近一年安防行業出現了2個高頻詞：“賦能”和“賦能工程”，本質上是一個詞。

什么是賦能？

阿里巴巴集團副總裁曾鳴為《重新定義公司：谷歌如何運營的》一書所做序言中指出“雖然未來的組織會演變成什么樣，現在還很難看清楚，但未來組織最重要的功能已經越來越清楚，那就是賦能，而不再是管理或激勵。”也有人說是谷歌創始人之一拉里·佩奇說的。

“賦能”就是給賦予對象某種能力和能量，通俗講就是你本身不能，但我使你能。它最早是心理學中的詞匯，旨在通過言行、態度、環境的改變給予他人正能量。現在這個詞被廣泛的應用到各個行業。我用“＾”這個符號來表示“賦能”，英文用“POW”縮寫（POW是C語言中的函數）。

AI如何賦能安防？

AI＾安防

傳統的安防系統的功能現在看來是有點過于簡單了，在AI沒有大規模商用之前，我們甚至不知道自己擁有一個金礦。

1、AI＾視頻監控：

以視頻監控系統為例，傳統的視頻監控就是實時監視、錄像和回放錄像，超過設定的時間然后用新的錄像覆蓋舊的錄像，這種現象持續了大約60年，直到2016年，AI賦能安防之后，計算機逐漸開始能夠讀懂一幀幀的畫面了，這里面的三大核心AI技術就是人體識別、車輛識別和ReID。

車輛識別：車輛識別包括車牌識別和車輛特征識別兩大技術。車牌識別技術是最早被賦能給視頻監控系統的，多應用在卡口、電子警察和停車場的免刷卡出入口管理系統上。車牌識別從某種意義上來講屬于OCR文字識別的范疇，唯一的區別是動態車牌識別。而目前的車輛特征識別可以做到20種以上，可以說，大大挖掘了視頻和圖像的潛力，而且車標、顏色、標志物相對來說屬于分類識別，也比較容易實現，于是市場上出現了很多車輛大數據平臺，也出現了各種車輛技戰法和應用，這都是AI賦能的結果。

人體識別：人體識別包括人臉識別和人體特征識別兩大技術。人臉識別相對車牌識別那就復雜很多了，而且進一步細分為配合式（比如門禁）和非配合式兩種模式（比如開放環境采集），尤其是非配合式的動態人臉識別技術在2017年才大幅度提升到70％以上的識別率進入商用，而恰恰是人臉識別技術賦能了整個安防行業，畢竟安防系統管理的核心就是人（另一個核心是車），一旦人的身份被識別出來的剩下的就好處理多了。人體特征識別是人臉識別的附屬品，通過人臉可以判斷性別、年齡、膚色、是否佩戴眼睛，把識別范圍放大就可以識別整個人體，識別包括上衣顏色、下衣顏色、是否打傘、是否拎包等等，人體識別技術對視頻監控系統的賦能超過了車輛識別。

ReID：有一種情況，監控系統看不見人臉或者無法看到人臉，這就依賴于行人再識別技術（ReID），筆者可以斷言，ReID一定是未來視頻監控的發展之道，我也堅信這一點。通過ReID技術并不需要特制的攝像機，對環境的要求也沒有那么高，只要識別出一定的行人特征，就可以實現行人軌跡分析、進一步實現跨鏡追蹤，一旦在軌跡上出現了一張人臉，那么整個軌跡上的人員身份就可以明確，這對治安來講，是最好不過的一種技術，畢竟我們裝了那么多的公共安全的攝像機。

2、AI＾門禁

我們想象一種未來場景，就像大話西游中紫霞仙子說了一聲“芝麻開門”然后門就打開了，背后真正的識別技術是“聲紋＋人臉”；至尊寶之所以沒有打開門，兩個可能原因，一是聲紋識別錯誤、二是人臉不匹配。未來的門禁就應該是無感知門禁，你到了門口說一聲口令（可自行設定，比如芝麻開門，關鍵是聲紋匹配而不是文字匹配），高級一點的隨機顯示一行文字由訪客讀出，聲紋認證和文字認證通過后放行。這種門禁系統支持“人臉模式”、“人臉＋聲紋模式”、“人臉＋聲紋＋文字模式”三種，我也相信這也是未來門禁系統的一個發展趨勢，我是不是應該去申請一個專利呢？

3、AI＾停車場

筆者曾經聽到一個故事，有個朋友的車輛停放在停車場被偷掉了，原因是出入口采用的車牌識別放行，嫌疑人只需要搞定車輛的啟動，剩下的就比較簡單了，雖然車輛上也安裝了GPS定位系統，但最終被一輛大卡車拉到了另一個城市的屏蔽環境中（GPS失效了，然后進行了肢解處理），車輛消失在茫茫大海中。筆者就考慮了一種防盜應用：“車牌＋人臉＋聲紋”，如果車主想提高車輛的安全防護等級，在出停車場的時候進行二次身份確認，比如增加人臉識別或聲紋認證，這樣的話，竊賊就沒有那么容易得手了，這又是另外一個專利；AI＾停車場還有一種應用，就是大場景的車位引導，用于停車誘導和反向尋車系統，一個攝像機360度覆蓋6－8輛車，同時在車位的位置實現人臉解鎖車位，否則就報警。

4、AI＾入侵報警

這個功能實現起來相對就比較簡單可行了，可設置入侵區域（劃定區域）、行人軌跡（利用ReID）、越界（劃線）、聚集（人員密度）、非授權進入報警（人臉不在授權名單內）；系統也可以設置熟人模式（有授權的）、訪客模式（無授權但無潛在威脅）、黑名單報警（人員布控名單），當黑名單人員出現即報警。