我們所處的時(shí)代，技術(shù)發(fā)展有著決定性的影響。科技變化如此之快，我們幾乎無法跟上它的腳步，更不用說預(yù)測未來了。其中發(fā)展快速，擁有強(qiáng)大影響力和吸引力的技術(shù)進(jìn)步之一就是圖像識別。

何謂圖像識別？簡單來說，圖像識別是指利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)，屬于應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的一種實(shí)踐應(yīng)用。在生活中，“以圖搜圖”就是利用了圖像識別技術(shù)。

而早在深度學(xué)習(xí)熱潮掀起之前，安防行業(yè)圖像識別已有較為成熟的應(yīng)用案例。

在安防領(lǐng)域，視頻監(jiān)控發(fā)揮著不可替代的作用，而視頻監(jiān)控又對圖像識別技術(shù)有較高要求，目前這一技術(shù)已廣泛應(yīng)用于公安、交通、零售、司法、教育等行業(yè)，對整個(gè)社會的穩(wěn)定和諧發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。現(xiàn)階段人工智能在安防領(lǐng)域常見的應(yīng)用主要是車牌識別和人臉識別。

車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用由來已久，技術(shù)相對成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車牌識別的準(zhǔn)確率。近年來，車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識別車輛身份的主要手段。

而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標(biāo)車輛的識別范圍，實(shí)現(xiàn)更精確的識別是市場所需。

人臉識別技術(shù)是隨著技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的生物識別技術(shù)，和指紋、瞳孔識別技術(shù)是同樣性質(zhì)的智能識別。其原理是通過人臉面部的唯一性來進(jìn)行身份的識別。

人臉識別在安防系統(tǒng)中的應(yīng)用主要分為身份驗(yàn)證和身份識別兩種模式。一是身份驗(yàn)證。即將當(dāng)事人身份與正在發(fā)生的行為聯(lián)系在一起，確定行為是否被允許。這類應(yīng)用主要是門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、教育考試系統(tǒng)等，起到可靠的身份驗(yàn)證作用，完成目標(biāo)人物行為權(quán)限的驗(yàn)證和信息記錄。

二是身份識別。對系統(tǒng)輸入的面部圖像和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存在的面部圖像進(jìn)行比對，完成目標(biāo)面部圖像身份信息的確認(rèn)。在海關(guān)、機(jī)場、公安等場合和部門廣泛應(yīng)用，對待查人員身份進(jìn)行有效識別，能夠有效識別確認(rèn)被拐人口、在逃不法分子等人員信息。

當(dāng)然，盡管應(yīng)用廣泛，安防圖像識別仍處于早期階段，存在一些問題。目前一個(gè)現(xiàn)實(shí)的情況是，受深度學(xué)習(xí)驅(qū)動，云端視覺圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展，前端視覺成像技術(shù)卻依舊裹足不前，無法與之相匹配，成為了嚴(yán)重的瓶頸。

此外，資金也是一個(gè)重要影響因素。由于用于數(shù)據(jù)流編程的開源軟件庫越來越多，視頻監(jiān)控布設(shè)越來越密集，安防企業(yè)能夠以很低的成本進(jìn)行研究和學(xué)習(xí)。然而，并非所有問題都能得到解決，因?yàn)椴⒎且磺卸际且阎摹榱藢?shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)意，還要平衡預(yù)算，AI安防公司仍有很長的路要走。

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