高清監控系統解析AI場景應用變革提升安防效能,賣方市場已經存在很多年了，也說明了用戶才有最大的話語權，也說明了場景應用是技術越發成熟的催化劑。我們來看看在應用方出現了哪些需求變化甚至是變革。

從“汗水警務”到智慧警務

“汗水警務”是指公安部門費力不討好且效率極低的工作模式，而智慧新警務因AI的刷人、車臉的廣泛應用而出現了模式的創新，這也是公安部門需求的新變革。

監控攝像頭安裝公司表示社區人口走訪檢查預警管控、出租屋流動人員核查、單位場所檢查、警情案件回訪，這些往常需要民警來回跑動、手工記錄的工作，如今在移動警務終端的社區警務應用中就能一鍵完成。利用人臉識別技術，該產品進行人臉采集與比對，在與人臉庫比對，同時與公安大數據管理平臺對接。比如深圳公安的移動執法就整合內外網多個業務系統，將全市人、車、屋、路、場、組織等6大類、63種治安大數據切分成塊數據，設置巡邏防控、治安檢查、人屋管理、消防檢查、回訪倒查等5大功能模塊，讓民警利用AI采集人臉數據并在云端場景完成80%的社區業務，將口袋信息轉變為共享信息。

人證核驗產品也為智慧新警務增添姿彩。當數據搜集轉變為數據管理如何實現基層警務智能化，成為當下亟待解決的問題。當下眾多人證核驗終端設備，融合多種生物識別技術，快速實現人的識別、查找、身份認定，可廣泛應用在需要進行身份核驗的場所，讓基層公安機關和廣大民警執行任務時，更加高效的進行，實現警務工作從傳統型向智慧型轉變。具體來看，應用的領域有數字監獄、戒毒管理、警務巡邏、智慧監所、刑偵辦案、戶口登記與遷移、社區人口管理、出租屋房客管理、物流實名制、網吧實名制和移動開卡實名制等領域。整體來看，AI落地在智慧警務以后，為公安的提升在幾個方面：

新管控：組建基層大數據分析工作站，提升對重點人員、可疑物品、重點部位的精準管控和預測預警，提升大數據對基層的支撐服務。

新指揮：打通省、市、縣（區）三級指揮體系，構建扁平化、移動化的新型指揮體系。

新防控：以大數據技術優化小區、區域防控力量可視化調度、動態巡防、公安檢查站建設，提升社會面的精準防控能力。

新監管：建設安全管控一張網、執法管理一終端、督導指揮一幅圖、合成作戰一平臺、公眾服務一窗口的“五個一”全新監所管理體系，推動全省監所執法管理、業務指導、打擊犯罪的信息化、精細化、智能化建設。

AI變革智能交通

AI來了，智能交通變了！在幾年前云棲大會會上，阿里發布了人工智能的互聯網+信號燈控制優化平臺，經過一年多的應用，阿里用人工智能調試交通信號燈的方式在杭州蕭山區的試點實驗數據顯示車輛通行速度提升11%左右。在互聯網企業暢想人工智能解決交通擁堵的同時，安防企業也在以基于人工智能改變交通管理方面努力。目前在智能交通領域，人工智能分析及深度學習比較成熟的應用技術以車牌識別算法最為理想，雖然目前很多廠商都宣稱自己的車牌識別率已經達到了99%，但這也只是在標準卡口的視頻條件下再加上一些預設條件來達到的。在針對很多簡易卡口和卡口圖片進行車牌定位識別時，較好的車牌識別也很難達到95%。不過隨著采用人工智能、深度學習的應用，這一情況在2019年將會得到很大的改善。

無人駕駛是智能交通領域一直在探討和嘗試的話題。海信網絡科技日前表示，公共交通將最早應用無人駕駛技術。基于海信在智能公交行業的實踐，隨著人工智能和公交車輔助駕駛、無人調度技術的成熟，公共交通將成為最有條件率先實現無人值守的行業。對公共交通而言，線路固定、專用道行駛、車速較慢、距離短的特點，從整體上降低了對場景識別、安全控制等算法的要求，使其具備實現無人駕駛的基礎條件。而實現的過程，一方面是公交車由輔助駕駛實現自動駕駛甚至無人駕駛，另一方面是公交車后臺調度系統的智能化。

與交通類似的無人化應用還有其他場景，比如AI機器人的安保巡邏、智慧新零售的AI攝像機采集與管理等。