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看“AI+安防”如何为智慧城市建设赋能?
2019-01-25 16:50:04 来源:安防知识网 作者:【
关键词:智慧城市
 
市场研究机构MarketsandMarkets最新报告显示,2018年全球智慧城市市场规模为3080亿美元,预计到2023年这一数字将增长为7172亿美元。前瞻产业研究院数据预测,2021年中国智慧城市的市场规模将达到18.7万亿。

  市场研究机构MarketsandMarkets最新报告显示,2018年全球智慧城市市场规模为3080亿美元,预计到2023年这一数字将增长为7172亿美元。前瞻产业研究院数据预测,2021年中国智慧城市的市场规模将达到18.7万亿。
  由以上数据可见,全球智慧城市总体趋势是上场的,而且增长十分强劲,特别是我国智慧城市更是将达到两位数万亿级的庞大规模,巨大的蛋糕吸引各大领域巨头参与其中,BAT、华为、浪潮等云厂商和通信厂商都在紧锣密鼓的布局,同时,传统安防大厂海康威视、大华股视、宇视等以及新创AI四小龙也竞相参与其中。

  那么,何谓智慧城市?简而言之,是指能够充分运用信息和通信技术手段感测、采集、整合并计算分析城市运行核心系统的各项关键信息,从而对政府、商业、**主体各种需求做出知智能响应,主要涉及到民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动等应用领域。

  其中,城市公共安全属于传统安防的范畴,公共安全需求和城市人口增长、政府举措增加并列成为促进智慧城市发展三大动力。近年来,随着物联网、大数据、人工智能技术的不断渗透,传统安防领域逐渐从交通、公安等大安防市场向民生、商业市场延展,那么“AI+安防”的应用领域也随之扩大。

  毋庸置疑,安防是智慧城市建设的重要部分,而AI安防的开始崛起,更是成为智慧城市建设的技术支撑和驱动力量。

  数据驱动城市 视频是重要部分

  业界皆知,人工智能是智慧城市的大脑,而大脑IQ则取决于获取海量城市信息以不断训练优化AI算法。而海量信息则是来自城市的环境、气象、噪声、积水、视频、人车流量、速度等完整的城市运行数据和城市感测信息,主要载体有音频、文字、图片和视频等,物理载体则是摄像机头、传感器等感知和视觉设备。其中,视频是未来重要的信息载体,其涵盖的有效信息量也最多。据不完全统计,目前全国约有2亿+摄像头,视频存储容量已超过400000PB,约1亿块硬盘,而视频相当于城市的眼睛,越雪亮、越安全。

  不可置否,这些来自不同源的海量异构数据构成了智慧城市的数字化基础,是城市走向智慧的基础环节。毕竟,没有数据源,用算法驱动城市的运营将是空中楼阁。因此,城市必先实现数字化,然后才能迎来城市全面的智慧化。而城市基础信息必须是叠加了来自互联网和物联网的多维度实时数据,全息描述城市的运行状态。

  城市本身就是一个大型数据基础设施,建设智慧城市前期,必须要将这个庞大的基础设施进行IOT+IT化改造,也就是在实体城市之外建设数字城市和感知城市。具体而言,即是通过在城市各个环节部署各种传感器、视频监控摄像机等智能设备,然后通过一体化的物联网开放平台,实现城市各类感知设备的统一接入、集成管理和数据共享、发布等。Google旗下Sidewalk Lab就曾提出了类似的多维传感网计划,可以说,多维传感网是智慧城市最重要的基础设施,可以从根本上解决多维数据采集和多部门数据汇聚的问题。

  总而言之,智慧城市要让城市可以自行感知各类运行信息,大到对城市人口、交通状况、能源设施实时掌握,小到感知每一个人的行为。这些信息是人工智能的原材料,长期采集和标注海量城市数据,对各种事件数据建模,然后通过机器学习进行城市发展预测和决策支持。

  从公安部门角度来看,公安部门可以从多维度的数据中确定目标人物,按照犯罪特征迅速筛查出可疑人物。从**角度来看,比如上下班时的交通是否拥堵、信号灯能否根据车流灵活设置、医疗就诊时排队的时间是否太长等等,城市都可以感测,从而助力管理层人员做出调整决策。

  毋庸置疑,数据将驱动整个城市的建设,通过构建全域智能化环境,做到“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”,智慧城市将从一个虚无缥缈的目标,变成城市发展的战略和手段,无处不在地融入了城市的基因和血脉。

  云边计算融合 为城市注入智慧

  随着雪亮工程、平安城市的规模化建设,以及物联网和云计算等技术的日益渗透,现阶段一二级城市数据正在呈指数级增长,给网络传输和存储造成很大压力,更关键的是将大大降低实时性和准确率,而传统的安防架构和手段早已捉襟见肘、体力不支。人工智能的出现,可谓恰逢其时,将AI算力注入边缘,大大提升AI服务器的响应速度,实现在前端摄像头端实时对视频数据进行结构化处理,不但分流了后端计算负载,而且降低了总体网络运营成本。

  在智慧城市的应用中,AI+安防重点分析对象是人和车,包括人体分析,涉及人脸识别、体态识别、人体特征提取等;图像分析,涉及视频质量诊断、视频摘要分析等;车辆分析,涉及车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;行为分析,涉及目标跟踪监测、异常行为分析等。通过智能视频分析,完成人脸、车辆、人群、事件的检测分析,明确“是谁在做什么事儿”,将违规的行为第一时间准确判断,并联动预警,同时也将推动被动安防向主动安防转变。

  不过,城市级复杂应用场景则需要云计算提供的全局结构化数据推理分析和资源管控力,因此,云边融合概念在安防领域日渐盛行。边缘计算助力前端设备实现快速、高效的感知,云计算则聚焦数据的全局性分析认知,从前端到后端,从硬件到软件,以视频AI数据为核心构建云边融合的大生态平台,驱动安防行业人工智能应用迈入全新层次。

  像海康威视的AI Cloud、大华股份的HOC城市之心,以及华为的华为云,阿里的城市大脑,商汤的视觉中枢……, 均是云边融合的最好例证。

  “AI+安防”可以为城市的应急指挥、民生服务、城市运营、交通管理、商业决策提供云边融合AI解决方案,为城市注入智慧,让城市具备“能看懂、能思考、能指导行动”的核心分析能力,从而大大推动智慧建设规模化建设。在智慧城市应用中,第一批建设已经在如火如荼地展开,并取得不错的成效。根据纽豪斯报告预测,“未来的平安城市/雪亮工程建设AI类摄像机占比将超过80%、智慧社区摄像机的建设预估90%以上为AI类摄像机,另外,随着杭州、海口、西安、济南、苏州、广州、鹰潭、德清、福州多个城市的大脑项目在2018年落地或者试点,预期2019年将是城市大脑全面启动的一年。”

      

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