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| 行業(yè)新聞 |
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| 中山監(jiān)控工程分享AI安防應(yīng)用工程化的挑戰(zhàn) |
| 添加日期：2020-11-12 16:09:46 編輯：力豐科技 來源：http://www.cnzx321.cn/ 閱讀次數(shù)：3805 |
據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計，2018年中國人工智能賦能實體經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)的份額中，“AI+安防”占比超過50%。中山監(jiān)控工程表示人工智能在安防行業(yè)的落地增速也在持續(xù)加速，安防監(jiān)控公司中的AI化所占比例在持續(xù)增加，據(jù)艾瑞咨詢披露，2018年，我國AI+安防軟硬件市場規(guī)模達(dá)到135億元，部分頭部安防廠商AI業(yè)務(wù)在總營收中占比從大約4%提升至超過8%，部分典型AI公司安防業(yè)務(wù)則占接近一半的營業(yè)收入。2018年城市公共安防中AI滲透率達(dá)到2.6%。預(yù)計2019年市場仍將保持高增速，到十三五收官之年2020年增速開始穩(wěn)定，屆時市場規(guī)模可達(dá)到453億元(城市公共安防AI滲透率達(dá)到11%)．2022年市場規(guī)模有望突破700億元（城市公共安防AI滲透率達(dá)到25%）。
盡管人工智能在安防行業(yè)開了一個好頭，落地好，增速快，但并不意味著人工智能在安防行業(yè)的發(fā)展過程一帆風(fēng)順，發(fā)展前路一馬平川，有很多的挑戰(zhàn)和問題需要解決。以下從工程化的挑戰(zhàn)、標(biāo)準(zhǔn)化的缺失和AI需求的碎片化三個角度闡述當(dāng)前面臨的問題和挑戰(zhàn)。
工程化的挑戰(zhàn)
縱觀目前安防+AI落地好的場景，工程屬性的問題解決得好是必要條件，前端的工程屬性包括布點(diǎn)、工堪、立桿、安裝、補(bǔ)光、調(diào)試等等，后端的工程屬性主要是指數(shù)據(jù)的技戰(zhàn)法。比如ITS的應(yīng)用是一個典型的AI落地場景，人工智能最早在安防行業(yè)落地就是叭ITS開始，前端的卡口和電警等設(shè)備，被明確地定義了工程屬性參數(shù)，在停止線后多少距離布點(diǎn)、抓拍點(diǎn)至立桿距離多少，配什么樣的鏡頭，抓拍幾車道，補(bǔ)光燈強(qiáng)度要求多少，安裝照射角度是什么，調(diào)試規(guī)范怎樣等等，都有嚴(yán)格的工堪表格和實施規(guī)范。按這樣的工程屬性安裝和調(diào)試的系統(tǒng)，再加上后端數(shù)據(jù)的技戰(zhàn)法，可以最大程度地滿足客戶的需求。從ITS衍生的出入口停車場車輛管理系統(tǒng)，明確的工程化屬性定義，加上后端的數(shù)據(jù)運(yùn)維平臺，是典型的to G端到to B端衍生的案例。
再比如人臉識別相機(jī)，要求安裝高度、人臉像素大小、補(bǔ)光等等。反過來思考，如果離開或者弱化這些工程化屬性實施的可能性，人工智能在安防行業(yè)的落地還能繼續(xù)發(fā)揮優(yōu)勢嗎？首先，強(qiáng)調(diào)工程化本質(zhì)上沒有錯，工程上意味著場景的準(zhǔn)確定義和人工智能的可實施可復(fù)制；其次，算法的不斷進(jìn)步，以及用于算法訓(xùn)練的場景素材不斷豐富，正在泛化人工智能的適應(yīng)性能力，逐步減弱對工程化屬性的依賴；再次，客戶調(diào)整需求和對人工智能的期望值，比如使用兩個泛智能的攝像機(jī)，代替一個工程屬性極強(qiáng)的專業(yè)智能攝像機(jī)，抓拍率也許可以達(dá)到同樣的效果，但降低了工程實施的難度和整體TCO。 |
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