2021年哪些技术在流行？

    【CPS中安网 cps.com.cn】　对于一个科技型产业，技术与市场是驱动与接受的逻辑关系。绕开外部不利因素，整体而言，2021安防市场，行业市场应用将进一步加深与拓宽，与之带来的是，行业技术进一步的大调整与大变革，一切向新出发。

　　AI+安防，技术大格局已定

　　记者不止一次提及，2016年是安防行业AI应用元年，从那一时期开始，传统安防行业与跨界而来征战安防的外来企业，就紧紧围绕AI+安防展开了你争我夺无休止的市场竞争，而这场市场争夺战最为有利的武器，即技术创新。

　　2020开启了AI+安防更好的十年。而随之新基建、“十四五规划”重大利好加持，在加上之前诸如智慧、数字城市还未释放的商机，智能成为这个新时代最显著的技术符号，一切安防技术都以智能为基点来展开应用，市场格局改变其实本质上就是市场供需的变化，应用方对AI的需求，是安防以AI为主攻方向驱动力。

　　AI视觉，更大的技术舞台

　　不管是AI机器视觉还是AI视觉，这一概念都是“舶来品”，源于ICT。如果把ICT厂家入安防比喻成“华山派”，那最具代表性就是剑气二宗的华为机器视觉和紫光华智。两个“武林新秀”尽管都是基于ICT技术，也同时在2018年战安防。

　　先看华为机器视觉技术如何变局安防。其实在2019年，华为推出5G手机后，华为安防已经定了未来五年的技术基调，即5G+AI+视频，所以即便是2020年初将华为安防更名机器视觉，其技术战略步伐依然照旧。

　　2021年，安防正从传统的视频监控走向智能安防，从传统的防控辅助系统走向效率提升的生产系统，智能安防走向千行百业。

　　在走向千行百业的进程中，不同行业对于覆盖的纵深要求不断提升；为了获取更多的细节信息支撑决策分析，对于视频图像全天候高清化越来越高，4K/8K图像成为主流，对于网络上行带宽的要求越来越高；

　　机器视觉技术的不断发展，视频图像可以承载越来越多的信息，但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互，提升决策准确率，并尽量在前端决策，减少后端处理压力；

　　多维感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网络的时延、带宽要求越来越高；同时防控走向深水区，对于防控的立体化、系统化、机动化要求不断提升。

　　由于华为的机器视觉技术太过于繁多，为此归纳性的看，其机器视觉技术要做的和想做的是：将推动安防行业在覆盖、视频采集、感知运用、防控能力、产业转型等不断升级，推动安防产业进入大安防时代，从“专制专用”的公安行业走向共建“和谐民生”的千行百业。

　　智能安防将加速安防体系的重构，打破时空的界限，结合最新的技术，既可以从物理世界投射到数字世界，也能把数字世界叠加渲染进物理世界，形成虚实协同的安防数字孪生。

　　重构全天候、全时空、全要素、全融合为特征的安防新体系。

　　倚借AI视觉，紫光华智在安防攻城略地。他们的AI视觉，就是基于视觉形成框架的大脑中枢与感知的经脉网络，来做应用。

　　AI视觉技术要落地，算法只是其中一环，除此之外，需要构建高价值的场景解决方案。因为在百行百业数字化转型中，用户需求更加复杂和多维，业务和商业模式，甚至是组织运作模式都将改变。所以，AI视觉始于安防，但也溢出安防。

　　如何从不确定中找寻确定性，AI视觉要做的还有很多，而提供一站式AI视觉服务，打造AI视觉中枢解决方案，打造一个价值创造的闭环。

　　紫光华智AI视觉中枢具备“快、准、省”三大核心应用价值。“快”源于对硬件资源的全面云化及优化调度，比如：率先推出万倍速解析技术，实现行业内解析速度第一等；“准”源于应用驱动，在实战中反复打磨，获得MIT Scene Parsing Benchmark场景解析评测全球第一、CUHK03（香港中文大学开源）大规模跨镜测试集排名第一、最接近实战的msmt17（CVPR2018会议开源）测试集排名第一等；

　　“省”则致力于通过软件定义硬件，把效率发挥到极致，比如：单机最大800路实时解析能力，实现TCO业界第一。快+准+省，务实朴素，直击痛点，铸就了紫光华智闯荡AI视觉江湖的三板斧。

　　AI超微光，黑夜里值得被点亮的光

　　明亮世界，并不是每一束光都值得被点亮，因为“光污染”的存在。

　　那什么是AI超微光技术呢，粗略来看，是有苏州科达2019年年底推出，是在基础ISP图像调制技术上的积累，并创新性地采用了自主研发的深度学习图像增强算法的一种技术方案。

　　该算法对夜间低照情况下车辆卡口的图像抓拍问题进行了数学建模，设计了一个端到端的深度学习模型。在低照环境下，该模型跳过了传统意义的摄像机ISP成像方式，通过对大量卡口抓拍图片的学习，直接对传感器输入数据进行图像恢复，大幅减少了卡口对补光灯的依赖，在提升图像亮度的同时，充分还原物体颜色与纹理等细节信息。

　　正是由于AI超微光技术的大流行，也催生了环保卡口的欣欣向荣。

　　深圳市安全防范行业协会副会长王达接受采访时认为，卡口视频监控摄像机对进入道路（包括高速公路，一般城市道路）的机动车抓拍，对过往车辆做记录。为抓拍到清晰车辆图片，需要补光以保证抓拍现场的光照度能满足拍照要求，而市面上大多数卡口补光采用爆闪灯方式。

　　爆闪灯有个缺点，瞬间点亮，可以满足拍照要求，但对驾驶车辆的司机眼睛造成影响，有些司机眼睛会被突然闪亮的爆闪灯刺激，造成短暂时间的失明，引起车辆失控，形成交通事故。

　　来看看AI超微光的驭“光”之术：AI降噪之术，弱化光线依赖：依托超强算力硬件平台，采用先进的AI图像处理方法，对图像进行时空降噪、图像亮度提升，色彩饱和度提升，极大降低夜间对白光补光的依赖；

　　AI增强之术，提升画面能力：针对白天车窗玻璃强反光，甚至一些特殊车窗镀膜导致的彩条纹，对车窗进行AI图像处理，有效解决车内图像模糊问题，提升抠图率和清晰度；

　　智能补光之术，减少光污染：行业采用的LED灯，杂散光非常严重，驾乘人员远处就看到光污染。

　　华为通过创新设计，实现对感兴趣目标和感兴趣区域进行智能定向补光，有效截止50米以上的杂散光，减小光污染区域，来降低对司机的影响，并且在18—40米补光效率最高，抓拍效果更好。

　　绕不开的5G，打开想象之门

　　如果从产品形态来看，5G安防产品仅限于前端，而从市场来看，目前阶段智能交通是其应用之地。

　　华为5G摄像机参与了“新锐产品”评测，记者有幸近距离与之接触。5G摄像机具备如下特征：无线接入（随时随地接入）、智能编码（降低带宽消耗）、极致传输（保障视频质量）。

　　华为基于对5G技术和传输技术的理解，对于5G摄像机图像的编解码、无线传输方面的软件优化，结合智能编码和对无线传输的优化。

　　此款5G摄像机与业界未经优化的5G摄像机相比，可提升5G网络摄像机的接入数量2-3倍。5G在安防，将加速安防体系的重构，重构全天候、全时空、全要素、全融合为特征的安防新体系。据了解，华为5G摄像机已经登顶珠穆朗玛峰，将一切美景尽收眼底。

　　如果5G是天上一张网，F5G是地上一张网。

　　F5G是以光纤为介质的第五代固定网络通信技术，是欧洲电信标准协会(ETSI)定义的固定网络的第5代技术和标准，以光纤通信为主，具备超大带宽、安全可靠、确定性低时延的特点，智能交通中高速公路、轨道交通正是它的舞台。

　　那F5G技术，大容量低时延：单波100G~800G带宽，单纤80波，满足客户未来5~10年带宽需求，节省光纤资源。网络扁平化，光纤一跳直达，超低时延；端到端时延可视、可管、可保障；

　　灵活多业务：MS-OTN架构，4合1平台，支持2M~100G 任意业务接入。兼顾PDH、SDH接口，平滑兼容现有网络，保护客户投资；以太网、高清视频等接口，保证网络平滑演进；安全高可靠：光纤、波长和ODUk多级物理硬管道隔离；L1层加密，保证业务安全传输。设备级和网络级多层次保护，99.999%可靠性，业务“0”中断。

　　视频全结构化技术，

　　AI深度应用的必经一环

　　视频结构化技术在安防行业也被提及多年，并不新鲜，但是流行，诸多监控大厂都在研究视频全结构技术，希望在原有技术基础上在突破。

　　2021年为什么安防行业需要视频全结构技术，还是基于AI应用。之前也提到AI已经定义了安防的技术大格局，而行业化应用一旦需要深度进行，就当前而言必须，视频监控内容（人、车、物、活动目标）特征属性需要自动提取，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息。这也是视频全结构化技术的意义和价值所在。

　　那么，2021年在实际应用中，我们如何将视频内容结构化呢？

　　依据视频监控目标具体分析，在人体结构化方面，在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向、是否背包、拧包、打伞、是否骑车等信息进行全结构化描述；

　　以及包含人体行为如越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为特征描述；

　　人体特征的全结构化需要在人体结构化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问题，如将嫌疑人的截图输入至侦查系统中，利用人形检索的功能，系统会根据目标嫌疑人的衣着、颜色分布、体态特征快速地在案发点附近的多路摄像头中进行全局搜索，查找出相似的目标，并将结果以快照的形式输出，结合GIS地图进行时空研判分析，刻画出嫌疑人的行动轨迹；

　　车辆结构化是随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸，基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。

　　总之，视频全结构化技术并非新鲜事物，但在安防行业AI深度应用中，将会随着AI应用的下沉而深度挖掘。

　　举一例子，我国智慧新警务建设已经大面积铺开，公安各部门要实现监控网络之间、终端之间、警种之间的信息共享和主动互操作，实现主动监控、自动联网分析等网络功能；

　　要全方位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用，这些都是视频全结构化的研究内容。

　　科技向善，大数据技术抗疫的力量

　　AI和大数据就与多年前高清智能是一个“组合拳”类似，只有依靠大数据，智能的能力才能更多展现。而2020一次疫情下，全球都是围绕如何科技战“疫”来做深入研究。

　　以城市为场景来看，城市中各个系统犹如一个生命体一般，而如果把抗疫行为比如成免疫系统，其与神经系统之间是存在交互的，免疫系统离不开神经系统的“指挥”。

　　毫无疑问，以大数据技术为代表的信息与网络系统是我们现代社会的中枢神经。充分运用大数据技术，对于社会免疫系统的高效运转，打赢这场抗疫攻坚战至关重要。

　　记者在高新兴总部展厅看到他们的抗疫大数据平台，该平台通过建立专题数据库的方式，构建一个包含重点人群个人身份数据、个人行踪数据、身体状况等数据的大数据平台，通过公安部门和公共部门两个不同渠道汇聚数据。

　　公共部门汇聚民航、银行、民政、铁路、卫健委、人社等不同委办局数据，公安部门汇聚情报、网安、治安、人管、技侦、刑侦和指挥中心的数据，疫情一线工作人员可以在大数据平台实时上传数据和事件流传处置，最大程度上节省了不同单位之间疫情信息交流沟通的时间。

　　工作人员还可以从平台上，一键获取重点人员运动轨迹、辐射人群等信息，变人工处理为智能流转，及时可靠；

　　平台提供了大量的业务模型，例如可以看到当日管控新增人数和管控总人数等动态分布和趋势；

　　根据截止到前一天的数据，平台能运算出当天的情况的发展趋势；

　　针对于某一天忽然走高或降低的数据异常，后台管理人员也可以及时登录平台查看，采取关键地域监控，谨防漏报、错报；能对风险人群锁定监测和疫情发展趋势预判，提前介入风险点。

　　结束语

　　综上所述，2021行业市场在持续深化，而这一进程中智能技术成为一个技术基点，围绕智能，各种新技术成为百花齐放态势。如果科技圈有技术风景，那安防未必是最靓丽的一道，但肯定是最独好的风景。