人工智能發(fā)展方興未艾，隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，也已成為安全監(jiān)控的關鍵。本文將重點分析，深度學習科技如何在影像監(jiān)控領域脫穎而出。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)為一項使機器能夠從過去經(jīng)驗中學習的技術，又稱為「機器學習(Machine Learning)」或「認知運算(Cognitive Computing)」，透過模仿人類大腦所組成的多層類神經(jīng)網(wǎng)路辨別物件及其模式，并在無人類干預的情況下自行做出決策。隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，人工智能和深度學習(Deep Learning，機器學習分支)技術已成為安全監(jiān)控的關鍵，能夠有效降低人為錯誤和誤報，并大幅減少影像搜尋時間，對眾多產(chǎn)業(yè)造成極大的影響。
「深度學習」在影像監(jiān)控領域脫穎而出
以深度學習為基礎的演算法大幅勝過傳統(tǒng)電腦視覺演算法，其主要塬因為深度學習系統(tǒng)能夠持續(xù)24小時、每天不斷訓練及提升其數(shù)據(jù)量。許多應用結果皆顯示，深度學習系統(tǒng)在某些領域上可達到近99.9%的準確度，而電腦演算法要超過95%的準確度是非常困難的。
另外，深度學習系統(tǒng)展現(xiàn)卓越的能力，能夠偵測未知或非預期中的事件(異常事件)，此特性能顯著地減少在安全影像分析系統(tǒng)中所產(chǎn)生的錯誤偵測。事實上，無法降低錯誤偵測率為影像監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的主要問題，因此目前各大產(chǎn)業(yè)皆對于智慧影像分析解決方案有強烈的需求。雖然深度學習已應用于眾多產(chǎn)業(yè)且得到突破性的成果，但并非所有應用都合適，然而在影像監(jiān)控領域的應用則明顯脫穎而出。
人工智能深度學習4大技術優(yōu)勢
人工智能深度學習技術應用于影像監(jiān)控領域，可彰顯下列4大優(yōu)勢：
1、降低誤報率：人工智能偵測能夠輕易辨別不同種類的人和物件，例如在此區(qū)域中設定偵測「人」，則當動物及車輛經(jīng)過，或者樹木產(chǎn)生的陰影，皆不會造成誤報，可減少90%的誤報率。換句話說，在沒有人工智慧的情況下，動物、樹、陰影、天氣狀況都將觸動感應裝置并誤發(fā)出警報。
2、容易設置及維護：沒有人工智能的傳統(tǒng)影像監(jiān)控必須考慮地形、攝影機視角、感應器位置…等，一旦要在設定上作任何變動都需要手動重新計算這些因素，并可能會影響其他塬有的設定。相較之下，使用人工智慧偵測功能，可讓系統(tǒng)管理者透過單一控制介面調(diào)整系統(tǒng)設定及攝影機，亦能隨時在幾分鐘內(nèi)調(diào)整特定區(qū)域內(nèi)欲偵測的目標物件。
3、容易與第三方技術整合：人工智慧的本質(zhì)就是學習，并且能夠自行調(diào)整成適合在各種條件下的運行狀態(tài)，因此人工智慧可以輕易且即時地與第叁方技術進行多層組合。例如，一旦在特定區(qū)域中偵測到目標物件，便會發(fā)出警報、自動開鎖管制進出、或連動其他附加裝置等，而這些設定皆只須從滑鼠按下按鈕便能完成。人工智慧影像監(jiān)控系統(tǒng)亦能夠輕易地與現(xiàn)有的錄影裝置及儲存系統(tǒng)(NVR)進行整合。
4、性能穩(wěn)定持久：沒有使用人工智慧的影像監(jiān)控系統(tǒng)需要結合多項組件，以及復雜的設置才能提高偵測準確度，然而越多組件代表發(fā)生故障的機率越高，包括暴露在外的感應器若受到損害，便會造成錯誤或延誤偵測。另一方面，以人力進行監(jiān)控管制，也無法確保能得到穩(wěn)定且正確的資訊。研究顯示，一個人的專注力最多只能維持20分鐘，而當人們同時面對多個物件，如監(jiān)視多個攝影機監(jiān)控螢幕，注意力更會快速下降。人工智慧技術可完全消除這些疑慮，此外使用人工智慧相對減少所需組件，有效降低系統(tǒng)故障的風險。
應用于監(jiān)控影像分析4大亮點
基于人工智能深度學習技術的監(jiān)控影像分析解決方案，亦可突顯以下4大亮點：
1、區(qū)別人類、動物及雕像：人工智慧系統(tǒng)持續(xù)分析監(jiān)控攝影機所捕捉的影像串流，能夠區(qū)分人類的臉孔與非人類物件(如動物、雕像)的臉，并如人類的大腦，人工智慧會將這些訊息儲存在記憶中。
2、人臉快搜：利用人工智能能夠即時偵測圖片中的人臉及特徵，使用者不需在系統(tǒng)中建立人臉資料庫，只需上傳目標物件的人臉照片到系統(tǒng)，人工智慧便能從記憶中搜尋相似的人臉，分析此目標人物在何時、何地出現(xiàn)過，并能夠利用時間及攝影機位置與地圖連接，獲得此人物的行徑并推測可能進行的路線。此外，使用者可以決定想要搜尋的日期與時間區(qū)間，亦可指定特定攝影機做搜尋，并能夠調(diào)整相似度，決定所搜尋的人臉與上傳的照片匹配程度高低。
3、人臉辨識：深度學習技術應用在人臉辨識上，能有效改善其準確度。美國國家標準技術研究所(NIST)在過去10年中進行人臉辨識供應商測試(FRVT)，根據(jù)NIST的報告顯示，在過去20年人臉辨識的錯誤率已大幅改善?，F(xiàn)今大多數(shù)擁有高性能及高準確度的人臉辨識產(chǎn)品，都是基于深度學習技術。而根據(jù)Facebook和特拉維夫大學的研究，人臉辨識用于特定環(huán)境(例如辨識機場移民)，其準確率已達到99.9%。
4、入侵偵測：人工智能可使入侵偵測功能達到最高準確度及最低誤報率。使用人工智慧，系統(tǒng)管理員可根據(jù)所需，配置具有不同條件及目標偵測物件的限制區(qū)域，包括特定顏色偵測或特徵偵測。例如，未穿著所需制服或攜帶食物/飲料的人、超過5人在此區(qū)域游蕩、在特定時間有目標物件入侵、異常行為或逆向行進…等，皆能準確偵測并發(fā)出警報。
結語
由于人工智能深度學習技術具備上述優(yōu)勢及亮點，全球安全監(jiān)控業(yè)者也已紛紛投入相關設備及應用開發(fā)。以鐵云科技(IronYun)的「AI NVR人工智慧安防系統(tǒng)」為例，即以領先的深度學習及影像搜尋技術可達到：不到1秒即可完成上百小時的影片數(shù)據(jù)搜尋、有效降低錯誤警報發(fā)生、搜尋分析人臉特征時高于行業(yè)的精確率、主動發(fā)掘潛在威脅或機會以事前做好準備…等功能。
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