AI人工智能摄像机的应用领域分析，这些热门应用你了解几个?

 

AI 智能处理“云+边缘节点”将成为业内主流的解决方案， 即前端摄像头和后端系统均设有AI 功能。前端摄像头可以实时对大部分视频数据进行结构化处理， 例如，设置在交通路口的摄像头可以提取车牌，车型等汽车信息和乘客数量，是否带安全带等乘客信息回传给数据中心。而小部分不容易识别的视频数据才会发送至后端系统处理。同时，前端处理完的数力投放以及治安管理更加科学、精准、有效的掌控。其中4K/8k的超高清普及是据已经结构化，数据量极大减少，发往后端做存储和进一步的分析。

 

未来以“AI Cloud”架构基础+视频摄像+应用场景将赋能传统行业打开新市场，AiCloud 面向公安、交通、司法、文教卫、能源、金融、智能楼宇等行业， 将赋能各行业智能化转型。例如，在公共安全领域， AI Cloud 能快速打击犯罪;在公共服务领域，AI Cloud 服务智慧出行;在商业领域， AI Cloud 能帮助商户优化产品和服务，提升经营效率;在金融领域， AI Cloud 赋能精准营销，提升客户体验;在教育领域， AI Cloud 将实现智慧教育，创新教学管理。随着“AI+摄像”设备接入量不断提升， 至 2022 年， 中国智能安防行业市场规模将达到近万亿。

 

AI将成为视频监控技术发展主方向

 

前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。这是人工智能满足视频监控实战应用需求的优势。

 

目前，人工智能在安防领域的主要应用场景包括以下几点：

 

1. 人脸身份确认

 

人脸身份确认应用属于卡口场景仿人AI应用，以公安行业人员布控为代表，在关键监控点位安装人脸抓拍摄像机，通过后端人脸识别服务器对抓拍到的人脸进行比对识别，确定该人员身份。一种是与人脸黑名单库进行比对识别，另一种是和静态人脸库进行比对识别。

 

人脸黑名单动态布控应用中主要利用人脸抓拍摄像机从高清/超高清视频画面中使用深度学习模型检测并抓拍人脸照片，然后提取人脸深度学习特征向量，与黑名单库人脸的比对并实现报警提示。

 

人脸静态比对指的是使用深度学习模型检测并抓拍人脸图片，然后提取的人脸深度学习特征向量与静态库中的人脸比对识别，确认该人脸身份。