在安防视频监控领域，以车辆和人员识别为代表，已经在安防监控市场快速普及应用，智能化成为很多前后端设备及项目的亮点。那么，在市场需求极其旺盛的情况下，人工智能在监控市场能够解决哪些实战化的业务需求呢?
在安防视频监控领域，以车辆和人员识别为代表，已经在安防监控市场快速普及应用，智能化成为很多前后端设备及项目的亮点。那么，在市场需求极其旺盛的情况下，人工智能在监控市场能够解决哪些实战化的业务需求呢?
人工智能的背景分析
在自然灾害的防救、生产事故的防控、社会治安事件防范及公共卫生事件的防治上，视频监控起着极其重要的作用。然而随着政策实施的推进，视频监控点位覆盖率逐步上升，业务的应用也更加复杂，仅依靠传统的人工方式已无法高效利用已建的视频监控资源。
同时，几何式增长的视频图像数据驱动了安防大数据时代的来临，数据已经成为宝贵的资源，深度学习的出现大力推动了人工智能的实际应用，尤其是在视频智能分析方面。在LFW(非受控网络图片数据库)国际人脸识别比赛上，机器识别的准确率首次超越了人眼识别准确率，2015年达到99.55%，而且准确率还在持续提升，这使得深度学习为视频智能分析在视频监控领域中的应用提供了更多可能。
人工智能应用能解决什么问题
首先，人工智能技术可以获取人、车、物的结构化信息，做出快速检索、查询等操作。
其次，可以协助人工及时发现画面中容易忽略的细节内容，如人员的滞留、物品的丢失、区域的入侵等。
最后，人工智能还可以对不同种类的数据进行分析、碰撞、发现潜在联系，抽取其中有价值的信息，并形成可视化结果呈现，下面就一些典型的人工智能应用进行举例。
1)、随着交通工具的发展，一些犯案人员的流动性大大地增强，比如犯案人员在A地犯案后，可能会迅速乘坐交通工具逃往B地。在这种快速频繁的人员流动情况下，对于刑事侦查人员来讲，抓捕犯案人员的难度会骤然上升。那么人工智能的方式提供了一种很好的方法，依托人工智能系统将部署在城市中各个角落里的摄像机中出现的人员进行动态比对，同时利用动态的人员特征识别服务输出的结果，进行数据分析，从而实现犯案人员身份的识别、人员布防、轨迹的分析等功能，提高刑侦人员关于在逃人员的破案率。
同时以人脸识别为核心的人工智能应用，还可对嫌疑人员进行比对，快速确认目标身份，提供智能、精准、快速的人脸比对和完善的视频图像挖掘应用，综合解决人像实时追踪监控预警、人员身份快速比对检索核准、人员历史轨迹追踪倒查等查人、找人、预警、追踪等人员管理监控应用。
2)、随着车辆的普及，大量的不安全驾驶行为导致了逐年上升的交通事故的发生，造成大量的人员及财产损失，如何减少不安全驾驶行为的发生是摆在交通管理者面前的问题，那么对于交通管理者而言，一个是通过在政策法规方面提供制度建设;另一方面需要通过技术手段来发现和降低不安全驾驶行为的发生。人工智能系统可以有效地通过机器分析，实现对驾驶人员超速行驶、开车打手机、不系安全带等行为的智能分析，使得交通管理人员之前需要在路口进行人工纠正违法行为的方式转变成通过人工智能分析的方式，来发现和处理这些不安全的驾驶行为，从而达到教育和处罚的目的。并以此提升交通管理水平和降低事故的发生率，减少人员和财产的损失。
同时以车辆分析为核心的人工智能应用，还可以对卡口图片车辆数据进行二次识别，包括车牌号码、车辆品牌、车辆子品牌、车辆年款、车辆颜色、车牌颜色、车辆类型、车牌类型、年检标、遮阳板、安全带等车辆细节信息，将车辆的运行轨迹，活动规律等进行数据碰撞比对，从而挖掘隐藏的案/事件线索实现可视化的应用，功能包括：轨迹分析、跟车分析、碰撞分析、频次分析、套牌分析、隐匿车辆挖掘等。
3)、对于一些重大的警卫活动，常常需要派驻大量的警力，对于公安指挥中心而言，会造成人员紧张的局面。因此可以以技术手段为依托，来实现减少安保人员的目的，人工智能的方式可以提供以主动防控为核心的应用，视图内容预警、自动告警联动应用，可以对视频的内容进行自动预警，当触发预先设置的预案后，联动的摄像机将会同时打开监控图像，形成对案发地的监控封锁，同时实时报警。布控智能规则分析功能包括：区域入侵、绊线检测、非法停车、徘徊检测、打架检测、物品遗留、物品丢失、非法尾随、人群聚集、车流统计、车牌特征识别和烟火检测等。
结语
在视频监控领域，随着采集手段的不断丰富，数据内容的不断增长，以及人工技术的不断成熟，人工智能辅助人工进行工作已经成为必然趋势，相信随着技术的发展，会有越来越多的智能化应用在更多的领域落地，使人工智能不仅在安防领域发挥重要作用，同时借助人工智能在更多领域发挥作用，从上升到真正的智慧型城市。
