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                中山监控工程分享AI安防应用「工程化的挑战▆
                添加日期:2020-11-12 16:09:46   编辑:力丰科技   来源:/   阅读次数:323
                   据艾瑞咨询统计,2018年中国人工智能赋能实体经济各㊣ 产业的份额中,“AI+安防”占比超过50%。中山监控工程表示人工智能在安防行业的落地╲增速也在持续加速,安防监控∞公司中的AI化所占比例在持续增加,据艾☉瑞咨询披露,2018年,我国AI+安防软◆硬件市场规模达到135亿元,部分头部安防厂商AI业务在※总营收中占比从大约4%提升至超过8%,部分典型AI公司安防业务则占接近一半▓的营业收入。2018年城ζ 市公共安防中AI渗〖透率达到2.6%。预计2019年市场仍将保持高∑ 增速,到十三五收官之年2020年增速★开始稳定,届时市场规△模可达到453亿元(城市公共安防AI渗透率达到11%).2022年市场规模有望突破700亿元(城市公共安防AI渗透率达到25%)。

                   尽管人工智能在安防行业开了一个好头,落地好,增速快,但并不意味着人工智能在○安防行业的发展过程一帆风顺,发展前路一【马平川,有很多的挑战和问题需要解决。以下从工程化的挑战、标准化※的缺失和AI需求的碎片化三个角度阐述当前面临的问题和挑战。
                工程化的挑战
                   纵观目前安防+AI落地好的场景,工程属性的问题解决得好是必要①条件,前端的工程属性包括布点、工堪、立杆、安装、补光、调试等等,后端的工程属性主要是指数据的技战法。比如ITS的应用是一个典型的AI落地场景,人工智能最早在安防行业落地就是叭ITS开始,前端的卡口和电警等设备,被明确地定义了工程属性参数,在停止︾线后多少距离布点、抓拍点至立杆距离多少,配什么样的镜头,抓拍々几车道,补光灯强度要求多少,安装照射角度是什◤么,调试规范怎样等等,都有严格的工堪表格和实施规范。按这样的工程属性安装和调□试的系统,再加上后端数据的技战法,可以最大程度地←满足客户的需求。从ITS衍生的出入口停车场车辆管理系统,明确№的工程化属性定义,加上后端的数据运维平台,是典型的to G端到to B端↓衍生的案例。
                   再比如人脸识别相机,要求安装高〖度、人脸像素大』小、补光等等。反过来思考,如果离开或者弱化这些工★程化属性实施的可能性,人工智能在■安防行业的落地还能继续发挥优势吗?首先,强调工程化本质上没有错,工≡程上意味着场景的准确定义和人工智能的可实施可复制;其次,算法的不断进步♂,以◥及用于算法训练的场景素材不断丰富,正在泛化人工智能的适应性能力,逐步减弱对工程化属▂性的依赖;再次,客户调整需求和对人工智能的期望值,比如使用@两个泛智能的摄像机,代替一个工程属性极强的专业智能摄像机,抓拍率也许可以达到同样的效果,但降低了@ 工程实施的难度和整体TCO。
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