沈利軍 對外經濟貿易大學

一、引言

安防行業(yè)來源于早期的CCTV閉路電視技術，隨著科技的不斷發(fā)展以及人們生活水平的不斷提升，公共安全問題越來越受到社會的關注，因此閉路電視也逐漸發(fā)展成為集合了云存儲、通訊、人臉/人型識別、智能警戒、智能分析、智能控制等功能為一體的全方位的公共安全服務技術，是技術防范領域的核心構成。從技術角度來看，這些技術都有一個共同點，就是大量應用了大數據技術和AI技術，從而使安防技術可以從海量的無價值數據中提取出有價值的數據，并應用到社會生活當中，提升民眾的滿意度和社會的安全感。

二、AI和大數據成為發(fā)展方向

安防行業(yè)對于音視頻新技術的應用是最為積極的，從最早的4K/8K畫質、H265算法、紅外成像技術、星光夜視、AI人臉識別技術、云存儲商用化和民用化、遠程高清視頻傳輸、5G視頻信號傳輸民用化等，都是由安防行業(yè)率先應用。也正是由于安防行業(yè)對于數字化轉型的堅定的決心，所以才使得以中國企業(yè)為代表的安防技術產業(yè)成了全球領先的水準。AI統(tǒng)計在安防領域流程如圖1所示：

圖1 AI統(tǒng)計在安防領域總體架構圖

從技術發(fā)展方向的角度來講，中國安防行業(yè)堅定的數字化改革，使得IPC產品逐漸替代了傳統(tǒng)的CCTV并快速席卷了全球市場，掀起了技術革新的狂潮。而數字化轉型過程中，大數據問題是安防行業(yè)所面臨的最大障礙，因此隨著大數據技術以及AI技術的出現，正好解決了對于數字化形態(tài)下的海量的數據（在H265編碼技術下1小時的高清視頻有2G，而安防監(jiān)控的一般要求是連續(xù)存儲24H*15D）傳輸困難、存儲困難、檢索困難的問題。而后，隨著無線傳輸技術的發(fā)展，大數據的需求也從有線傳輸轉向了無線傳輸，又從帶寬、存儲、數據處理上出現了新的困境。因此，AI技術通過價值數據的識別，將有用數據通過云存儲的方式進行遠程管理，從而極大的解決了安防行業(yè)對于數據管理困難的問題，同時也提升了用戶使用滿意度。而這些技術的不斷應用，又催生了新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的興起，使安防行業(yè)從音視頻管理向云技術、AI技術、大數據分析等方向不斷的擴展，促進了科技的進步。

（一）AI技術的特征

大數據的應用和發(fā)展是AI技術被發(fā)明的根本也是必然的結果，AI技術需要利用強大的計算能力和大數據的支撐，其主要由知識的學習和預測決策能力兩部分組成。

1.知識的學習。對以往歷史數據的分析而找到有價值的數據內容并形成規(guī)則的過程。最為常見的AI技術學習就是通過用戶廣告點擊率數據的分析，來獲得用戶點擊的規(guī)律，包括時間段、類型、樣式、內容以及人群等，從而提取出相應的廣告點擊規(guī)則，為廣告的精準性投放提供支持，即節(jié)約了投資者的成本，節(jié)約了用戶的時間，節(jié)約了互聯(lián)網資源和廣告空間，提升了社會生活的效率和商業(yè)活動的效益，實現了多盈的局面。

2.預測決策能力。以安防技術中的人臉識別技術來講，通過某個特殊場景中人臉的不斷訓練，可以使AI設備的預測決策能力獲得極大的提升，從人臉識別70%的準確率在通過強化訓練后可以達到96.5%以上，從而用于為公共安全防范提供服務。這個AI技術的訓練過程，就是通過不斷改進和優(yōu)化當前圖譜建立的模型，來實現準確的預測和決策能力（見圖2）。

圖2 中國人臉識別市場規(guī)模預測（單位億元）

（二）統(tǒng)計數據來源和處理流程

統(tǒng)計數據來源方面，涉及統(tǒng)計信息收集、整理、存儲和應用各個環(huán)節(jié)，從流程設計角度進行分析。安防行業(yè)從數據存儲階段進行分析，不僅要存儲信息數據資源，還要對圖片、視頻、影像等資料進行儲存和轉換，才能更好地體現數據整合的全面性，很多數據還需要進行轉換，這些都對統(tǒng)計數據整合存儲提出了更高的要求和挑戰(zhàn)，如果統(tǒng)計數據存儲設備不能滿足統(tǒng)計工作要求，不能建立起大數據體系，將很難提高統(tǒng)計數據向成果的轉換。

統(tǒng)計數據技術處理方面，安防行業(yè)引入現代統(tǒng)計數據技術加強結構化和非結構化檢測應用，才能不斷提高整合效率和準確度，引入數據庫技術進行數據綜合處理和關聯(lián)性分析，不斷提高數據質量。另外還有統(tǒng)計數據質量檢測技術、信息識別技術以及大數據分析技術，這些數據都需要按程序動態(tài)進行處理分析，目前可視化數據分析成為大數據分析技術常用的手段，在智能分析方法（AI技術）數據挖掘算法能夠實現對不同類型與格式數據的轉化，已經成了現代安防行業(yè)的核心技術。

（三）AI催生了大數據的價值

利用AI技術可以對大數據進行聚合和碰撞，從而使這些無序的數據加速產生價值。而在這個過程當中，首先需要源源不斷的提供鮮活的數據，再建立先進的算法模型并不斷的進行優(yōu)化和沉淀。最后通過云計算、服務器運算等方式來對當前數據和模型進行訓練和優(yōu)化，最終提出了有價值的數據，來為社會生產生活中的各類活動提供有效的數據支撐。

三、AI和大數據產品的應用實踐

（一）智慧社區(qū)中安防技術的應用現狀

在安防領域的應用中，AI技術和大數據技術其根本的目的是提取有價值的數據，因此充足的原始數據是非常關鍵的。當前安防技術中提出了“星光級技術”也就是在夜晚星星所發(fā)生的光照的條件下，可以通過攝像頭采集彩色畫面，從而為AI技術和數據存儲提供支持。而800萬像素的水平攝像機也已經是比較常見的設備，在這個4K電視還遠沒有普及的年代，安防技術已然將最高清的視頻圖像作為了基本配置。該技術的實現是通過超低噪度的CMOS傳感器或者雙SENSOR技術實現的圖像成像，并通過模數轉換及算法來實現數字化。這些全實時的高清圖像正是給了AI技術和大數據技術的用武之地，也是體現了其真正的價值所在。

目前，在全球領域內，智慧城市建設數據已經超過了1000個，而我國的在智慧城市建設方面的成果尤其顯著，當前是已建成了300余個智慧城市，再加上正在試點的500多個城市，已然成了全球智慧化（公共安全領域）程度最高的國家。城市的智慧化，需要依托組成城市的各個社區(qū)，因此只有解決了社區(qū)的智慧化才能實現城市的智慧化，也就是說社區(qū)是城市的細胞和縮影，社區(qū)的智慧化程度一定程度上代表了城市的智慧化程度（見圖3）。

圖3 智慧城市中心系統(tǒng)網絡拓撲圖

（二）社區(qū)安全性需求保障

作為人類需求最基本的需求——安全需求不僅是落后國家的根本要求，也是發(fā)達國家的根本要求。而社區(qū)作為居民居住的場所，確保社區(qū)的安全性就是保障了城市居民的安全，也是當前公共安全中最為重視的部分。安全防范的措施是包括了“人防、技防”兩個方面，而人防是指通過人員管理的方式來實現公共安全，而技防則是指通過利用技術來實現對公共安全的保障。大數據管理和AI技術，可以將各類數據進行二次分析，借助AI的強大的學習能力和大數據技術的處理能力，來從中提取出有價值的數據，從而實現對危險行為的報警，以及需要對某犯罪嫌疑人進行追蹤時，快速的從門禁、走廊視頻監(jiān)控、重要場所的入侵檢測報警、訪客管理記錄等內容中獲得有用證據，并提供給警方進行備案。同時對人臉進行識別，獲取其行動軌跡，并確保該嫌疑人二次出現后進行自動報警，從而起到主動防御的作用，提升社區(qū)的安全性。

（三）社區(qū)便捷性需求保障

再以停車場為例，通過停車場管理子系統(tǒng)可以對小區(qū)的各個停車場入口進行數據的采集，也就是無論車輛從哪個出入口進出，都可以被系統(tǒng)記錄車輛信息和采集車輛活動的圖像，這些數據在經過大數據分析和處理后可以利用于AI技術的預測和決策。比如當停車場或者社區(qū)內有區(qū)域正在進行施工時，為了保證周邊人員以及車輛的安全，需要設置警戒線，但是靜態(tài)的警戒線不一定能夠有效的阻止車輛的進入，因此可以利用AI技術在危險區(qū)域設置電子警戒線，當車輛或者行人進入警戒區(qū)域時就會被AI系統(tǒng)所識別，并向外部報警設備發(fā)出警告聲，提醒車輛或者行人遠離危險區(qū)域，從而起到主動防范的作用。

（四）社區(qū)信息聯(lián)動性保障

當前各類用于公共安全和服務的子系統(tǒng)被安裝和使用，同時也形成了智慧社區(qū)的重要組成部分，但是由于各子系統(tǒng)之間存在數據兼容性和互通性的問題，使得整個社區(qū)系統(tǒng)在進行管理時會面臨著諸多困難，從而限制了智慧性的作用。大數據技術和AI技術，其本質上是對各類無序或者有序的數據進行分析和處理，從而建立起有效的規(guī)則來為用戶服務，因此，要解決社區(qū)智慧性和聯(lián)動性的問題必須通過這兩種技術實現。

聯(lián)動性是指各子系統(tǒng)之間存在數據的關聯(lián)性、延續(xù)性、有序性，可以幫助人們進行數據規(guī)則的快速識別的系統(tǒng)性數據。社區(qū)聯(lián)動性長效機制的形成，可以突出城市管理水平和管理效果，為社區(qū)的安全保障、預防工作開展、個性化服務、應急處理等活動提供支持。例如，社區(qū)工作可以及時反饋，并聚集資源、集中力量，讓城市管理更加有溫度和執(zhí)法力度，化解社會矛盾，調節(jié)工作機制，實現城市精細化管理。大數據AI技術可以幫助對數據的識別和分析，利用AI技術的強大的學習能力來體現預測和決策能力，保障現代化社區(qū)信息聯(lián)動性安防效果（見圖4）。

圖4 大數據AI技術智能可視化指揮調度平臺業(yè)務架構圖