人工智能在视频监控中的应用

摘  要：近年来，我国计算机、互联网等科学技术在飞快地发展，科技的进步推动了时代的发展，人们进入信息化大数据时代。在这样的时代背景下人工智能技术应运而生，并火速应用至各行各业，使工作变得更加简单和高效。目前国内许多地方都在使用视频监控设备，在人工智能技术的冲击下，视频监控安防工作也在向数字化、高清化、智能管理化的方向前进。本文中，我们将对人工智能在视频监控中的应用进行研究深化，通过进行实例分析总结出其发展方向并提出相关建议。

关键词：人工智能技术;视频监控;智能安防

中图分类号：TP391.41;TP18     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）14-0084-03

Application of Artificial Intelligence in Video Surveillance

DENG Zhiyi

（Guangzhou Dexian Human Resources Service Co.，Ltd.，Guangzhou  510100，China）

Abstract：In recent years，China’s computer，internet and other science and technology are developing rapidly. The progress of science and technology has promoted the development of the times，and people have entered the era of information technology and big data. In this context，artificial intelligence technology emerges and is rapidly applied to all walks of life，making the work more simple and efficient. At present，many places in China are using video surveillance equipment. Under the impact of artificial intelligence technology，video surveillance security work is also moving towards the direction of digitalization，high definition and intelligent management. In this paper，we will deepen the research on the application of artificial intelligence in video surveillance，summarize its development direction and put forward suggestions through case analysis.

Keywords：artificial intelligence technology;video surveillance;intelligent security

0  引  言

人工智能技术问世后，在1990年左右应用至视频监控安防事业，至现在已经发展数十年，这两项技术结合的灵感来自计算机视觉技术的商业化应用。随着人工智能化视频监控技术的不断成熟，其发展市场和前景也是非常良好的。在国内，人工智能化的视频监控技术发展趋势向好，已经慢慢形成一种新兴产业，可以被各行各业采用：如停车场的车辆识别、企业或部门中的人脸识别功能、国家气象地质部门的事件监控等等。同时在信息化大数据时代的背景下，人工智能视频监控技术不应该只单纯地应用在某一个领域，而应该开展“全城监控”等工程的建设。文章接下来将对人工智能化的视频监控技术的发展前景和应用方向，以及其发展趋势进行探讨。

1  人工智能在视频监控中的应用现状

视频监控技术在国内每座城市都在使用，应用十分广泛，几乎城市的每个街道都有视频监控设备，视频监控技术为人们提供了很大的安全性，也在一定程度上给人们的生产生活提供了便利。但其大部分采用的是传统的视频监控技术，只具备一些低端的智能功能，例如自动录像、自动报警等基础功能，这种技术还需要大量的人员去进行人力监控与分析，工作强度大，费时费力，也在一定程度上阻碍了视频监控的价值的发挥。现如今，随着信息化时代的到来，在科研人员的大力研究之下，成熟的人工智能化技术应运而生。早先人工智能与视频监控技术相结合，只是单纯地应用在军事国防等领域，并没有向大众化发展，但随着近年来国家对其越发重视，各行各业对安全性的不断强调和迫切需求，以及公安部门在治安维护方面对人工智能监控设备的需求，人工智能化视频监控技术得以实现大众化使用并得到高速发展，进而不断满足城市建设发展的需要。

2  人工智能在视频监控中的具体应用

人工智能技术与视频监控技术相结合后，其应用范围十分广泛，通过视频监控，利用人工智能化技术进行操作，进而获取人、车、物体的信息，并且还能利用其智能化查找的功能，来发现人眼无法准确判别和容易遺漏的信息。此外其具备专门且独立的数据库，可以进行信息的分类和分析，且能够与数据库内的信息进行对比，找出其内在关系，提供给使用者有价值的信息，并通过设备呈现在人们眼前，下面通过几个具体实例分析人工智能在视频监控中的应用。

2.1  人工智能监控技术中的人脸识别在视频监控中的应用

目前，人工智能技术已经全面应用在视频监控中，且设备与技术已经相对成熟了。但近年来，国内一些城市还是存在犯罪率高的问题，许多嫌疑犯作案时，往往会对采取伪装策略，并采用交通工具进行躲避和转移，以达到逃避追捕的目的。此时，如果采用传统的视频监控设备进行人力监控和筛查，是很难破案的。但是如果采用新型的人工智能监控技术，通过将犯罪嫌疑人的面部特征和身材样貌录入人工智能化监控设备的数据库中，并实行全城视频监控，让人工智能系统对出现在监控设备下的人与嫌疑犯进行身材面貌的对比和筛选，确认目标后，利用视频设备进行全程跟踪，并为公安人员提供精确、实时的信息，方便其进行布防抓捕，从而快速找到犯罪嫌疑人，将其绳之以法，已达到快速破案的目的。

2.2  人工智能视频监控技术在交通方面的应用

近些年来，我国人民经济水平得到大幅度上升，导致私家车数量暴增，不但造成了道路拥挤问题，而且对交警部门来说，造成了巨大的挑战。私家车数量的增加导致交通事故数量也随之增加，要想避免和减少交通事故的发生，除了要单方面地对广大司机进行安全教育，还要加强人工智能视频监控设备的安装和建设。通过人工智能的智能监控技术对各个事故多发路段进行监控，针对有问题或发生事故的地方实现自动报警，并反馈给交警部门，这样不但能对违规车辆进行监控，还能对已发生事故的地方进行事态控制，系统还具备记录车牌号和车辆信息的功能，以免发生车主肇事逃逸的问题。同时人工智能监控系统还具备车辆分析功能，可在各个有监控设备的关卡或地点进行二次车辆识别，对问题车辆进行速度和路线分析，以便还原其逃离路线和事故发生原因。此外，系统还具备自动识别车辆是否违规，进行违章自动抓拍和记录到档案库，并及时传输给交警部门的功能。

2.3  人工智能视频监控技术在公安方面的应用

众所周知，在现实生活中，跟踪抓捕工作或者安全防护工作总是会耗费大量的人力和物力，这样会带给公安部门很大的困扰，而在公安部门工作中投入人工智能视频监控技术，就可以很好地解决这个难题，通过在警卫和抓捕现场布置智能化监控设备，然后通过终端去查看监控画面并且进行控制，一旦发现目标或者设备本身被破坏都会发生预警，并传回终端，这样一来方便公安部门进行保护或抓捕工作。不仅节省了大量的人力物力，而且这种智能化监控设备本身很小且具备人工智能系统，所以还能确保工作的隐蔽性和准确性。

3  人工智能技术的具体分析

人工智能技术不单单包括人脸识别的功能，还包括虹膜识别、人的步态识别、静脉和声纹识别等许多技术，涵盖各个方面，范围十分宽广。在这些生物类型的识别方式中，人脸识别技术是最成熟和应用最广泛的技术，因其算法独特且速度高效，发展的前景十分广阔。此外，因人脸识别技术被应用至视频监控领域，实用性更强，人们因此加大了对其研究的力度，要把人工智能化越来越多的功能应用至城市的监控和安防工作中去，例如海康威视公司的慧视人像大平台系统，不但具有视频实时监控的功能，还能根据系统内部的人脸智能生物识别功能对画面内的人进行实时审核，并与公安系统的通缉人员进行对比，避免潜在威胁的发在，如果发生危险系统还能自动报警，大大保障了使用者的安全[1]。

3.1  人像识别监控技术的概念

所谓人脸识别技术就是通过计算机对监控视频内的人脸与数据库内部的人脸进行对比分析，找出面部特征和脸型最符合的人，这就是人脸识别，这种技术自20世纪90年代就已经提出来了，但由于当时技术不成熟就被搁置了，现代由于人工智能技术的飞速发展，这种技术已经被用于各行各业，用于保障企业或部门内部安全，是验证身份的另一种途径。人脸识别技术不单单是单纯的面部特征人像的识别和面部特征的识别，还包括深度学习神经网络的人像识别，且后一种识别方式会成为未来人脸识别发展的主流[2]。

3.2  人像识别监控技术创新

随着人像识别的不断应用和发展，取得了非常优异的“战果”，城市居民的安全得到了保障，但科研人员不应该只满足于现状，仍要进行技术上的创新。人像识别系统主要以人像识别算法、大规模的数据运行和高性能的计算设备等构成。针对人像识别算法的创新主要是要进行核心算法的创新，首先要对人工智能系统进行深度学习，通过模型模拟人脸进行模拟识别，不断提升难度，不断学习，进而找出其核心算法的漏洞，这是机器系统模拟人脑运行创新的关键;此外还要进行学习统计，建立学习模型，通过对这一技术进行升级和创新，其即时监控设备只需要捕捉到被监测目标的部分面部特征就可以进行高精确度的识别，进而达到人像识别和监控的目的[3]。

4  人工智能应用视频监控中的基本原则

目前人工智能化视频监控技术在人像识别方面已经取得了巨大的进展，但想要在实际的城市安防工作中提升智能化监控技术的工作效率，首先就要在当地建立完善的人像数据库，最起码要涵盖当地所有长久居住者的人像特征，只有这样才能在城市安防工作中发挥人工智能化监控技术的作用，在此之前想要建立完善数据库会很难。但在现阶段的全民信息化的背景之下，每个人都会有档案，里面涵盖其身高和人像特征，方便人工智能监控系统进行人像对比和筛选，在人工智能监控系统入驻城市安防工作的过程中，可以先和公安部门进行居住者档案备份或与公安部门共用一个数据库，进行人像对比和识别，进而大大提升公安的破案率，降低城市犯罪率，进而提升城市安防工作的安全性[4]。

5  人工智能应用在视频监控中的发展趋势

人工智能应用在视频监控中的发展趋势一方面可以朝着超人像的静态识别发展，这是目前国内各种企业内部的安防系统，是进行人像识别最常用的方式，主要是将设备扫描的面部和公司内部人像数据库中的人脸进行对比，识别度高达百分之百。此外对一些分辨率不高的静态图像可以进行人像恢复和识别，往往也不会出错。在此方面可以重视发展人像静态识别的清晰度，以达到人像静态识别的高清化，可以运用至交警部门的违规抓拍等方面。另一方面是朝人像的动态识别方向发展，此种方式是通过监控设备的实时动态抓拍和识别，达到人像动态识别的效果，可以对监控设施加装高清动态抓拍摄像头，进而提升动态人像识别功能，如主要可以用于抓捕一些在逃犯[5]。

6  结  论

综上所述，把人工智能应用至视频监控领域，是有百利而无一害的，可以提升各个部门的工作效率，避免人力物力的浪费，应用至公安、交警部门更是可以大大提升居民的安全性。希望相关科研人员不断进行创新和改革，把视频监控变得更加智能化、专业化。

参考文献：

[1] 张继霞.智能视频监控中人体的检测与跟踪研究 [D].大连：大连理工大学，2008.

[2] 鱼亚锋.运动目标检测和智能视频监控系统设计 [D].北京：北京邮电大学，2008.

[3] 萧力华.智能视频监控系统分析与设计 [J].企业技术开发，2016，35（21）：64-65.

[4] 鐘俊洪.基于深度学习的目标跟踪及异常徘徊检测 [D].广州：华南理工大学，2015.

[5] 万民永.智能视频监控算法及硬件实现研究 [D].杭州：浙江大学，2012.

作者简介：邓志艺（1987.10-），男，汉族，广东英德人，本科，毕业于中山大学，研究方向：公共安全技术防范视频监控系统应用与规划设计。