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A Artificial Intelligence
人工智能

浅谈AI摄像机的应用与发展

□ 文/朱涛 李浙伟

自从AlphaGo战胜李世石以来，人工智能已经成 的Hi3559A、英伟达TX1，使得前端计算性能大幅度
为当下最火热的产业。近年经过各行各业的应用探 提升，在前端实现视频图像分析成为可能。以人脸识
索，安防成为人工智能最先着陆的行业，人工智能也 别为例，安防行业主推方案为前端抓拍、后端识别
促使安防大数据时代提前到来。 方案，由摄像机完成人脸检测、识别、抓拍，后端只
需负责分析前端抓拍的小图，进行数据比对，相比于
AI摄像机应用分析 后端识别，前端识别方案可以节省至少60%的服务

目前，各个行业中基于视频监控的人工智能应 器成本。而在一些简单的场景下，AI摄像机不仅能进
用已经非常广泛。在公共安全领域，人脸识别、视频 行识别抓拍，也可能将后端的识别比对服务在前端
结构化、行为分析等技术已经非常成熟，帮助民警预 实现。在社区中，单个摄像机即可覆盖一个出入口，
防案件、侦破案件。在交通领域，车辆大数据系统能 实现社区人员管控，简化系统部署，保证网络安全；
够分析城市交通状况，促进城市交通的流畅运行，降 在学校教室，采用人脸识别摄像机进行学生点名，
低交通违规现象，减少城市拥堵。在零售领域，客流 降低系统部署成本，提高教师工作效率。
统计能够对客源进行采集分析，促进零售行业合理 基于AI芯片的道路智慧监控，与传统的卡口相
布局。在银行领域，通过视频可以分析人员的动作行 比，结合车辆检测算法、道路状况分析算法和目标分
为，判断人员是否存在违规行为。 析算法，在前端不仅能够检测车辆信息的同时，而且
人工智能技术已经逐步被市场接受，但后端智 可以对道路状况进行检测，第一时间对拥堵、违停、
能存在硬件成本高、传输带宽压力大、受限于机房空 异常变道等道路现象做出反应。除了车辆外，道路智
间等缺点，已经严重影响人工智能技术的商业化。前 慧监控还能分析道路上的行人特征与非机动车辆，
端智能能够充分发挥摄像头的功能，在前端实现算 实现视频中人、车、非机动车分类。

法分析，提取结构化数据和有价值视图信息，将数据 AI监控摄像机对视频中的目标进行分析、提取
传输回云中心进行大数据分析。AI摄像机能够大幅 的应用已经比较成熟，在各行业都能够落地，然而目
度降低传输压力，加强数据采集能力，提供数据分析 前还存在技术问题限制AI监控摄像机深度应用。
所需要的资源，提高云中心计算效率。 ● 应用效果受场景限制
人工智能的应用效果取决于算法，而算法的运 人工智能的应用基础为视频，而视频的成像质
行与计算芯片息息相关，目前最新的AI芯片，如海思 量受环境、光照的影响较大，前端存在图像模糊、目

38 第七届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2018.6.22-6.24深圳会展中心)www.its-expo.com

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