行业信息 智慧都市是在城镇化与信息化生长的配景下 ，通过综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术 ，统筹都市公共数据资源 ，整合业务系统 ，实现都市规划、建设、管理、运营现代化的都市生长新模式。智慧都市是在都市信息化生长到一定基础之上 ，为了破解都市各业务领域信息化深化生长带来的数据孤岛、业务壁垒、局部智能等一系列生长障碍而提出的。建设智慧都市的一个重要目标 ，就是要在都市数字化前提下 ，实现数据的融合与共享 ，进而实现以大数据为基础的深度学习、跨界融合、全局智能。
安防是都市的刚需 ，没有智慧安防智慧都市将无从谈起。都市公共安防涉及都市治安管理、都市管理、交通管理、宁静生产监管、应急指挥等众多行业和部门 ，对数据的多源收罗、充实共享、深度挖掘、创新应用要求非常高。在智慧都市众多的专项领域里 ，智慧安防是最能体现立体感知、数据融合、业务系统、开放创新等智慧都市建设特征的专项领域。
一、AI、大数据时代 ，智慧安防在智慧都市建设中的生长现状
近年来 ，在网络、数据、计算、芯片、算法等基础能力技术的助推下 ，随着物联网、大数据分析、人工智能等技术和应用的不停成熟 ，特别是计算机视觉、视频结构化分析、视频图像深度学习等人工智能技术的引入 ，公安大数据和社会大数据的深度挖掘 ，都市公共安防智慧化水平不停提升。“AI+安防”正成为安防行业生长的热点和共识。
凭据中国信息通信研究院的统计结果 ，2018 年中国人工智能市场主要由五个领域组成 ，凭据市场规模从高到低分别为：机器视觉占比37% ，语音识别占比 22% ，自然语言处置占比 16% ，基础算法及平台占比 14% ，芯片占比 11%。而在机器视觉领域市场组成中 ，安防行业以 67.9% 占据大部门份额 ，这得益于中国公共宁静视频监控建设的庞大市场。安防行业也从单一的宁静领域向智慧都市各领域应用偏向生长 ，旨在提升生产效率、提高生活智能化水平 ，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。
二、智慧安防在智慧都市建设中的机遇与挑战
智慧安防的建设切实增强了都市整体防控、攻击犯罪、信息宁静、都市治理等能力 ，目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。在这个阶段 ，数据的收罗、分析和应用是要害。
在智慧都市中 ，都市公共安防在各行业领域广泛应用 ，并融入全社会乃至普通黎民的多方需求。与此同时 ，推动安防系统从传统的被动防御升级成为主动判断和预警的智能防御 ，是安防行业一直以来的迫切需求。安防信息隐藏在都市运行的各项指标背后 ，其数据的收罗不能只依靠政府部门 ，要基于“共建共治共享”理念 ，推动社区、学校、医院、企业、酒店、工地等企事业单元等配合负担起数据收罗责任；要建立起以视频监控为核心 ，包罗 MAC、音频、指纹等多种类型的数据收罗手段；要实现吃、住、行等差异场景的信息全域笼罩、全程收罗。
安防数据数量巨大、价值密度低、种类繁多 ，不仅对人类来说使用起来非常困难 ，对其进行智能分析和挖掘也是很困难的事情。目前 ，安防视频智能分析技术对于视频成像质量要求较高 ，而目前的视频图像质量受环境影响较大 ，加上由于编码、网络带宽等因素制约 ，在视频模糊、光照不足等情况下无法实现视频分析技术的有效辨识；同时 ，安防数据在各数据库之间的关联融合非常少 ，数据资源仍处于疏散状态 ，数据的开放和共享水平低 ，难以开展多维数据融合分析 ，需要结合应用场景进一步提升模型算法 ，充实发挥机器学习、数据分析和挖掘等种种人工智能优势 ，开展智能分析。
三、智慧安防在智慧都市建设中的应用案例解析
如今 ，智慧安防已经进入大数据和人工智能时代。以机器视觉、深度学习技术为基础的人工智能已经广泛应用于治安管控、交通管理、刑侦破案等业务场景中 ，在不需要人为干预的环境下 ，计算机可以对摄像机拍摄的内容进行自动分析 ，包罗目标检测、目标支解提取、目标识别、目标标注、目标跟踪等；可以对监测场景中的目标行为进行理解并描述 ，得出切合实际意义的解释 ，如车辆逆行、开车打电话、人群集聚、包裹遗留等 ，大大提升了视频监控数据的价值和使用效率。
安防数据像血液一样渗透于都市的治安、交通、社区、教育、生产等各个方面。处置海量多源异构数据是智慧安防必须要面对的问题。目前 ，公安系统数据库中积累大量的车辆、人员、社会关系等信息及大量的高危人员、高危车辆的信息 ，同时都市摄像头、智能移动终端、传感器每时每刻都在发生大量的社会宁静数据 ，都市安防信息就隐藏在这些数据中。大华多维大数据解决方案即以视频提取人、车、物、行为等结构化数据核心 ，同时融合门路卡口 / 电警图片视频资源、治安监控、公安信息库（如人员信息库、车辆盗抢库、车架管库、六合一系统等）、社会资源信息、互联网高价值信息等 ，进行多维度的碰撞分析 ，并与实战业务流程相结合 ，不停深入挖掘数据深条理价值 ，构建一张“多维智能感知防控网络” ，买通数据壁垒 ，服务全警及各政府部门应用。多维大数据系统可对人员数据、车辆数据、物联数据进行收罗和关联 ，通过以视频为核心的物联信息服务与公安业务数据、政府社会数据进行碰撞 ，从而实现融合检索、全网碰撞、关系追踪、轨迹补全、轨迹预测等功效。
四、智慧安防在智慧都市建设中的生长前景与趋势
随着 AI、大数据等技术在安防领域应用的不停深入。智慧安防未来生长趋势主要体现在三个方面：
1.“云 + 端”全智能感知
AI 与前端感知设备的结合 ，通过赋予前端边缘计算能力 ，可以将人像识别、车辆识别、行为识别等部门智能化分析功效前置 ，实现“云 + 端”的 AI 安防整体架构 ，既满足都市安防对多元细分场景的智能化应用要求 ，又通过计算和数据的边缘化 ，降低了数据传输对网络的压力和对数据中心的依赖 ，更好提升全网智能化效率.
2. 人机协同智能化作战
美国斯坦福大学宣布的 2030 年人工智能生活陈诉当中 ，全面评估了人工智能生长 ，并将人机相互赔偿和增强的智能协同系吐湫为未来 AI 的重要生长趋势之一。人机协同智能协同在需具备基于人类状态模型的机器认知能力 ，基于知识图谱的人机知识共享能力和基于智能推理的多人多机全局规划能力。在智慧安防领域 ，人机系统可在远程应急指挥、事故现场联合搜救、人类不行及区域的作业等场景下发挥作用 ，实现人机组织主动认知 ，相互协同。如在危急环境下 ，市民可以通过手势给视频监控系统发送求助信号。
3. 基于全局的认知智能
安防大数据集合了多个部门、多个系统在差异时间点的数据 ，数据价值密度很低 ，全局数据分析能力不足严重制约了安防数据的应用。未来 ，让机器学习实时处置人所不能理解的超大规模全量多源数据 ，从海量数据中洞悉人所没有发现的庞大隐藏规律 ，最终能够从全局视角制定逾越人类局部次优决策的计谋 ，是智慧安防生长的重点偏向。
五、结语
在以人工智能为代表的信息技术引领的新一轮科技革命和智慧都市建设浪潮中 ，智慧安防无疑是智慧都市建设中新技术与业务结合性好、需求迫切、落地性强的一个领域。
在大数据、移动互联网、传感网、深度学习等新理论新技术的驱动下 ，人工智能正加速生长 ，泛起出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特质。人工智能在立体感知和预判、深度学习、全局计谋制定等领域有着人类无法相比的优势。AI+ 安防的深度融合将极大促进安防行业生长 ，推动安防回归宁静防范的本质 ，同时也会进一步提升智慧都市的精细化治理水平 ，促进相关工业的生长和升级。
