本次展会，展示人脸识别的厂商尤其多，将人脸识别技术都表现得淋漓尽致。尽管大家都宣称自己的人脸识别技术很牛，但各家厂商的技术还是存在差异的。面对琳琅满目的人工智能产品，我们要如何判断其技术的领先性和实用性。
毋庸置疑AI人脸识别门禁毫无悬念的成为了唯一的“关键词”。大厂商也好，小厂家也罢，都竞相展示它们AI人脸识别相关的技术与产品，从前端智能摄像机，到后台的智能分析，再到上层的应用等，无不充斥着AI的身影，热闹非凡，真可谓“无AI，不安防”。
视频监控是AI主战场
在安防行业，最能发挥AI人脸识别技术优势的，毫无疑问便是“视频”了。分析了一下，大致有如下几点原因：
首先，AI需要大量的数据来进行深度学习，不断优化算法模型，而安防行业最大的数据资源就是视频图像；其次，安防行业与AI早有渊源，早在AI当道的十年之前，基于视频的移动侦测、遗留物品检测、人群聚集分析、客流统计、周界防范等智能技术应用，使得传统安防行业便已融入了AI的基因；再次，来自政府强大的推动力。2016年《“互联网”人工智能三年行动实施方案》中提出，要实施智能安防推广工程，鼓励安防企业与互联网企业开展合作化。
因此，基于视频的AI技术，理所当然的成为了安防行业的主流趋势。本次安博会上，各大厂家展示的AI技术与产品主要是人脸识别和视频结构化两大方向，当然，也有少数厂家展示了新技术，下面慢慢道来。
本届安博会重点AI技术探究
本次展会，展示人脸识别的厂商尤其多，都将人脸识别技术都表现得淋漓尽致。尽管大家都宣称自己的人脸识别技术很牛，但各家厂商的技术还是存在差异的。面对琳琅满目的人工智能产品，我们要如何判断其技术的领先性和实用性。
1、自主研发的基于卷积神经网络的深度学习算法，加入的生成式对抗性算法，识别率高达99.6%。可提取人脸1000多种特征码，40多种面部特征，可在局部遮挡和复杂光线环境下进行人脸识别。俯仰30度，偏转60度皆可识别。
2、训练数据源大量采用室外的实战照片，因此训练后的算法更贴近室外应用场景（公安客户）。静态系统更多把人证照片、室外照片和室内照片结合进行，在兼容室外场景的同时，针对基于身份证照片的比对有更好的适应性（小区应用、公安特定人员照片检索）。
3、在一定程度上解决了可见光和红外线下的异构人脸识别问题，实现了24小时全天候的精确人脸识别，夜晚在低光照度下可实现红外人脸的识别。
4、无需指令配合的活体检测：根据人脸表面不规则的向量特征，防御照片和录像的非活体攻击；同时基于神经网络特定模型的训练，分析人脸表面的纹理等细节信息，对人皮面具实现一定程度的非本人活体攻击防御。
我们再看看视频结构化技术，视频结构化也是本次安博会展出的重头技术，各大厂商纷纷进行了展示。其实早在多年前，视频结构化技术就已经具备，卡口便是一款视频结构化的前端产品，但卡口仅仅是对车辆信息进行结构化，对于场景要求较为严格，且识别的属性也有限。
随着AI技术的逐步成熟，对于复杂场景下的人、车混合多特征结构化分析，目前也达到了较高的水平，如海康的“猎鹰”与“刀锋”结构化服务器，大华的“睿智”系列视频结构化服务器，科达的“猎鹰”与“海燕”结构化分析系统，宇视的“昆仑二号”等等，都是视频结构化技术产品化的代表。当然，一些主流的人脸算法厂商，如商汤、旷视、依图等，它们的视频结构化技术自然不弱，只是在数据这块，没有像传统安防厂商有来自大量视频项目中的数据来训练算法模型而已。
此外，以商汤为代表的少数几个厂商，展示了一项新的计算机视觉技术，即“人体动作姿态识别技术”，对人体动作姿态进行识别将带来一种全新的交互方式，我们期待该技术后续结合行业的实际应用。
人工智能行业级应用
上面简单的阐述了本次安博会上所展出了主要AI技术，但是我们不能仅仅停留在技术的层面，我们要明白，技术最终还是要为行业应用服务，技术脱离应用，就毫无价值。那我们看看，这些视频AI技术，服务于哪些主要的行业应用呢？
我们知道，公共安全行业以及城市智能交通行业，这两个领域所关注的关键对象是“人”和“车”，比如公安部门需要查找犯罪嫌疑人，对犯罪嫌疑人进行全程布控、轨迹分析、寻找丢失儿童、追捕犯罪嫌疑车等等；交警部门需要捕获交通违法车辆，获取车流信息，对重点车辆进行管控，驾驶人信息核验等等。他们的业务与“人”和“车”紧密相关。本次安博会上，各个厂家基于视频AI技术所展出的业务应用系统也主要是面向这两个行业的，可谓琳琅满目，诸如“城市级人像动态布控系统”、“视图作战系统”、“视频图像信息解析平台”、“车辆侦查平台”、“智慧警务一体化平台”、“图像技战法实战平台”、“视图情报研判系统”、“视频大数据平台”、“火眼人像大数据平台”等等，举不胜举。
尽管大家展示的都很美好，但是，我们不能被表象冲昏了头脑，我们需要清醒的认识到，通过视频AI技术，给客户带来真正意义上的价值，还是有很长的路要走，一是算法需要针对复杂场景不断优化，对于光线、角度、距离等，适应性要增强；二是成本要降下来，目前视频AI产品成本偏高，实时分析每路平均一两万的价格，很多客户承受不了；三是对应用需要规模化，只有大规模用起来，才能真正给客户带来价值。根据这两天在安博会现场了解的情况，人脸识别实际落地项目中，有超过1000路应用的，非常的少，视频结构化实际落地的项目，更是少之又少，某些AI产品宣传了很久也没有看到有几个实际的项目案例。
谈到规模化应用，我们不得不重视平台的能力。一旦AI算法对复杂场景适应性增强，且成本有大幅度下降，那么客户势必会大规模的增加AI应用，作为一个城市级的应用，届时可能会数以万路甚至十万路计的摄像头并发实时分析，这样将会产生百万级每秒的数据并发量，整个系统可能要支撑百亿、千亿甚至万亿级数据的存储及检索能力，海量多维数据的关联分析挖掘能力，等等这些问题，都是平台需要考虑解决的，随着后续AI技术的逐步同质化，安防数据的爆发式增长，数据处理平台将会是各大安防厂家争夺的主战场，因此，对于那些一无前端产品，二无算法能力，三无深厚行业积累的安防厂商，想要在未来安防市场占据一席之地，需尽早布局平台能力，在平台上体现领先优势，做出差异化，在此基础之上，选择一到两个行业去深耕，充分发挥平台的价值。
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