有效提高識別準確率，不再需要人工的選擇或是創(chuàng)建特征集來描述監(jiān)控目標，可直接建立起從數(shù)據(jù)到目標模型的映射。

2.2.4 云邊結合

當前云計算是一種集中式中心化的云，但隨著IT基礎設施逐漸云化，大視頻、物聯(lián)網(wǎng)逐漸興起，集中式中心化云將不能適應低延遲、大帶寬等要求，這時候就需要向“中心化”的云發(fā)展。云邊結合是將智能算法前置，通過邊緣計算，將人臉識別等應用的抓圖的壓力分攤到前端，解放中心的計算資源。

2.3 應用分類

從廣義角度來說，目前智能視頻分析技術主要包括視頻分析、視頻識別以及視頻改善3類。其中視頻分析類實現(xiàn)目標移動方向檢測、周界入侵檢測、目標運動、車流量統(tǒng)計、人流量等功能；視頻識別類包括人臉識別、步態(tài)識別和車牌識別，其主要的技術是在大量視頻流圖像找出局部中的一些畫面的共同特性；視頻改善類可以針對或者是對振動的圖像進行一部分的優(yōu)化處理，以達到增強視頻可監(jiān)控性能，包括：車輛牌照識別影像消模糊處理、紅外夜視圖像的增強處理、圖像光變與陰影抑制處理等[3]。

3 人工智能視頻分析系統(tǒng)架構設計

人工智能視頻分析系統(tǒng)的架構設計主要分為3層架構：前端設備接入層、視頻媒體處理層和用戶表示層。前端接入層主要負責來進行前端的視頻信息、報警信息獲取，通過智能分析單元及編碼單元進行信息處理，接入業(yè)務中心，構成單元有：視頻采集單元、智能分析單元、編碼單元、報警單元等。第二層媒體處理層由中心業(yè)務平臺、媒體處理分發(fā)平臺和網(wǎng)絡存儲單元構成，負責視頻業(yè)務處理控制、視頻音頻的傳送與存儲，以及系統(tǒng)管理。第三層中心業(yè)務平臺作為整個人工智能視頻分析監(jiān)控的核心，實現(xiàn)用戶前端設備的接入認證、設備的綜合管理、流媒體分發(fā)轉發(fā)及業(yè)務的控制等功能，網(wǎng)絡媒體數(shù)據(jù)的數(shù)字化錄像、存儲、檢索、回放和管理由網(wǎng)絡存儲單元實現(xiàn)[4]，如圖1所示。

說明：CAM，攝像頭；IVAS，智能網(wǎng)絡視頻分析服務器；VMS，視頻分析管理服務器；EMS，電子地圖系統(tǒng)；ISCA，人工智能視頻監(jiān)控客戶端應用；ISCC，人工智能視頻監(jiān)控客戶端；NVRS，網(wǎng)絡視頻存儲服務器；SDU，信號及數(shù)據(jù)管理服務單元；DBS，數(shù)據(jù)庫服務器。

圖1 人工智能視頻分析系統(tǒng)架構示意

4 通信運營商傳統(tǒng)網(wǎng)絡視頻監(jiān)控升級策略與發(fā)展方向

4.1 實施策略

通信運營商與AI企業(yè)進行合作，對現(xiàn)有大量的傳統(tǒng)網(wǎng)絡視頻監(jiān)控進行升級改造是一種有效的途徑。AI公司擁有算法核心技術，可為通信運營商節(jié)省研發(fā)人力資源與時間，通過合作實現(xiàn)共贏。不僅如此，AI企業(yè)的入局也提升通信運營商在安防行業(yè)的競爭力，無論是在芯片、算法、產(chǎn)品化，還是解決方案方面。不管是哪一類公司，對傳統(tǒng)安防廠商來說，既有合作，更存在著競爭。AI企業(yè)入局為安防行業(yè)帶來了智能化的技術與信息，讓安防行業(yè)智能化的進程縮短了很長的時間，同時在技術層面少走了很多的彎路。在安防智能化之路上，傳統(tǒng)的安防巨頭正在逐步補齊在算法與算力上的短板，布局“人工智能”領域。目前代表性的AI企業(yè)中，以商湯科技、曠視、云從科技等為首的AI初創(chuàng)公司帶給安防行業(yè)最主要的影響打破了以往視頻監(jiān)控智能化發(fā)展已經(jīng)觸及的應用天花板，正在逐步實現(xiàn)公安行業(yè)一直對視頻監(jiān)控夢寐以求的“事前預警事中控制”的訴求。隨著視頻結構化、人臉識別、視頻智能分析等技術加快落地安防行業(yè)。現(xiàn)在的安防應用不僅是事后的事件追溯，還可以利用人工智能技術進行快速的分析、檢索。使得安防從原來的被動防御發(fā)展到了主動防御，整個應用模式發(fā)生了深刻的變化[5]。

4.2 升級后的應用場景設計

4.2.1 零售連鎖

應用于購物中心、連鎖品牌店、通信營業(yè)廳、超市等線下零售場景。幫助企業(yè)統(tǒng)計消費者人數(shù)、把握消費者屬性、了解消費行為，為企業(yè)經(jīng)營管理者決策提供大數(shù)據(jù)支持。

4.2.2 平安小區(qū)/校園

對小區(qū)邊界及住宅周邊進行智能監(jiān)控，檢測入侵、盜搶、翻墻等異常行為并自動報警，第一時間發(fā)現(xiàn)危險情況，保障小區(qū)/校園安全。

4.2.3 街景園區(qū)

應用于街道、園區(qū)、景區(qū)等室外場景。實現(xiàn)人群實時監(jiān)控、人流密度預警、行人熱點分布統(tǒng)計、行走路徑識別，防范安全隱患，提升安保效率，優(yōu)化場地設施布局。

4.2.4 智慧工業(yè)

對進入工地的人員進行安全帽佩戴檢測，識別未佩戴安全帽的人員，確保安全生產(chǎn)；對工業(yè)生產(chǎn)線上的不合規(guī)操作、線路故障、殘次品、儀表盤等事件進行識別警報，提升生產(chǎn)效率[6]。

5 結語

在過去的視頻監(jiān)控發(fā)展過程中，三大運營商都與時俱進，伴隨著圖像處理、網(wǎng)絡傳輸、存儲、編解碼等各項技術的日趨成熟，為用戶提供高清、流暢的監(jiān)控畫面以及多樣化的存儲方式。在最為鼎盛的時期，三大運營商為視頻監(jiān)控這個產(chǎn)業(yè)貢獻了覆蓋面積廣且業(yè)務模式成熟的運營級視頻監(jiān)控應用，但近年關于運營商視頻監(jiān)控服務的相關報道越來越少。如今人工智能AI時代的到來，以安防廠商領導的視頻監(jiān)控市場更是演變?yōu)榧夹g引導型產(chǎn)業(yè)，從原有的安防體系中延伸出更廣泛的人工智能視頻的應用。通信運營商可以抓住人工智能AI技術發(fā)展趨勢，借助運營級視頻監(jiān)控的服務模式在現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)鏈中運營的優(yōu)勢，以及也擁有相當規(guī)模的政、企、商鋪和家庭用戶量基礎，通過升級改造，為擁有不同需求的用戶提供更多可選的監(jiān)控服務方案，全面提升自身的市場競爭力。

[參考文獻]

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