如今安(an)防監(jian)控已經涉及到了我們生活的(de)(de)(de)方(fang)方(fang)面面。不僅僅運用(yong)到商場、小(xiao)區(qu)、公司等(deng)地(di)，還(huan)能在許多領(ling)域發揮(hui)作(zuo)用(yong)，比如道路的(de)(de)(de)隱患發現。肇事(shi)逃逸(yi)的(de)(de)(de)查找，偷盜搶(qiang)劫的(de)(de)(de)案件的(de)(de)(de)破獲。在監(jian)控的(de)(de)(de)注(zhu)視(shi)下，“月黑風高(gao)夜”不再是做壞事(shi)的(de)(de)(de)好時候，因為監(jian)控能夠照的(de)(de)(de)清清楚楚，明明白白。

在(zai)科(ke)技(ji)發展迅(xun)猛(meng)的(de)今天，人(ren)(ren)工智能(neng)的(de)運用使，安防(fang)(fang)監控除了可以(yi)(yi)對正在(zai)發生事件的(de)實(shi)時記錄外，還可以(yi)(yi)對監控視(shi)頻進(jin)行分(fen)(fen)析，提取其中信息(如(ru)車(che)牌、人(ren)(ren)臉(lian)、動作分(fen)(fen)析)，從而進(jin)行視(shi)頻推(tui)送預警、實(shi)現預防(fang)(fang)。可以(yi)(yi)起到“防(fang)(fang)患于(yu)未然”的(de)作用。

但是人工智能在安防監控中的實際運用中還是有(you)所(suo)不能的。

1、對環境適應性(xing)差

人工智能對視(shi)頻(pin)內容的辨識，容易受(shou)到光照條(tiao)件、天氣因素、圖像質量(liang)、目標尺寸、地(di)物遮擋等環境變(bian)化的影響;

2、數據孤島并分散

在傳統(tong)的(de)安防(fang)體系(xi)中(zhong)，各個平臺(tai)系(xi)統(tong)數據(ju)(ju)開放性低，彼此(ci)之間共享度低，所以(yi)很難開展多維數據(ju)(ju)融合(he)分析(xi)(xi)。以(yi)人臉識別為(wei)例，為(wei)提(ti)高(gao)人臉識別的(de)準確率，單純提(ti)高(gao)算法算力是(shi)不夠的(de)，還需(xu)要擴(kuo)充分析(xi)(xi)數據(ju)(ju)的(de)緯度，如(ru)定位(wei)、社交、車輛(liang)、消費等等可搜(sou)集(ji)到的(de)數據(ju)(ju)，通(tong)過這樣(yang)大規模的(de)多模態數據(ju)(ju)整(zheng)合(he)才能實現目標追(zhui)蹤、分析(xi)(xi)的(de)目的(de)。

3、場景理解(jie)受限

原因1：專業領域(yu)知識和經驗積累不(bu)足;

 原因2：在視頻(pin)結構化(hua)過程(cheng)中(zhong)，智能監控還停留在基于靜(jing)態特(te)征的(de)單(dan)場景(jing)環境中(zhong)，很(hen)少(shao)涉(she)及大范圍(wei)場景(jing)的(de)關聯行為分析，沒有把動作(zuo)、行為等動態特(te)征以及之間(jian)的(de)關聯性做結構化(hua)的(de)處理。

4、缺乏自主完善能力

目前人工智能(neng)(neng)(neng)沒(mei)有自(zi)我(wo)成長(chang)的(de)能(neng)(neng)(neng)力，只能(neng)(neng)(neng)根據設定的(de)條件進行自(zi)主分(fen)析，而不能(neng)(neng)(neng)根據分(fen)享(xiang)能(neng)(neng)(neng)力和積累經驗(yan)提高完(wan)善自(zi)己。

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