安防新闻  人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，力图了解智能的实质，并生产出一种新的，能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。从目前的形式来看，大的公司和机构都在不断地加大在人工智能方面的投入。春晚的机器人伴舞引燃了普罗大众对机器人和人工智能的关注，在此之前不少企业已经敏锐地嗅到了人工智能的巨大价值。记者就人工智能的话题采访了浙江大华技术股份有限公司研发中心常务副总经理/研发中心先进技术研究院院长潘石柱先生，以下为采访实录。

记者：您认为安防行业的人工智能该如何定义?

潘石柱：安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成的信息冗余问题催生了带有人工智能的计算机视觉技术在安防领域的应用，针对该技术对图像视频进行自动分析、识别、跟踪、理解和描述的特点，带有人工智能的计算机视觉在安防监控系统中演变为近年来业内普遍看好的视频智能分析应用。视频智能分析是一种基于目标行为的智能监控技术。在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪以及对监视场景中目标行为的理解与描述，得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释，从而指导和规划行动。

视频智能分析技术可分为三大类：

1)诊断类智能分析。诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警;

2)识别类智能分析。该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。如对车的识别分析应用上主要是车牌识别和颜色识别技术。这类智能分析较多地用于生物识别，如指纹、虹膜、人脸识别技术经过多年的发展与应用，目前已比较成熟;

3)行为类智能分析。行为类智能分析则侧重于对动态场景的分析处理，目前应用较成功的典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。

记者：大华股份有哪些人工智能产品?您能简单举几个例子吗?

潘石柱：(1)视频浓缩服务器：是一款针对公安刑侦需求和海量视频管理需求，基于服务器平台的后端智能视频分析设备。摘要检索服务器根据客户端配置相应参数，对存量视频文件进行分析，提取视频中所有出现的目标，并在一定规则下重新排列出现时间，生成新的视频(浓缩视频)。同时，可以根据不同的参数，对目标进行颜色、目标类型等搜索。它能大大提升公安民警在系统中查找相关视频录像的效率，大大减少案件的侦破时间。

(2)人脸识别服务器：是一款人脸数据提取识别检索系统，主要功能有人脸抓拍、人脸比对和人脸检索。能在图像中找到并识别出人脸信息。

(3)机器视觉相关产品，此类产品覆盖了面阵工业相机、线阵工业相机、智能算法平台等相关产品。产品已经在SMT、3C组装、饮料快销、**、汽车零部件制造等行业得到应用。主要应用在条码识别、OCR识别、缺陷检测、视觉测量、模板匹配、3D定位等方向。随着中国制造2025的逐步推进，这类产品的需求也会越来越多。

记者：目前来看，大的公司和机构都在不断地加大在人工智能方面的投入，人工智能领域主要是强者和强者之间的竞争，您认为大华股份在人工智能方面有哪些竞争优势?

潘石柱：我认为主要表现在以下几个方面：

1)公司向来重视研发的投入，特别是关键核心技术的投入。智能算法已经成为了安防领域的核心技术之一。公司一直非常重视这个领域，在去年专门成立了先进技术研究院，也保证了这个方向的长期持续投入。

2)强大的智能算法研究团队：我们有***企业博士后科研工作站。团队硕士及以上学历人员已经占比95%以上,大多都是985、211学校相关专业毕业，具有浓厚的学术基础。另外，除了在总部杭州，我们在上海、北京等地也成立了专门的算法研发中心，能够**时间响应区域和实际项目上的智能需求。

3)公司自09年进入智能交通行业，在车辆检测、车辆跟踪、车辆字符识别、车牌轨迹识别、车牌颜色识别、车辆违规检测等功能上处于业界**水平。另外还有视频电子警察、人数统计技术、视频质量诊断技术、智能跟踪球技术、视频智能浓缩技术等先进智能技术。这积累了大量的相关智能算法的经验和**。

4)公司自主研发和生产的图像采集和存储系统，为智能算法的测试提供了有效的平台。

记者：您认为未来1-5年，人工智能技术可能会有哪些突破，将给安防行业带来怎样的改变?

潘石柱：我认为会在深度学习上有进一步的突破。

近年来，深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等应用中取得了显著的成效。但是在安防行业，深度学习刚刚起步。已经有很多安防企业开始投入资源开发基于深度学习技术的算法、产品。可见，深度学习正影响着安防企业，影响着智能视频分析技术。

1)车辆特征识别应用。作为智能交通的一个典型应用，车辆特征识别一直是安防厂商重点关注的技术领域。近两年，深度学习技术逐渐兴起，很多厂商利用大规模的数据集训练取得了不少进展。我相信这块能取得更大的突破。。

2)人脸识别应用。事实上，在安防领域的人脸识别还没有达到理想的效果。通过深度学习，可以大幅度提高人脸识别的准确度。

3)在机器视觉的OCR领域，不同项目上会使用不同的字体、大小、粗细和打印方式来打印字符，因此，同一套算法，很难对所有情况下的字符都能进行有效的识别。通过深度学习，算法可以自适应不同的字符条件，能大大提升OCR的识别率。

记者：霍金曾预言100年内人工智能将超过人类，对人类而言，人工智能是一把隐藏着危险的双刃剑，对此您怎么看?让机器像人一样思考和让机器受控于人是否矛盾，两者如何同时实现?

潘石柱：就目前来说，人工智能的程序也只能在“这个程序达到了预期目标但我也不知道它怎么达到目标的”方面让人吃惊而已，程序本身不会演化出崭新的能力，即只会接受训练，不能创造新事物。所以目前的人工智能只是工具而已，还不需要考虑其他的方面。对于目前的发展方向而言，用于医疗、救援和安防方向的人工智能必然是大有裨益的，并且已经加入到智能家居系统中。然而，必然有想用人工智能往坏的方向去干一些什么的人，就如同克隆技术和核技术一样。不过，只要我们能有效地控制人工智能的发展和应用，就能使这项技术往有益的方向发展。