大數(shù)據(jù)是人工智能的基石，安防監(jiān)控系統(tǒng)公司表示機器視覺和深度學習主要是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，即對大數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并從中歸納出可以被計算機運用在類似數(shù)據(jù)上的知識或規(guī)律。大數(shù)據(jù)生態(tài)里面包含了眾多AI內(nèi)容，數(shù)據(jù)科學、機器學習、人工智能，成為大數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的關(guān)鍵。

近兩年，AI技術(shù)在安防領(lǐng)域的落地應(yīng)用不斷加速。在AI的加持下，視頻監(jiān)控系統(tǒng)物聯(lián)和視頻大數(shù)據(jù)的發(fā)展如虎添翼。

大數(shù)據(jù)與人工智能如同兩個充滿巨大能量的球，碰撞到一起，激起璀璨的火花!海量的視頻大數(shù)據(jù)，充分滿足了人工智能對于算法模型訓(xùn)練的要求。大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，能夠解決安防監(jiān)控應(yīng)用的痛點，比如利用人工智能技術(shù)，幫助分析人流密度分布、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測，從而實現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風險管理；幫助進行道路狀態(tài)及變化監(jiān)測，分析車流密度分布、變化趨勢，預(yù)測道路擁堵指數(shù)，實現(xiàn)交通信號的調(diào)節(jié)和優(yōu)化；根據(jù)車輛軌跡，實現(xiàn)以號搜車、以圖搜車、以特征搜車等，從而實現(xiàn)對人、車輛軌跡的跟蹤等。

這些痛點都是目前在安防行業(yè)普遍面臨和存在的，而單一的人工智能技術(shù)在某種程度上還很難徹底解決上述問題。當大數(shù)據(jù)加入后，一切都變得易如反掌。

目前，視頻大數(shù)據(jù)的主要產(chǎn)生源集中在社會治安動態(tài)監(jiān)控和道路交通安全監(jiān)控兩大領(lǐng)域。人工智能在安防和智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用，也主要集中在這兩個領(lǐng)域。目前全國各地社會治安動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)超過200O萬個，每天產(chǎn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)量幾乎是一個天文數(shù)字；以電子眼為主的道路交通監(jiān)控系統(tǒng)，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也相當驚人。這些龐大的數(shù)據(jù)，可以說95％是冗余的甚至是沒用的。經(jīng)過人工智能的分析和處理，這些數(shù)據(jù)就變成了寶貴的資源。

人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，賦予了大數(shù)據(jù)全新的價值。大數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的視頻數(shù)據(jù)的簡單累積，而是具有無限擴展應(yīng)用價值的珍貴數(shù)據(jù)資源，比如人臉數(shù)據(jù)庫等。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動下，全球?qū)θ斯ぶ悄芤曨l監(jiān)控硬盤和云數(shù)據(jù)中心硬盤的需求急劇上升，這為安防和AI行業(yè)帶來了前所未有的機遇。

安防大數(shù)據(jù)與人工智能

AI安防是利用人工智能對視頻、圖像進行檢索、分析，從中識別安全隱患并對其進行處理的“黑科技”。AI安防與傳統(tǒng)安防的最大區(qū)別在于智能化，傳統(tǒng)安防對人的依賴性比較強，非常耗費人力，而AI安防能夠通過機器視覺對傳感圖像進行智能研判，從而實現(xiàn)真正意義上的安全監(jiān)控和事前預(yù)防。