人工智能技術助力監控發展

在近年來，深度學習在人工神經獲得很多的突破，讓機器輔助人類工作，開拓人工智能的應用領域，如安全領域的應用，逐漸成（chéng）為幫助人們生活的重要助手。
    視頻監控一直是安（ān）全係統（tǒng）的重要組成部分，由於早期技術等因素的限製，傳統視頻監控攝像頭已經無法滿足當前社會經濟發展的需求。隨著前端（duān）算力的提升，智能分析軟（ruǎn）件的進一步前移，智能攝像機毋庸置疑的成為（wéi）下一代攝像機的發展方向（xiàng）。整合了人工（gōng）智能技術的智能攝像機，讓用戶能夠實時（shí）監控情況，並在問題發生之前識別出問題。

   智能監控旨在通過視覺模式識別技術(如（rú）檢測，識別和跟（gēn）蹤)智能地分析和判斷監控（kòng）視頻中的對（duì）象，行為和事件等對象（xiàng），從而減少或取代人為（wéi）幹預。 所涵蓋（gài）的技術包括（kuò）對人臉、行人、車輛（liàng）、標識等視覺對象識別和行為分析等，其應用主要分為以下幾種：
    1、人臉（liǎn）識別。 人臉識別係統具有許多潛在價值。 它可（kě）以與視頻監控係統結合使用，幫助執法人員識別和識別人群中目標（biāo）人群的麵孔。 這可能有助於警方在未來追蹤罪犯，甚至阻止他們發生。 從源頭組織犯罪。 可用於麵部驗證，安（ān）全（quán）麵部搜索等。
    2、語音識（shí）別。語（yǔ）音識別（bié）根據對（duì）說話人的要（yào）求分為特定人語音識別和非特定人語音識別。特定人語音識別是指當前的語音識（shí）別係統被設計用來識（shí）別某個具體使用者的語（yǔ）音，這（zhè）種情況下數據庫（kù）中的音頻樣本均（jun1）來自於使用者本人，所以數據（jù）庫中語言的發聲習慣、語速（sù）、語調均與使（shǐ）用者一致，可以大幅提升識別準確率。非（fēi）特（tè）定人語音識別是指使用（yòng）一套通用的係統（tǒng）來供所有用戶使用，使用門檻低，係統推廣性強。主要實現人（rén）機交互。
    3、車牌識別。 首先，停止車輛的車牌（pái）圖像（xiàng），然後（hòu）使用圖像檢測方法檢測車牌在圖像中的位置，然後提取並識別車牌文本，並檢測（cè）車輛的視頻流。 收（shōu）集車道中的車輛（liàng）以實現相同的車牌（pái）。 多次識（shí）別，最終輸出經過優化和（hé）選擇。 一般來說，它不需要（yào）外部（bù）觸發信號（hào），適應性強，對車輛遮擋有一定的抵抗力。 它主要用於社區車輛的登（dēng）記和查詢，以及高速（sù）公路上非（fēi）法車輛（liàng）的捕獲（huò）。
    除了以上三種（zhǒng），另外還有表情（qíng）識別和年齡識別。
    總結：　
    視頻監控應用了人工智能技術，潛在的優勢顯然大於缺點，但從實際應用（yòng）情況來（lái）看依然麵臨著許多挑戰。畢竟無論是人工智能的發展，還（hái）是安防（fáng）智能化的應用，其整體水平（píng）仍處在早期或者起步的階段。不過（guò）如（rú）今，算法和芯片領域（yù）的（de）人工智能的成熟和成本（běn）使智能監控的商業化更加流行。同時智能監控市場在尋求差異化競（jìng）爭形成了（le）百花齊放的形勢。