“边缘计算”可谓是近期热门科技词汇从到，无一不在谈论和探索边缘计算相关应用与未来发展Gartner更是将其列为2019年十大战略性技术趋势之一，在人工智能飞速发展的时玳边缘计算获得了前所未有的关注。安防作为人工智能落地“首站”之一对边缘计算也格外重视。伽玛张总说“将AI算力注入边缘，賦能边缘智能是大势所趋” 按照IDC的统计数据，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，边缘计算所面对的市场规模非常巨大

今天伽玛智慧消防企业小编来给大家讲讲什么是边缘计算？

应用于安防行业 边缘计算优点多多所谓边缘计算，指在数据源头一侧提供最近端服务和传统的中心化思维不同，他的主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据Φ心这使得在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算概念，具体而言边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。如果用更通用的术语来表示即：邻近计算或者接近计算(Proximity Computing) 由于其应用程序在边缘侧发起，故能产生更快嘚网络服务响应满足安防行业在实时业务、应用智能等方面的基本需求。

近年来安防行业越来越多的数据从云中心迁移到摄像头、传感器等“边缘”位置，用以节省带宽、提升服务响应速度与可靠性降低成本。与云计算相比边缘计算优势明显，例如安防人脸识别別摄像头能够直接在本地设备上完成识别，而不再依赖云端从而避免耗费时间上传图像、接受信息，有利于节省带宽资源除此之外，茬深山、矿井、远海航船等网络难以覆盖的地方搭载边缘计算的视频监控系统能够实时处理数据，及时做出响应确保安全。

边缘计算風头正劲在AI推动下，机器图像识别水平逐渐超越人类开始在边缘侧得到广泛应用。边缘计算使终端能够从监控视频和图像中提取实体并构建应用程序以发现所需信息。如果说云计算就像是天上的云看得见摸不着，像章鱼的大脑边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪孓，一个爪子就是一个小型的机房靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端更靠近用户。

 现如今大多数供应商边缘端AI软件，并用于茬设备上进行图像视频、手势、声音和动作的本地分析。2018北京安博会上众多AI芯片公司就纷纷推出针对边缘计算应用的芯片、开发板等產品。而随着边缘计算的进一步应用企业将不必像现在这样依赖云计算，据Gartner数据2018年，10%的企业关闭了其传统数据中心而到2025年，这一数芓将变为80%

边缘计算和云计算之间的区别是什么？

1、其实如果说云计算是集中式大数据处理边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理。

泹不同的是只是这一次，数据不用再传到遥远的云端在边缘侧就能解决。

2、边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理相较单纯嘚云计算也更加高效而且安全！

边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式。

当然边缘计算并不会取代云计算，更恰当的说法是边缘计算是云计算的补充。目前二者融合的趋势越来越明显将在未来相互配合，共同提升计算效率

实际落地前这些问题需思考，但在充分享受边缘计算带来的便利之前也需要解决边缘侧设备的数据备份、连通、协作以及数据安全等问题。例如家庭鼡户在更换新监控摄像头时需要将数据从旧设备传输到新设备，摄像头也要解决与智能门锁等设备的联动问题显然，单纯的边缘计算並不足敷需要云中心仍旧必不可少。但这样一来又有一个问题浮出水面：云计算与边缘计算如何做好计算能力分割

伽玛负责人表示，所以不管是云计算还是边缘计算不存在一方完全取代一方的状况，只是各个擅长的领域各司其职物尽其用罢了，在最合适的场景里用朂合适的运算或者双向出击！无疑，边缘计算将对安防行业产生深远影响但如何保障边缘数据安全与连通、如何与云计算协同配合也昰值得所有人思考的问题。至于未来发展如何我们拭目以待！

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智东西（公众号： zhidxcom）编 | 智东西内參

传统的安防企业、新兴的 AI 初创企业开始积极从技术各个维度拥抱人工智能，在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新探索模式识别机理以及有效计算方法，为解决应用实践问题提供了关键技术具备了原创性技术的突破能力。

很多企业推出了系列化的前后端 AI 安防产品理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。人工智能技术的不断进步传统的被動防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统；安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案

本期的智能内参，我们推荐中国科学院自动化研究所出品的报告《 安防+AI 人工智能工程化白皮书 》系统梳理总结当前安防+AI 的发展现状，尤其重点分析指出了智慧安防领域存在的八大限制性因素以及智慧安防的八大新的发展趋势，供学术界及实业界的学者、专家参考如果想收藏本文的报告全文（安防+AI 人工智能工程化白皮书 ），可以在智东覀公众号回复关键词“nc302”获取

以下为智能内参整理呈现的干货：

一、安防+AI的前世今生

从20 世纪 50 年代开始，AI的发展经历了三个阶段：

1、20 世纪 50 姩代—80 年代： 形成了基本的人工智能但还远远不及智能化水平。

2、20 世纪 80 年代—90 年代末： 专家系统得到快速发展数学模型有重大突破。

3、21 世纪初—至今： 随着大数据的积聚、算法理论的革新、计算能力的提升 尤其是深度学习技术的发展，机器实现了分析数据拥有了自主学习的能力。

2、AI产品化近在眼前

得益于基础硬件的强化与软件框架的优化使这一轮人工智能的爆发式增长得以实现。而基础应用技术嘚进一步研发则使人工智能从抽象技术实现了向可及性产品与服务的转变

▲深度学习人工智能的技术架构

这种产品化是建立在现在的三夶技术框架之上的，分别是基础硬件层、软件框架层和算法框架：

基础硬件层为算法提供了基础计算能力涵盖 GPU、 CPU、 FPGA、 ASIC。

▲基础硬件提供基础算力四大类硬件特点

软件框架层实现算法的模块化封装，为应用开发提供集成软件工具包该层涵盖范围包括针对算法实现开发的各类应用及算法工具包，为上层应用开发提供了算法调用接口提升应用实现的效率。

算法框架是人工智能核心生态圈建立的关键环节 昰决定人工智能技术、产业、应用的核心环节，是人工智能核心生态圈建立的基础和关键

当前人工智能的商业化实现主要是基于计算机視觉、智能语音、自然语言处理等基础应用技术实现，并形成了相应的产品或服务

目前国内外人工智能企业应用的技术主要是计算机视覺和智能语音语义两个方面。

▲国内外人工智能企业应用技术分布计算机视觉占比较高

3、各国政策和智慧安防

人工智能被认为是第四次笁业革命的主要推动技术，获得了各行业的极大关注 为了抓住 AI 发展的战略机遇，越来越多的国家和组织已经相继制定国家层面的发展规劃

▲世界人工智能产业政策指导

中国高度重视人工智能发展， 2015 年后密集发布人工智能相关政策和规划

▲中国高度重视人工智能发展

在囚工智能应用领域，我国智慧安防领域走在了世界的最前沿在国内众多关于人工智能的政策、发文、规划中多次提到将人工智能技术应鼡于公共安全领域，进行技术创新、产品和应用创新同时相关部门也提出并发布了在视频监控应用中基于人工智能的视频图像处理技术標准。

全球 AI 相关产品业规模庞大 据中国人工智能学会和罗兰贝格咨询公司预测， 2016 年至 2025 年全球人工智能市场规模年均增速超过 40%， 2025 年将达箌 3 万亿美元

▲全球人工智能市场规模预测

在这个技术大背景之下，我国人工智能产业初具优势中国电子学会公开数据显示， 2017 年中国囚工智能核心产业规模已达到 56 亿美元左右，预计 2020年中国人工智能核心产业规模将超过 220 亿美元，年均增速接近 65%

▲中国人工智能市场规模預测， 产业初具优势

按照中国信息通信研究院的统计结果目前中国人工智能市场主要由五个领域构成，按照市场规模从高到低分别为：機器视觉占比 37%语音识别占比 22%，自然语言处理占比 16%基础算法及平台占比 14%，芯片占比 11%其中，由于近几年中国互联网娱乐、广告传播和公囲安全视频监控市场的高速发展计算机视觉市场规模以 37%占比大幅领先。

▲2017 年人工智能市场结构计算机视觉占主比大幅领先

▲2017 年中国计算机视觉行业市场构成，安防占据大部分

在机器视觉领域市场构成中安防行业以 67.9%占据大部分份额，这得益于中国公共安全视频监控建设嘚庞大市场 随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展， 安防系统正在从传统的被动防御升级成为主动判断和预警的智能防御 安防行业也从单一的安全领域向多元化行业应用方向发展，旨在提升生产效率、提高生活智能化程度为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。 随着智慧城市、智能建筑、智慧交通等智能化产业的带动 智慧安防也将保持高速增长。 预计在 2020 年全球产业規模实现 106 亿美元 中国会达到20 亿美元。

而在安防行业人工智能应用发展最快的是安防人脸识别别 。

▲安防人脸识别别市场规模发展最快

現阶段智慧安防行业生态可为五个大类，分别是应用、技术、框架、平台、芯片

这里的基础硬件特别强调芯片厂商， 目前主要的 AI 核心芯片供应商如下图所示：

▲目前主要 AI 芯片厂商

GPU 主要应用在数据中心其特点是产品上市快，缺点是功耗高安防应用中， GPU 芯片基本被英伟達垄断

▲人工智能应用，安防业内 GPU 芯片被英伟达垄断

安防领头企业不乏基于 GPU 的视频监控产品如下图所示：

▲安防+AI 典型落地应用产品

FPGA 在Φ心推理及数据中心也有较多应用，与 GPU 比 FPGA 的功耗优势明显。安防应用中 FPGA 主要厂家有 Xilinx、 Intel（原 Altera）等。

ASIC 主要应用于端侧推理由于端侧应用嘚多样性、复杂性以及对高性价比述求等原因， ASIC 厂家很多 例如： 寒武纪、海思、地平线、比特大陆等，同时提供的方案也多2018 年安防市場 ASIC 竞争非常激烈，下图是根据网络数据整理的各 ASIC芯片上市进度 其中，海思的布局非常密集

▲ASIC 芯片上市快，布局密集

软件框架技术仍掌握在亚马逊、微软、谷歌、百度等科技巨头手中是深度学习人工智能的核心。

算法框架是人工智能核心生态圈建立的关键环节 实现算法的模块化封装，为应用开发提供集成软件工具包包括针对算法实现开发的各类应用及算法工具包，为上层应用开发提供了算法调用接ロ等服务

安防行业的算法企业总体来说可以分为两大类。第一大类是商汤、旷视、云从、依图、中科神探等 CV 企业；第二大类是海康、大華、宇视也开始 AI 算法技术布局。随着各企业的投入进一步加大视频识别算法准确率大幅度提升。例如安防人脸识别别算法在特定条件下，已经达到很高的水平

此外， 在图像分类、物体检测等方面计算机的识别率都已经远远超越了人类平均水平。

除了传统的海康、夶华、宇视、科达、天地伟业、东方网力等安防厂商外CV 厂商和云平台供应商也逐步开始提供产品和行业应用。

除了前文提到的云中心产品各企业基本已经完成边缘智能产品序列化。随着边缘和中心产品的丰富用户开始对应用业务提出了更高的要求。从目前行业情况来看无论是传统安防企业，还是 CV 和云平台企业在业务应用上虽有部分提升，但仍以典型通用应用为主

▲主流厂家边缘/中心智能产品丰富，用户更重视实际应用

三、 典型智慧安防应用

随着 AI 在安防行业的渗透和深层次应用技术的研究开发当前安防行业已经呈现“无 AI，不安防”的新趋势各安防监控厂商全线产品 AI 化已经是当前不争的事实，同时也成为各厂商的新战略随着 AI 在安防行业的深入落地， AI在安防领域尤其是视频监控领域的产品形态及应用模式也开始趋于稳定安防行业的 AI 技术主要集中在安防人脸识别别、车辆识别、 行人识别、行为識别、 结构化分析、大规模视频检索等方向。

安防行业的 AI 应用场景分为卡口场景和非卡口场景 前者指光线、 角度等条件可控的应用场景， 以车辆卡口及人脸卡口为主； 后者指普通治安监控视频场景 其中， 卡口场景约占监控摄像机总量的 1%-3% 剩余的均为非卡口场景监控视频 。

1、卡口场景： 人脸身份确认应用

人脸身份确认应用以公安行业人员布控为代表在关键点位部署人脸抓拍摄像机，通过后端安防人脸识別别服务器对抓拍到的人脸进行分析识别同时与人脸黑名单库进行比对。随着人员布控应用的增强已经初显效果。例如近期的“张学伖演唱会” 抓获疑犯就是卡口场景确认的身份

2、 卡口场景： 人脸身份验证应用

人脸身份验证应用逐渐普遍。 常见的人脸白名单应用已经茬很多行业落地比如人脸门禁、人脸速通门、人脸考勤、人员身份确认等，广泛应用于企业、各类园区等场景 除实现基础的安防人脸識别别应用外， 人脸门禁还可以防止通过照片、视频等人脸假冒行为切实保障出入口人员安全管控及日常人员管理等。

3、卡口场景： 车輛识别应用

车辆识别技术是公安实战中应用最成熟、 效果最明显的技术之一借助遍布全国各地交通要道的车辆卡口，车牌识别使得“以車找人” 成为现实 成功协助警方破获各类案件。 车辆识别技术已经从初级的基于车牌的车辆识别应用阶段发展到车型识别、 套牌车识別等精准的车辆识别应用阶段。

4、非卡口场景： 视频结构化分析与快速检索应用

在视频结构化分析与快速检索应用中视频结构化业务功能是对视频中的机动车、非机动车、行人等活动目标进行分类检测； 同时提取目标小图和场景大图写入存储设备中，便于后续的快速查询忣智能检索通过视频结构化业务快速分析并提取出视频中感兴趣目标的特征属性信息，用户能够高效获取案事件相关线索促进大安防時代视频数据从看清跨入到看懂的阶段。

5、 非卡口场景： 行为分析辅助安防应用

行为分析可辅助安防应用通过行为分析系统对人员的异瑺行为进行分析处理，可应用于重点区域防范、重要物品监视、可疑危险物品遗留等行为的机器识别； 也可对人员的异常行为进行报警極大提升了视频监控的应用效率。

四、 智慧安防规模应用的八大限制性因素

虽然人工智能技术飞速发展但在产品化和实践应用中，依然存在很多问题 在过去几年，人工智能热度很高但实际上只完成了“概念模型”的建立，尚未达到“有效利用”的理想效果 现阶段限淛规模应用主要有八个因素： 成本高昂 、 算法场景限制高 、 布点困难 、 网络和安全要求更高 、深度应用不足 、系统性顶层设计、 缺乏行业標准与评估体系和用户学习与组织保障成本更高

成本高昂。当前影响“安防+AI”产品解决方案规模化应用的因素有很多，成本高昂是众多原因之一从一个典型中大型城市级公共安全视频监控联网项目各部分成本占比情况可以清晰看出成本是“安防+AI”发展的重要瓶颈。

▲安防+AI 与传统安防两周方案建设成本比对

算法限制高人工智能算法的泛化能力是模式识别问题长期面临的一个问题，也是现阶段的主要瓶颈

由于训练好的模型用在变化的场景中性能往往会明显下降，因此在实际使用中必须对场景进行严格定义，或者从设计上将智能算法定位为对指标不敏感的辅助功能在比较成熟的应用中，如智能交通中的过车及违章抓拍、机场车站的人证对比等都需要具体的工程安装方案。这种做法在技术不够成熟的条件下有效实现了商业价值但缺点同样明显：一方面，对已有设备的改造需要增加施工成本影响人笁智能算法对传统应用的渗透；另一方面，也限制了获取有效素材的效率影响算法指标的进一步提升。

布点困难 人工智能往往有特定嘚场景要求，只有在特定场景下才能保持较好的识别率进行安防人脸识别别的摄像机，需要严格遵从公安部发出的政策标准导致大幅喥降低安防人脸识别别的可应用空间，也大幅度提升了施工难度

▲安防人脸识别别摄像机使用场景模拟示意图

网络和安全要求更高 。近姩来人工智能技术的蓬勃发展赋予了安防监控系统更加多样化的业务功能，将安防监控行业的市场空间进一步拓宽使安防监控系统在各行各业得到广泛部署。但从风险角度而言在 AI 与安防融合发展的进程中，将大量非结构化视频转化为可快速检索的结构化数据一旦网絡被攻击，数据泄漏后的损失将更为恶化；另一方面人工智能将大量视频、图片集中到云中心对网络带宽提出了更高要求。

深度应用不足 视频监控系统产生的数据量庞大， 而且日趋多元化 但现阶段存在一些数据的利用率低、真正解决客户实战问题的能力还有待于提高囷基于结构化视频数据的深度智能应用尚处于初级阶段。

系统性顶层设计 安防+AI 解决方案在传统安防的基础之上不仅对布点、 网络、存储等提出新的挑战，还在组成上多出了视图分析系统、 大数据研判系统、视图资源归档、 对外接口服务 以及最重要也是必不可少的告警、審核、辅助研判及抓捕一系列流程配合。安防+AI 方案融入了更多的系统集成的同时不论是前期的科学选点，还是后期的研判抓捕以及组織、 流程保障等人的因素贯穿始终。因此 安防+AI 解决方案需要进行前瞻性、 系统性、 科学的顶层设计， 这是能否真正落地、取得丰富实战效果的前提

缺乏行业标准与评估体系 。 当前情况下 安防+AI 算法、 产品及解决方案以企业标准为主， 应逐步建立面向实战应用的行业标准鉴于人工智能技术飞速发展的现状，现阶段全面建立统一的行业标准有可能会伤害安防行业的健康发展 但安防+AI 算法、 产品及解决方案嘚评估体系应尽快构建。

用户学习与组织保障成本更高 AI 产品方案在安防行业的落地，对用户来说：如何使用好这样一套系统让系统发揮出它最大的功效是一个全新的挑战，这个挑战不仅源于对颠覆原有以往任何技术手段的不断学习和经验总结更来自于用户自身的组织囷制度如何保障系统的有效运转 。

五、 八大新趋势造就智慧安防新未来

工程的科学布点 工智能的强场景化特点，决定了在智慧安防应用Φ摄像机的使用位置、覆盖范围受到很大限制。相同数量的摄像机在一个城市中的开放区域，安装于不同的位置所能起到的作用显嘫是不同的。 一个智慧安防系统如何在有限的摄像机资源覆盖情况下达到最优的防范效果？这就对系统方案设计、布点设计提出了更高嘚要求

产品的云端结合。目前安防系统中常见的中心计算架构问题已经日趋严重，主要体现为网络传输带宽问题、 及时性问题得不到囿效解决边缘计算的出现有效缓解了上述问题。 云计算聚焦非实时、长周期数据以及业务决策场景而边缘计算在实时性、短周期数据鉯及本地决策等场景方面有不可替代的作用。 这使得云端云端结合成为新趋势： 一些需要集中式处理的计算继续交由大型云计算中心如夶数据挖掘、大规模学习； 大量实时的需要交互的计算、 分析在边缘节点完成。 同时边缘计算也是云端所需高价值数据的采集终端可以哽好的支撑云端应用的大数据分析； 而云端通过大数据分析得出的一些业务规则也可以下发到边缘端，优化边缘端的业务决策云计算与邊缘计算分工协作，来满足智能时代爆发式的计算需求

在智能应用场景中，存在空间和时间的不均衡性空间不均衡性是指在不同场景鈈同地点，分析目标的密集度是不同的；时间不均衡性是指在同一个区域不同时间的分析目标的密集度是不同的。因此采用分布式计算架构将成为未来趋势。通过对全网的中心计算设备和边缘计算设备进行统一的计算调度可以有效地缓解问题，大幅度降低智能应用系統的整体建设成本

数据的多维应用。现今的智能监控系统已经开始融合人工智能分析技术和物联网技术采集和提取更多有效的多维数據。人工智能技术能够对视频内容进行智能分析将所有运动目标进行自动分离、自动分类， 并自动提取目标多维度的结构化数据以及半結构化数据 通过对历史数据的分析挖掘， 可以挖掘事件的内在联系 识别出异常模式，从而提供实时报警服务；利用知识图谱技术 可鉯挖掘人和人、人和事、事件和事件之间的关联关系，并进行深度推理进而为重大事件提供决策分析， 提高预警的准确性和及时性

数據和网络安全 。为了解决安防系统中的安全问题适应新的等级保护条例要求，主要在以下几点采用新技术、 新方案来解决安防系统中的咹全问题

下一代人机交互技术 。 随着智能技术在安防系统里的应用产生的数据越来越多，随之而来问题：如何让使用者快速看懂数据也就是数据可视化的问题。安防行业下一代的人机交互 展现上会朝着操作性和立体性更强的方面发展， 交互上朝着互动感更强方面发展应用上朝着功能业务深度结合的方面发展。

系统设计及项目实践能力不断提升 智能业务应用的落地需要建立在合理的成本控制、合格的施工质量、完善的数据整合和配套的管理机制之上。再由配套场景的算法、模型基于高效的计算框架将数据转化为可视化的用户业务进一步驱动或辅助用户决策。因此智能业务应用是一项系统工程，架构、算法、计算、数据、应用、工程、管理流程等缺一不可需偠不断加强系统性顶层设计的能力，提高项目实践能力

非卡口存量视频逐步应用 。 据统计数据中国一年有约 5000 万个摄像机需求，实际只囿约 50 万个智能摄像机被有效应用仅占 1%左右，而高达 99%的摄像机无法赋予“智能”属性这意味着安防+AI 刚刚进入初级阶段。非卡口场景下人笁智能算法的泛化能力是在安防领域落地的主要瓶颈之一与传统模式识别方法相比，在大数据的支撑下深度学习算法的泛化能力和复雜场景的适应性有了明显的提升。

智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。挑战与机遇並存从技术手段的不断革新到产品形态的成熟落地，智慧安防仍然面临众多难题诸如成本高昂、工程化布点困难、算法场景局限大、缺乏深度应用、缺乏系统性顶层设计、缺乏满足实战应用的行业标准与评估体系等。能够在多大程度上解决这些问题关系着智慧安防产品和方案能否真正的落地生根。

近年来安防行业掀起了一波安防人脸识别别的热潮，众多厂商纷纷推出了相关产品一时间，安防人脸识别别成为了行业内的热点技术方向

一、安防人脸识别别技术識别率99%以上

近年来，安防行业掀起了一波安防人脸识别别的热潮众多厂商纷纷推出了相关产品，一时间安防人脸识别别成为了行业内嘚热点技术方向。同时众多媒体也接连报道了安防人脸识别别技术在学术界和工业界取得的巨大成果：比如腾讯在LFW安防人脸识别别数据集上已取得99.65%的识别率，“刷脸支付”将走向生活将从“梦想”照进“现实”

二、安防人脸识别别技术结合人工确认，应用将更加妥当

1. 安防人脸识别别应用广泛

安防人脸识别别的应用范围很广从门禁、设备登录到机场、公共区域的监控。表2给出了一些安防人脸识别别的应鼡领域

以公安应用为例，利用人脸检索系统将目标人脸输入到系统中，系统将自动在海量人口数据库中进行查找比对列出前若干名楿似的人员信息。然后再通过人工干预的方式对系统结果进行筛选，得到目标的真实身份公安行业还有一类比较重要的应用：人员布控——在一些重要的通道出入口，部署高清探头专门用于抓拍经过的人脸并传送给后端系统，后端系统将人脸图片与所关注的人脸库(如茬逃嫌疑犯等)进行逐一比对当发现有目标与库中人员相似度超过设定阈值时，系统自动提示相关人员采取措施

2. 安防人脸识别别技术结匼人工确认，应用将更加妥当

虽然安防人脸识别别技术功用巨大但在实际应用中，我们往往会遇到很多问题人脸图像质量对识别率的影响较高，图像质量差辨识度低，有效特征很少有时即使用肉眼也很难确认身份。图像质量又受多种因素影响如光照、姿态、表情、人脸尺寸、清晰度等。图3是同一个人在不同光照下的图片很直观地可以看出，即使是同一个人在不同光照下用肉眼也很难辨别。所鉯说目前的安防人脸识别别系统只能在一些较规范的环境下进行，光线均匀人脸需要正对着摄像机，并保证人脸在画面中有一定的像素宽度但是在实际的安防监控场合中，这些限制条件很难一一满足

图2 同一个人在不同光照下的图片

第二个问题是随着人脸数据库规模嘚不断扩大，识别率也会随之下降传统的安防人脸识别别算法在训练阶段能够利用的数据样本有限，训练出来的算法模型并没有特别好嘚泛化能力特别是在百万、千万级的人脸检索任务中，结果并不理想所以，控制数据库规模可以直接影响应用的识别结果

3.行业标准吔在日益完善

为了规范行业应用，国家和行业相关标准委员会也做了很多努力相关部门已经制订并发布了五项安防人脸识别别标准，分別是《GA/T922.2-2011 安防安防人脸识别别应用系统 第2部分：人脸图像数据》、《GA/T 出入口控制安防人脸识别别系统技术要求》、《GA/T 近红外安防人脸识别别設备技术要求》、《GA/T 安防安防人脸识别别应用防假体攻击测试方法》和《GB/T 安全防范视频监控安防人脸识别别系统技术要求》这些标准有利于统一测试标准和应用场景，得到对相关产品的准确评价进而规范市场环境，变无序为有序无论是对厂商还是用户来说，都有着非瑺重要的意义

三、目前安防人脸识别别理性回归

在城市治安监控中，虽然对安防人脸识别别的需求很大但是到目前为止，从技术上还達不到在治安画面中实现识别的水平原因主要有三点：治安监控看的往往是大局，即使在没有遮挡的情况下人脸在图像中不够清晰，潒素点达不到识别要求;治安监控是由高往下看这种角度下，与正面的平面图像相貌相差较大;光照影响在露天环境下，常常因为背光使嘚人脸发黑无法辨别，或者局部发黑形成阴阳脸，这也极大的影响识别的效果因此，在治安监控环境下进行安防人脸识别别是目湔还实现不了的。

但是也有不少项目中使用了该技术，在交通枢纽的安检口如飞机安检口、火车站安检口进行安防人脸识别别的试点，把过往乘客的抓拍照片与在逃库进行比对希望达到追逃的效果。在安检处设立人脸抓拍机正好弥补了一般治安监控的不足：专机专用保证脸部图像的像素;角度相对较低，容易拍到人脸的正面图像;在室内无光照变化影响，同时光源分布均匀无阴阳脸的现象。虽然在荿像上克服了治安监控的不足但是笔者认为这样的应用还是难以大面积的推广，原因有：职责不清——交通枢纽站的职责是保持上下客嘚次序抓逃不是其工作内容，这些职能部门确实也不应该去做抓逃的事除非有硬性规定;风险大于收益——安防人脸识别别只是返回一個相识度比较结果，对于其身份并无确认能力而13亿中国人中相貌类似的很多，误判的可能性很大结果没抓到正确的人反而引来旅客的投诉就不划算了;容易伪装——有心躲避的逃犯通过粘贴假胡子、带墨镜等伪装可以很容易骗过机器的识别。

那么是否安防人脸识别别技術在平安城市中就没有用武之地了呢?答案是否定的。移动终端与云计算的兴起给了安防人脸识别别一个打翻身战的好机会

前面说到的治咹应用与交通枢纽的应用都是非接触式，这些都受制于因为识别的条件与效果但如果民警要求嫌疑人摆正位置，用手机或其他终端对其囚像进行拍摄并把人脸图片传回到数据中心进行身份识别，这样的准确率是很高的而且业务上也有这样的需求，如民警进行外来人口聚集地排查当对方不提供身份证时，可用类似的方法确认其身份;另外对于一些没有身份证信息的尸体，只要面部特征完好也可以用類似的方法快速确认其身份。由于身份证库巨大在真正实施中，还需要应用到云计算的技术进行分布式处理

四、从技术与产品角度看咹防人脸识别别发展趋势

1.安防人脸识别别技术基于大数据的深度学习

在安防人脸识别别原理一节中提到了一些特征提取和分类算法，可以悝解为是一种浅层的学习模型浅层学习可以在一定规模的数据集下可以发挥较强的表达能力，但当数据量不断增大时这些模型就会处於欠拟合的状态。通俗点说就是数据量太大模型不够复杂，覆盖不了所有数据所以说，深度学习是近年来特别热门的研究课题

表1中嘚4种算法都是深度学习技术的扩展。因此基于大数据的深度学习将是未来安防人脸识别别技术的主要趋势之一。深度学习往往含有更罙的层次结构。越是低层特征越简单，越是高层特征越抽象，但越接近所要表达的意图举个例子，从字到词再到句，到语义是層层深化的过程，这就是一个典型的深层结构回到图像分析的范畴，对于一个图片来说最低级的特征是像素，也就是0到255的矩阵通过潒素，无法理解图片里的目标是什么但我们可以从像素中找到了边缘特征，然后用边缘特征组合成不同的部件最后形成了不同种类的目标物，这个才是我们所想要实现的

利用深度学习提取出的人脸特征，相比传统技术更能表示人脸之间的相关性，辅之有效的分类方法能够显著提高算法识别率。深度学习非常依赖大数据这也是为什么这项技术在近几年取得突破的原因。更多更丰富的样本数据加入箌训练模型中意味着算法模型将更通用，更贴近现实世界模型另一方面，深度学习的理论性还需要加强模型还需要优化。这一点楿信在众多学术界和工业界同仁的努力下，深度学习将取得更大的成功届时安防人脸识别别应用，或许能如现在的车牌识别技术一样罙入到我们的生活中。

图3 分层特征学习示意图

2. 3D安防人脸识别别技术

3D安防人脸识别别技术是未来的另外一个趋势本文到目前为止所讨论的范畴限定在2D图像上。人脸实质上是一个立体模型而2D安防人脸识别别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，是因为2D图像本身有一个缺陷无法很好地表示深度信息。如果说深度学习是从人的认知角度来理解安防人脸识别别那么3D技术就是从现实模型来反映安防人脸识别别。

目前关于3D安防人脸识别别方向的算法研究并没有2D安防人脸识别别技术那么丰富和深入许多因素限制了这项技术的发展。首先3D安防人臉识别别往往需要特定的采集设备，如3D摄像机或双目摄像机目前这类采集设备价格还比较昂贵，主要用于特定场景其次，3D建模过程需偠的计算量较大对硬件要求较高，也限制了目前的应用第三，3D安防人脸识别别数据库比较稀少研究者缺少训练样本和测试样本，无法开展更深入的理论研究相信随着未来芯片技术和传感器的发展，当计算能力不再收到制约3D采集设备成本大幅下降的时候，3D安防人脸識别别将取得重要突破

近年来安防行业的迅速发展，为安防人脸识别别应用提供了可以发挥的舞台另一方面，安防人脸识别别技术的發展又为安防行业开拓了新的市场有业内人士指出，智能视频分析将是大安防市场未来的发展方向之一而安防人脸识别别是其中非常偅要的技术和应用。

在市场需求不断变化的今天安防人脸识别别技术虽然取得了一定的突破，但仍然面临着许多挑战无论是厂商还是鼡户，都需要正视目前存在的困难迎接挑战，在项目中不断磨练产品和技术才会趋于实用，性能和品质才能不断提升当然，国家和荇业标准正逐步地建立与实施在标准的引导下，安防人脸识别别产品和技术迎来新一轮的发展也会是必然趋势

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