安防进入人工智能时代：让机器看懂世界

CobiNet(宁波)推荐文章： [摘要] 在安防领域，以旷视科技“深度学习引擎”为例，若产品是智能视觉云平台，技术是深度学习算法，数据是标注化的图像数据。

人工智能平台应该是一种通过数据、技术、产品三者不断循环完成的滚雪球式闭环。以谷歌 搜索引擎 为例，产品是网络页面搜索引擎，技术是实现页面排名的算法，数据是用户点击产生页面的排名。在安防领域，以旷视科技 深度学习引擎 为例，若产品是智能视觉云平台，技术是深度学习算法，数据是标注化的图像数据。那么，人工智能平台就是一个通过数据和技术打磨出的产品，在产品应用的过程中又产生了新的数据，不断迭代和加深学习的过程。即产品、技术与数据形成超级人工智能技术的闭环，最终的目的是形成机器视觉的功能效果，赋予机器一双慧眼，好让它像人一样去 看 、 想 。使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。

北京旷视科技有限公司智能商业大客户总负责人 李瑞龙

人脸识别的产品化商业应用

人脸识别作为当前人工智能代表性的技术，其应用的产品化和商业化的能力非常关键。在准确率与安全性方面，以旷视科技人脸识别技术为参考，在准确率方面实现低于十万分之一的误识别率，同时通过率超过95%。在安全等级方面，比指纹识别安全级别更高，且无需特殊硬件支持需求，更易被推广。

在人脸识别的技术应用范畴领域，已经在商业楼宇实现具体的业务功能，帮助商户实现对客流从 统计 到 属性 再到 行为 的精准分析，以机器视觉分析，来获取更多的线下数据维度，用大数据分析指导商户的精准营销，推动零售行业从相同产品与服务给到所有的人，向着相同产品、不同服务给到特定人的转变。

同时，利用人脸识别技术给企业、园区带来更智能化的管理体验。如通过人脸识别技术产品化，在人脸识别闸机、门禁、会议签到等传统场景带来管理上的高效与便利。

人脸识别泛安防行业的应用

传统安防行业以视频监控为主，在海量的非结构化视频数据中，对于结构化数据的应用有非常多的机会。而旷视科技希望通过人工智能技术赋能给传统的安防行业，让机器看懂世界而不是杂乱无章的视频流，从而使传统行业激活出更多的价值。

以人脸识别发展的时间轴分析，人脸识别技术经历了实验室算法阶段，软件SDK阶段，单产品阶段，解决方案阶段，综合平台阶段。目前很多企业都在软件SDK阶段和单产品阶段，这个阶段其实是一个DEMO阶段，旷视科技在单品阶段、解决方案阶段以及综合平台阶段，目前应用领域有泛金融、泛商业和泛安防。其中泛安防应用在杭州G20峰会期间有两个应用，一个是在酒店前台，通过住户的刷脸来认证身份证是否匹配；另外一个是通过地铁线的人员卡口，在人海中辨识在逃的犯人和可疑分子。
 

 

文章编辑：CobiNet(宁波)  
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