如今安防監(jiān)控已經(jīng)涉及到了我們生活的方方面面。不僅僅運(yùn)用到商場、小區(qū)、公司等地，還能在許多領(lǐng)域發(fā)揮作用，比如道路的隱患發(fā)現(xiàn)。肇事逃逸的查找，偷盜搶劫的案件的破獲。在監(jiān)控的注視下，“月黑風(fēng)高夜”不再是做壞事的好時(shí)候，因?yàn)楸O(jiān)控能夠照的清清楚楚，明明白白。

在科技發(fā)展迅猛的今天，人工智能的運(yùn)用使，安防監(jiān)控除了可以對正在發(fā)生事件的實(shí)時(shí)記錄外，還可以對監(jiān)控視頻進(jìn)行分析，提取其中信息(如車牌、人臉、動作分析)，從而進(jìn)行視頻推送預(yù)警、實(shí)現(xiàn)預(yù)防。可以起到“防患于未然”的作用。

但是人工智能在安防監(jiān)控中的實(shí)際運(yùn)用中還是有所不能的。

1、對環(huán)境適應(yīng)性差

人工智能對視頻內(nèi)容的辨識，容易受到光照條件、天氣因素、圖像質(zhì)量、目標(biāo)尺寸、地物遮擋等環(huán)境變化的影響;

2、數(shù)據(jù)孤島并分散

在傳統(tǒng)的安防體系中，各個(gè)平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)開放性低，彼此之間共享度低，所以很難開展多維數(shù)據(jù)融合分析。以人臉識別為例，為提高人臉識別的準(zhǔn)確率，單純提高算法算力是不夠的，還需要擴(kuò)充分析數(shù)據(jù)的緯度，如定位、社交、車輛、消費(fèi)等等可搜集到的數(shù)據(jù)，通過這樣大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)整合才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤、分析的目的。

3、場景理解受限

原因1：專業(yè)領(lǐng)域知識和經(jīng)驗(yàn)積累不足;

原因2：在視頻結(jié)構(gòu)化過程中，智能監(jiān)控還停留在基于靜態(tài)特征的單場景環(huán)境中，很少涉及大范圍場景的關(guān)聯(lián)行為分析，沒有把動作、行為等動態(tài)特征以及之間的關(guān)聯(lián)性做結(jié)構(gòu)化的處理。

4、缺乏自主完善能力

目前人工智能沒有自我成長的能力，只能根據(jù)設(shè)定的條件進(jìn)行自主分析，而不能根據(jù)分享能力和積累經(jīng)驗(yàn)提高完善自己。

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