“人類正從IT時代走向DT時代，”2014年三月在北京舉行的一場大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)推介會上，阿里巴巴集團創(chuàng)始人馬云在主題演講中發(fā)表了他的這一最新觀點。這個被視為商界傳奇的中國電子商務創(chuàng)始人，同時透露了阿里巴巴未來將加大在無線客戶端和大數(shù)據(jù)平臺及人才的投入意向。馬云提出，人類已經(jīng)從IT時代走向DT時代，IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT(Datatechnology)時代，它是以服務大眾、激發(fā)生產(chǎn)力為主的技術。

　　圖片來源：360微信

一、為什么安防會從IT轉(zhuǎn)入DT？

中國安防行業(yè)歷經(jīng)2003年至2013年近十年的飛速發(fā)展，基礎設施已比較健全，包括前端海量的標清、高清監(jiān)控攝像機，后端大規(guī)模的視頻存儲系統(tǒng)，基于視頻可視化應用的系統(tǒng)遍地開花，為城市治安環(huán)境及個人生活提供了可靠的安全保障。但這十年的發(fā)展，攝像機從標清到高清，從獨立到聯(lián)網(wǎng)，其使用方式并沒有發(fā)生明顯變化，還是以事后倒查錄像查找線索為主，需要人員快速查看和分析判斷，效益低下。轟動一時的周克華案，其視頻就耗費了上千警力進行研判分析。用戶希望他們幾年來建設的大規(guī)模視頻監(jiān)控系統(tǒng)能發(fā)揮更大的效能，而不是一堆被周期性循環(huán)覆蓋的視頻錄像記錄。用戶的新需求，推動了安防行業(yè)向DT領域進行探索，通過利用最近幾年深度學習、大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展成果，開展視頻內(nèi)容的結構化，累積海量數(shù)據(jù)，并借用互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析思路，發(fā)展安防行業(yè)獨有的數(shù)據(jù)分析能力，這預示著安防行業(yè)開始從IT時代轉(zhuǎn)入DT時代。

二、進入安防DT時代，用戶的使用習慣發(fā)生了什么變化？

在安防IT時代，當發(fā)生事件時，用戶直接想到的是確認時間、地點，查看事件周邊的視頻錄像，通過快速回放發(fā)現(xiàn)事件線索或前因后果。而進入安防DT時代，用戶可以逐步減少倒查錄像的時間，先通過線索快速查找相似特征，如車輛、人臉等，再根據(jù)匹配到的信息去查看對應的短視頻，縮短了時間，提升了效率。還可以通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，掌握整體態(tài)勢，根據(jù)區(qū)域的態(tài)勢特點合理安排人員及資源。用戶由被動變主動，不再局限于事后追查，已能實現(xiàn)實時告警及事前預警，增加了對風險的防范時間。

三、視頻結構化是基礎

從安防IT時代跨入安防DT時代，有個關鍵的變化，那就是視頻被結構化了。原始的視頻錄像雖然忠實地記錄了監(jiān)控場景的信息，但這信息太豐富了，難以利用機器進行快速計算。用戶對監(jiān)控場景的信息其實并不要求面面俱到，其主要的關注對象還是人、車、物、行為這四項，從用戶的需求出發(fā)，我們利用機器視覺技術，將視頻中的關鍵特征提取出來，對車輛可結構化出車牌、車型、品牌等信息，對人員可結構化出性別、年齡段、是否戴眼鏡等信息，對物品可結構化出種類、形狀等信息，行為則有跑動、聚集等。將這些結構化信息進行存儲，記錄采集的時間、地點、抓拍照片、圖像特征，為后續(xù)查詢、分析應用累積數(shù)據(jù)資源。視頻結構化是安防DT時代的基礎，通過視頻結構化才能把非結構化的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可分析的特征數(shù)據(jù)，才能為數(shù)據(jù)應用提供多種可能。

視頻結構化的實用，其實得益于安防行業(yè)這幾年深度學習技術的發(fā)展。其最有影響力的突破發(fā)生在2012年，海康威視贏得ImageNet圖像分類比賽的冠軍小組采用的就是深度學習方法，比排名第2采用傳統(tǒng)計算機視覺方法、手工設計特征的團隊，在準確率方面超過10%以上，引發(fā)了深度學習的熱潮。這之后，各種訓練網(wǎng)絡、訓練方法如雨后春筍般冒出，并隨著GPU芯片的性能提升以及海量樣本數(shù)據(jù)的增加，使得目標檢測和跟蹤、對象識別等算法快速成熟，準確率提升到可實用階段。海康威視也在嘗到技術飛速演化帶來的豐碩成果后，于2015年年初成立海康威視研究院，進一步加碼深度學習技術，利用技術進步推動產(chǎn)品創(chuàng)新，并在2015年底推出第一代“獵鷹”產(chǎn)品，基于GPU異構集群開展大規(guī)模視頻結構化，探索安防DT之路。

利用“獵鷹”后端產(chǎn)品開展大規(guī)模并行分析，相比傳統(tǒng)服務器堆疊，節(jié)約了機房空間，能效比更高，而其承載的深度學習算法也比傳統(tǒng)計算機視覺算法速度更快，準確性更高。對于目前大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，“獵鷹”只要完成對接，就能源源不斷地將實時視頻轉(zhuǎn)化為結構化數(shù)據(jù)。

四、從后端到前端

利用后端進行大規(guī)模視頻結構化，在短期來看是可行的，但從長期來看，投入產(chǎn)出比較低，用戶投入巨大。隨著技術的成熟，帶GPU或?qū)Ｓ行酒那岸藬z像機將分擔掉主要的智能分析功能，成本逐步下降，這滿足了用戶大規(guī)模視頻結構化的成本效率期望。不具備前端智能化能力的攝像機廠商，市場會進一步縮小。平臺廠商進一步整合，只留少數(shù)自有知識產(chǎn)權、技術能力強的企業(yè)。而基于平臺、數(shù)據(jù)的第三方應用開發(fā)者會進一步繁榮，針對用戶需求開展有針對性的數(shù)據(jù)分析應用。就以海康威視來說，2015年底推出了后端產(chǎn)品“獵鷹”，隨著安防DT時代的發(fā)展，在2016年10月份推出前端產(chǎn)品深眸系列智能攝像機，實現(xiàn)從后端產(chǎn)品到前端產(chǎn)品的布局。

當然不論是前端還是后端，其對視頻進行智能分析的目的還是為了產(chǎn)生海量的結構化數(shù)據(jù)。有了數(shù)據(jù)才能進一步加工應用，創(chuàng)造出新的價值。

五、視頻數(shù)據(jù)的價值

從視頻中提取的特征數(shù)據(jù)有著重要的應用價值，特別是車輛、人臉、行為。

車輛方面，利用車牌信息，可以快速檢索車輛軌跡，了解車輛的通行規(guī)律。也可快速查找事件發(fā)生區(qū)域附近的車輛信息，逐步排查可疑線索。對于無牌車輛或頻繁換牌車輛，以車搜車技術還能就車輛外觀快速查找相似車輛進行線索追蹤。截止到2016年底，全國機動車保有量達2.9億輛，私家車總量達1.46億輛，平均每百戶家庭擁有36輛。如此龐大的機動車群體，其每天通行產(chǎn)生海量的軌跡數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術開展全樣本分析，將給用戶呈現(xiàn)非常有意義的信息，幫助用戶洞察規(guī)律。

人臉方面，應用主要還是針對室內(nèi)或行為人較為配合的場景，通過抓拍到的清晰人臉照片，可進行人員信息查詢、人員身份鑒別等。以生活小區(qū)為例，通過人臉采集，并累計一段時間后，就能自動建立常住人員檔案，包括業(yè)主、租戶、物業(yè)管理人員、快遞人員等等，對于短暫出入人員及可疑人員，根據(jù)其出現(xiàn)的時間、地點，有針對性地設置風險等級，方便管理人員加強管控。這種方式對住戶來說是非侵入式的，不影響住戶的正常生活，只是大數(shù)據(jù)分析技術在現(xiàn)實生活中的具體應用。

行為方面，則有別于車輛及人臉，主要是通過對視頻內(nèi)容的分析，提前預判行為動作，向用戶提供告警信息，引起最終用戶的關注，包括人員跑動、人員聚集等。目前行為方面還是存在一定的復雜性，而基于活動目標數(shù)量的分析應用會更有前景一些。

六、用戶需求推動數(shù)據(jù)融合

單一數(shù)據(jù)車輛、人臉的應用見效，通過快速部署數(shù)據(jù)平臺，就能實現(xiàn)海量車輛、人臉數(shù)據(jù)的采集、存儲，并提供查詢、分析應用。目前這類應用在最終用戶側都取得了不俗的實戰(zhàn)效果。但隨著用戶實戰(zhàn)應用的逐步深入，就有點力不從心了，因此隨著用戶需求的提升，數(shù)據(jù)應用開始向多數(shù)據(jù)融合發(fā)展。如：車輛信息與駕駛員信息進行綁定，有利于明確主駕人員身份。也可以建立一車多人的群組關系，揭示人員關系網(wǎng)絡。從視頻中提取的數(shù)據(jù)，還可以與交通數(shù)據(jù)、警務數(shù)據(jù)、城市數(shù)據(jù)結合，為智能交通、智慧警務、智慧城市服務。車輛通行記錄可以作為城市交通流的重要數(shù)據(jù)來源，反映城市交通擁堵情況，與車載GPS數(shù)據(jù)、導航數(shù)據(jù)一起綜合應用，通過疏導，緩解城市交通壓力，提升城市交通運輸效率。

七、智能化是安防DT時代的催化劑

視頻結構化需要依靠智能分析技術，而結構化數(shù)據(jù)的分析應用更離不開智能技術，利用人工智能才能讓用戶擺脫數(shù)據(jù)風暴，讓數(shù)據(jù)成為協(xié)助用戶進行分析決策的基石。

人工智能是安防DT時代的用戶需求的集中體現(xiàn)，用戶對專業(yè)化、輔助化的需求一直存在，一個基于海量數(shù)據(jù)的人工智能專家助手將能把用戶從數(shù)據(jù)海洋中解放出來，讓用戶更聚焦在核心業(yè)務上，為用戶提供全面的評估，輔助用戶的最終決策。

有云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術儲備的企業(yè)將持續(xù)獲得發(fā)展，其他企業(yè)只能向產(chǎn)業(yè)鏈末端遷移，通過滿足用戶個性化需求維持市場位置。

結語

安防行業(yè)必須以用戶需求為牽引，只有圍繞用戶需求開展的一切技術創(chuàng)新、應用創(chuàng)新才有生命力，才能繁榮發(fā)展。在安防DT時代，一切圍繞數(shù)據(jù)的采集、存儲、計算都是基石，都是為用戶需求服務，數(shù)據(jù)的涓涓細流匯聚成溪流、湖泊、大海，并繁衍出多彩的生命，形成繁榮的生態(tài)圈。每個企業(yè)只要找準自己的位置，都能獲得一片發(fā)展的空間。

本文轉(zhuǎn)自d1net（轉(zhuǎn)載）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的从IT时代转入DT时代 安防应该注意什么？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。