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KI in Sicherheit
Nov 30, 2018

KI in Sicherheit


In der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie genießen die Menschen heute das Sicherheitsgefühl, das die Sicherheitsüberwachung mit sich bringt. Neben der Echtzeit-Aufzeichnung laufender Ereignisse kann die Sicherheitsüberwachung auch das Überwachungsvideo analysieren und Informationen (wie Kennzeichen-, Gesichts- und Bewegungsanalyse) extrahieren, um die Videowarnung zu verstärken und Vorbeugung zu realisieren. Kann eine Rolle in der Knospe spielen.


In den letzten Jahren haben künstliche Intelligenz und Big Data-Technologie durch die rasante Entwicklung der Technologien für künstliche Intelligenz und Big Data eine beispiellose Popularität auf dem Industriemarkt erlangt. Sie haben die Führungsrolle bei der Lösung industrieller Probleme in Bereichen mit hoher Datenverfügbarkeit übernommen.


Das Sicherheits- und Verteidigungsfeld ist der natürliche Ort der perfekten Landung künstlicher Intelligenz


1. Big Data ist eine wichtige Unterstützung für AI-Analysen und -Vorhersagen und Selbstverbesserungen. Die Sicherheitsbranche verfügt über eine große Menge an Videodaten mit reichhaltigen Pegeln, die die Anforderungen von AI für das Training von Algorithmen vollständig erfüllen können.


2. Auf dem Gebiet der Sicherheitsüberwachung und -kontrolle besteht ein logischer Bedarf nach Vorbeugung, In-Prozess-Reaktion und Nachverfolgung. Künstliche Intelligenz kann dieses Problem lösen.


3. Laut Statistik hat sich der Sicherheitsmarkt von 2011 bis 2016 im zweistelligen Bereich gehalten und wird voraussichtlich von 2016 bis 2020 weiter wachsen. Die jährliche Wachstumsrate der Verbindungen wird voraussichtlich 7,6% betragen. Künstliche Intelligenz ist angesichts eines so großen Marktes längst "ready to move"!


In Bezug auf technische Nachfrage und Marktgröße ist das Sicherheits- und Verteidigungsfeld der schnellste und beste "Landeplatz" der künstlichen Intelligenz. Obwohl die traditionelle Sicherheitsüberwachung die Aufnahmefunktion realisiert, kann sie Personen, Objekte und Szenen im Video nicht genau identifizieren. Und ein intelligentes Videoüberwachungssystem mit Weitblick kann diese Situation vollständig ändern.


Intelligente Videoüberwachungssystemkategorie


1. Identifizierung von Personen und Gegenständen: Hierbei handelt es sich hauptsächlich um die Identifizierung der vom Überwachungssystem betroffenen Inhalte, einschließlich Gesichtserkennung, Kennzeichenerkennung, Fahrzeugtyperkennung, Schiffserkennung, Ampelerkennung usw. Identifikationstechnologien werden häufig im Straßenmonitoring, im Finanzbanking, im Channel-Management und in anderen Branchen eingesetzt, vor allem, um den Kunden Identifikationsdaten und hierarchische Verwaltungsgrundlagen bereitzustellen.


2. Erkennen der Bewegungsspur von Personen und Objekten: Derzeit gibt es viele Unterteilungen, darunter virtuelle Warnlinie, virtueller Warnbereich, automatisches PTZ-Tracking, Zahlenstatistik, Verkehrsflussstatistik, Erscheinen und Verschwinden von Objekten, plötzliches Laufen von Menschen, plötzliches Zusammentreffen von Menschen und so weiter. Diese Technologie ist in der Regel zusätzlich zur Anzahl der Statistiken zur Beurteilung eines Prozesses gedacht, sobald abnormale Umstände festgestellt wurden, z. B. wenn jemand den Warnbereich betrat, die nordöstliche Ecke des Platzes jemanden schnell sammelte und so weiter eine Alarmmeldung ausgestellt, um das diensthabende Überwachungspersonal daran zu erinnern, auf die entsprechenden Hot Spots zu achten. Gegenwärtig werden solche Funktionen hauptsächlich beim Städtebau, beim kommerziellen Monitoring und in anderen Branchen eingesetzt.


3. Beurteilung und Kompensation von Umweltauswirkungen: Eine normale Überwachungsfunktion kann in einer komplexen Hintergrundumgebung realisiert werden. Die Auswirkungen auf die Umwelt umfassen hauptsächlich schlechtes Wetter wie Regen, Schnee, Nebel, schlechte Beleuchtung in der Nacht, Kameraabschirmung oder -abweichung, Kamerafittern usw. Die Anwendung einer intelligenten Videoüberwachungssystemtechnologie kann die normale Überwachungsfunktion in einer schlechten Videoumgebung realisieren. Wenn das Video aufgrund von Umwelteinflüssen nicht klar ist, sollte es die Person so schnell wie möglich erkennen oder einen Alarm ausgeben, nachdem die Kamerabweichung beurteilt wurde. Der technische Schlüssel dieser Funktion liegt darin, dass sie die Informationen der intelligenten Analyse in verschiedenen Anwendungssituationen stabil ausgeben und die Auswirkungen der Umgebung auf die Videoüberwachung minimieren kann.


Mit der Entwicklung von High Definition, Deep Learning, Cloud Storage, GPU und Internet of Things gibt es für ai im Wesentlichen zwei Möglichkeiten, in das Sicherheitsfeld einzusteigen:


1. Vom Produkt zur Technologie: Unternehmen im Bereich der traditionellen Sicherheit beschleunigen den intelligenten Prozess von Hard- und Softwareprodukten ständig.

2. Von der Technologie zum Produkt: Künstliche Intelligenzunternehmen, die gute Algorithmen beherrschen, gestalten aktiv die Bereiche der Terminalanwendungsbranche wie Finanzen, öffentliche Sicherheit, Gebäudepark usw.


Die Anwendung künstlicher Intelligenz im Sicherheitsbereich


1. Bereich der öffentlichen Sicherheit

Intelligentes Monitoring kann umfangreiche Daten in Echtzeit analysieren und effektive Hinweise gewinnen, die Spur von Verdächtigen oder Fahrzeugen sperren und eine Reihe von Aufgaben wie Verfolgung, Festnahme und Rettung erledigen. Dieser Prozess umfasst drei Anwendungsbereiche, nämlich die Erkennung von Graphen, den tatsächlichen Kampf und die Vorhersage, um den praktischen Erfordernissen der Vorbeugung, In-Prozess-Reaktion und Nachuntersuchung zu entsprechen und alle Arten von Sicherheitsrisiken wirksam zu verhindern und zu entschärfen.


2. Transport

Intelligente Überwachung und Analyse der Dichteverteilung und Veränderungstendenz von Personen und Fahrzeugen für die dynamische Überwachung, durch Anpassen des Ampelintervalls, angemessene Ressourcenzuteilung, Verbesserung der Verkehrseffizienz, bieten günstige Garantie für das reibungslose Reisen der Öffentlichkeit.


3. Intelligente Gebäude und Parkbereiche

Der Einsatz der biometrischen Identifikationstechnologie im Zugangskontroll- und Anwesenheitssystem kann nicht nur zwischen Mitarbeitern und Nicht-Mitarbeitern unterscheiden, sondern spielt auch eine Rolle bei der Reduzierung des Energieverbrauchs von Gebäuden.


4. Einzelhandel

Ermöglichen Sie Managern Fernvisualisierung, Kundendatenerfassung und -analyse und POS-Kassiererüberwachung der Shop-Tour.


5. Anwendung in der zivilen Sicherheit

Intelligente Überwachung kann differenzierte Dienste für jeden Benutzer bereitstellen. Nehmen Sie die familiäre Sicherheit als Beispiel. Wenn niemand zu Hause ist, wechselt das intelligente Überwachungssystem in den Verteilungsmodus. Wenn eine Ausnahme vorliegt, geben Sie einen Alarm aus und informieren Sie den Eigentümer rechtzeitig. Die Aussichten auf intelligente Sicherheit sind zwar weitreichend, die inländischen Grundlagen sind jedoch noch relativ schwach, und im Antragsprozess gibt es noch viele Hindernisse und Schwierigkeiten.


Künstliche Intelligenz im Bereich der Sicherheitsüberwachung und -kontrolle der vier Schmerzpunkte


1. Schlechte Anpassungsfähigkeit an die Umgebung

Die Identifizierung von Videoinhalten durch künstliche Intelligenz ist anfällig für Umweltveränderungen wie Lichtbedingungen, Wetterfaktoren, Bildqualität, Zielgröße und Abschirmung von Bodenobjekten.


2. Dateninsel und Streuung

Im traditionellen Sicherheitssystem sind die Daten jedes Plattformsystems weniger offen und werden untereinander gemeinsam genutzt, so dass es schwierig ist, eine mehrdimensionale Datenfusionsanalyse durchzuführen. Am Beispiel der Gesichtserkennung reicht es zur Verbesserung der Genauigkeit der Gesichtserkennung nicht aus, die Rechenleistung des Algorithmus zu verbessern, sondern auch den Spielraum der Analysedaten zu erweitern, beispielsweise die Daten, die gesammelt werden können B. Standort, sozialer Kontakt, Fahrzeug, Verbrauch usw., durch eine solche multimodale Datenintegration im großen Maßstab kann der Zweck der Zielverfolgung und -analyse erreicht werden.


3. Eingeschränktes Szenarioverständnis

Grund 1: unzureichende Anhäufung von Fachwissen und Erfahrung;

Grund 2: Beim Prozess der Videostrukturierung verbleibt die intelligente Überwachung immer noch in der Szene mit einer Szene, die auf statischen Merkmalen basiert. In seltenen Fällen wird das Korrelationsverhalten einer Vielzahl von Szenen analysiert, und es werden keine dynamischen Merkmale wie Aktionen strukturell verarbeitet und Verhalten und der Zusammenhang zwischen ihnen.


4. Mangel an Fähigkeit zur Selbstverbesserung

Derzeit ist die künstliche Intelligenz nicht in der Lage, von alleine aufzuwachsen, und sie kann nur eine unabhängige Analyse gemäß den festgelegten Bedingungen vornehmen, anstatt sich entsprechend der Fähigkeit, Erfahrungen auszutauschen und anzuhäufen, zu verbessern.


Zusammenfassung

Ausgehend von der Gegenwart, in die Zukunft blickend, obwohl der Weg der intelligenten Sicherheit sehr gewunden ist, aber mit der starken Unterstützung der Regierung, offenem Datenaustausch, verbessert sich die Algorithmen-Rechenleistung weiter, werden künstliche Intelligenz und Sicherheit vollständig integriert. Das Zeitalter der intelligenten Sicherheit beschleunigt sich.


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