AI、大数据时代，智能安防在智慧城市建设中的发展与应用趋势

佳都新太科技股份有限公司袁名人

AI、大数据时代，智能安防在智慧城市建设中的发展现状

智慧城市是充分运用信息通信技术（ICT）感知、分析、整合和处理城市核心系统中的各类信息，对城市规划、建设和运营管理中的各类需求相应做出智能化响应和决策支持，从而优化城市资源调度，提升城市运行效率，提高市民的生活质量的新模式。智能安防作为智慧城市建设中的重要组成部分，随着全国智慧城市建设的加速以及AI、云计算、IoT、数据分析挖掘等技术的深度发展和赋能，传统公共安全的诸多痛点逐步得到改善，安防系统逐渐实现智能化。另外，随着人们经济水平的提高，普通居民、家庭、中小企业对于安防产品的新需求成为了推动消费安防的新力量，例如在民用监控市场，普通居民开始安装各式各样的监控设备来保障自身的生命和财产安全。据相关数据统计，截至2018年我国安防市场规模稳步增长，市场规模达到了6600亿元，其中智能安防行业市场规模近300亿元。

当然，智能安防在发展的过程中也不可避免地遇到了一些问题。如安防行业产生了海量且增长迅猛的监控视频数据，需要对其进行深度挖掘才能够发挥出它的应用价值，但对于整个智能安防行业，单单政府层面就涉及公安、交通、应急、城管、消防等领域的大规模、复杂、价值密度低的数据需要进行有效感知、采集、分析、挖掘，而单从数据的接入能力上看，目前的安防系统对各类数据的接入能力远远达不到要求；另一方面，由于各类数据来源于不同的行业、实体、部门，数据拉通共享存在壁垒，数据的采集频率及数据治理水平也会影响数据的可用性，这无疑会增大技术平台在数据层面进行顶层设计和统筹规划的难度。

AI、大数据时代，智能安防在智慧城市建设中的地位与作用

安防行业与“智慧城市”建设的关系可谓是密切相关、相辅相成。一方面，“智慧城市”的建设给安防行业带来了更多的资源和机遇，为行业的发展提供了更为广阔的空间和支持；另一方面，安防行业的蓬勃发展，尤其是智能安防的发展，为“智慧城市”建设搭建了底层基础设施，同时也为智慧城市的其他环节建设提供了关键的技术支撑。

智能安防涉及城市安全、交通安全、生产安全、政府安全、住宅安全等多个安全主题，其突破传统安防的界限，进一步与电信、物业、社区、IT、金融等多个领域进行融合。智能安防通过云计算、IoT、AI、视频联网、数据分析挖掘等技术的支撑，使得城市安防体系从以往的单一领域的简单防护系统向立体化、综合化、联动化的趋势演变，使得城市运行管理向数字化、网络化和智能化的方向演进，从而有效提升城市的运行效率，提高市民的生活质量。如“雪亮工程”的主要任务是将县、乡、村的视频监控系统介入到国家级监控平台上，同时建立包含执法、应急服务和其他相关政府机构的视频数据分享机制，可以说智能安防加速推动了智慧城市建设的实现。

AI、大数据时代，智能安防在智慧城市建设中机遇与挑战

众所皆知，视频结构化、生物识别等安防技术在公安场景中得到了广泛和有效的应用。视频结构化技术可以对视频内容进行分析，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息，提供对目标的检测、提取、以图搜图、属性分析等功能。生物识别技术利用生物固有的生理特性和行为特征来对身份信息进行鉴定，常见的有人脸识别技术，能够对动态视频中的人脸与布控库里面的人脸图像进行实时比对。两种技术相结合能够有效提升案件侦破的效率。近年来，对智能安防技术多元融合成为了一种新的趋势，云计算、边缘计算、物体识别技术、知识图谱、智能大数据等安防技术与视频结构化、人脸识别等主流技术进行多元融合并应用于安防领域，配合更加高清化、智能化的前端物联设备，能够对大规模、复杂的城市数据进行有效的感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算和应用，从而实现对业务进行信息化、智能化和高效化的处理。

2015年以来，PPP模式已逐渐成为各地智慧城市建设的重要投融资模式之一，智能安防项目有规模大、前期资金需求大、周期长，资金回笼慢等特点，这一模式的推广将使得这一问题在一定程度上得到有效解决。需要注意的是，强调“共同目标、利益共享、风险共担”的PPP模式不仅仅是一种融资方式，同时也是一种管理模式。PPP模式在智能安防领域的应用本质上是在公共服务领域引入市场机制，一定程度上缓解地方财政资金紧张和安防建设所需巨大资金需求的矛盾。PPP模式在智能安防领域的应用也在民生方面带来了社会效益，将有助于建设城市公益性信息服务平台，提高社会信息化水平，提高综合社会治理能力，同时也能推进智能安防应用建设和安防产业发展，给安防企业带来新的发展机遇。

在任何行业，机遇与挑战总是并存，智能安防也仍面临不少问题需要解决。一是“数据孤岛”问题依旧存在，数据作为城市规划与管理的“主心骨”，当前各领域的数据仍处于割裂状态，数据壁垒依旧存在，数据治理体系远未形成，以及人们对于个人隐私和社会伦理的关注和重视，制约了对数据资源中所蕴含价值进行挖掘与转化。二是各类技术的成熟度亟待提高，如视频智能分析技术对于视频成像的质量要求较高，大量成像质量欠佳但极具业务价值的数据得不到利用，技术在实际应用中同时受光照环境和网络带宽等因素的制约。人工智能相关技术也停留在“穷举”层面，不具备灵活性。三是智能安防产业链不断完善，界限逐渐模糊。智能安防行业从下游到下游形成了完整的产业链，从上游的的软硬件类厂商，中游的产品/解决方案类厂商，到下游的运营/集成商之外，整个产业链还在各个环节穿插着AI算法公司、云计算服务商和数据处理企业，共同组成安防产业链的各个细分环节。而随着人工智能、云计算等技术不断变得成熟，一些传统的设备厂商开始向产品链上下游拓展业务，算法厂商也开始直接向用户提供解决方案和相应产品，算法厂商与应用厂商开始结合，同时各种类型的生态合作伙伴不断诞生，这些现象不仅表明产业生态逐渐走向多元化、开放化，同时意味着拥有技术领先优势和搭建平台技术能力的公司具备智能生态圈的实力，能全方位地满足市场和用户的需求，而那些缺乏研发能力和技术储备的企业将被淘汰逐渐退出市场，行业准入门槛提升，市场竞争更加激烈。

AI、大数据时代，智能安防在智慧城市建设中应用案例解析

本节以某解决方案厂商发布的基于人工智能+位置智能的面向智慧城市泛公共安全行业的全新技术平台为例对智能安防在智慧城市建设中的具体应用进行解析。该平台以城市级数字孪生赋能应用平台为方向，虚拟现实交互控制、海量前端视频融合、多地图集成模型渲染、实时视频结构化算法为特色技术，围绕公安“打防管控服场景”技战法，打造了全景视觉、全局感知、全程交互、全警适用的智能警务系统。

在数据的采集层，该平台可以通过前端设备对公安业务数据进行数据的采集，如通过人脸摄像机采集人脸图片，通过车牌识别摄像机采集的过车图片数据。

在服务层，该平台实现了与第三方业务系统数据对接链路的串联作用，如视频联网服务、人脸识别服务、车辆识别服务、移动通信服务等，能通过对接各业务系统服务层资源，获取所需的系统业务数据。

数据层则包括数据接入、数据处理和可视化自定义服务三个部分。平台封装各类业务数据标准接口，通过数据层数据接口接入，获取服务层中各业务系统数据。通过数据层数据处理能力对各零散业务数据进行统一处理，提供平台功能应用的数据支撑。同时，可根据不同业务场景的特性对数据的可视化呈现方式自定义编排，呈现不同的展现效果。

而在应用层面，平台基于“虚实结合”地图应用、数据快速接入及可视化界面自定义能力，可对重点区域防控、应急指挥调度、重大安保任务等应用场景进行快速落地部署。

AI、大数据时代，智能安防在智慧城市建设中的发展前景与趋势

智能安防技术已经深度赋能各大应用场景。以公安行业为例，当重大嫌疑人出现在视频监控范围内，基于图像的智能识别技术对视频目标进行搜索、比对，迅速辨别嫌疑目标并产生告警；发现嫌疑目标之后，结合图上作战、以图搜图，视频Re-ID跨镜追踪的方式，对嫌疑目标在范围区域内进行追查，迅速发现其活动轨迹及落脚点相关信息；确认嫌疑人落脚地信息之后，再基于视频结构化、人脸识别、车辆识别等技术，对重点区域重点场所进行重点实时布控，当布控目标出现时触发报警，及时对嫌疑目标进行处置。总的来说，智能安防技术在公安应用场景的应用已经实现了事前预警、事中处置、事后分析的全流程监控和智能决策。

在人工智能和大数据时代背景下，如何打破行业壁垒，破除“数据孤岛”使得各领域数据逐渐走向融合，对数据的处理和分析建立体系规范，从而让数据能更高效、更精准的满足各类业务的需求，解决“单点智能”瓶颈和应用场景高度碎片化的问题是未来智能安防建设的关键。同时，智能安防作为智慧城市领域下的组成部分，在建设过程中也需要具备智慧城市的四大特征，即广泛覆盖的信息感知网络、多种网络的深度互联、各种资源体系协同共享、海量信息的智能处理。

6、结语

从国家政策来看，智能安防行业政策铺垫已相当到位，“平安城市”、“天网工程”、“雪亮工程”正在有序推进。在AI、大数据、云计算、IoT等基础能力技术日益成熟，前端设备更加高清、智能，芯片技术的计算能力和性能正在稳步提升的背景下，智能安防领域将得到全新的发展机遇和挑战。同时，智能安防建设的推进将不断地为“智慧城市”建设搭建底层基础设施，不断地为智慧城市的其他环节建设提供关键的技术支撑，从而推动智慧城市的建设。

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6、结语

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