鸟瞰人工智能应用市场——安防行业研究分析2017.pdf
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1、鸟瞰人工智能应用市场 安防行业研究分析2017丨报告 亿欧智库 Copyrights reserved to Yiou intelligence, September 2017 2 人工智能技术作为一个降本增效工具去赋能传统行业,其中安防行业在政策和技术的双轮驱动下成为人工智能的首要着陆场。为什 么人工智能优先在安防行业落地?安防对人工智能的需求是如何驱动整个产业链条的?而“安防行业”和“人工智能技术”的内涵 外延如何设定?以及在人工智能新技术的驱动下,传统安防行业如何做应对?借助新技术起来的人工智能算法初创企业有机会成长 为多大的企业?这些疑问的量化解答对于参与变局的企业都有意义,对于技术买
2、单者政府也有参考价值,甚至对于第三方的投资 者、媒体等都能给予有参考意义的信息; 此次研究亿欧智库采取了“桌面研究”+“企业/专家访谈”两种方式,试图通过“是什么”、“为什么”、“怎么办”的叙述顺序 去力求清楚阐述“人工智能技术”和“安防行业”碰撞的过去、现在和未来的发展脉络。 人工智能=Artificial Intelligence=AI,报告后续将对其作统一简写,即AI; 序言 总目录 行业篇:应用场景、产品、产业链变化 AI+视频监控的四种应用场景解析 AI+视频监控产品盘点 AI驱动下视频监控产业链的变化 趋势篇:行业未来趋势判断 安防行业趋势判断 AI+安防行业趋势判断 附录:企业案
3、例 综述篇:范围界定、需求、发展条件 AI+安防的概念范围界定 需求的驱动 AI+安防的发展条件 技术篇:技术如何驱动行业变革 智能安防并非新逻辑,从“智能”到“人工智能” 三大基本要素驱动人工智能发展 5 5 9 15 21 21 23 28 28 34 40 43 43 47 54 PS:由于视频监控系统是安防的重要组成部分,所以AI+安防会落实到AI赋能下的视频监控系统如何更好应对社会治安事 件(安防的对象),报告内文会作更详细解释; 4 综述篇:范围界定、需求、发展条件 AI+安防的概念范围界定 需求的驱动 AI+安防的发展条件 技术篇:技术如何驱动行业变革 行业篇:应用场景、产品、产
4、业链变化 趋势篇:行业未来趋势判断 附录:企业案例 5 5 9 15 21 28 43 54 目录 Yiou intelligence Part1.综述篇 AI+安防的概念范围界定 AI+安防的概念范围界定总览图 5 亿欧智库此次研究讨论的 “安防”更多是指针对社会 安全事件下的恐怖袭击事件 和经济安全事件的安全防 范,即针对社会治安的安全 防范,属于相对狭义的安防 范围定义范畴; 利用计算机视觉技术结构化 后的视频监控数据将能更好 帮助政府公安部门应对社会 安全事件的事前、事中、事 后三个阶段,此为总起概 述,具体后面会作详细阐 述; 亿欧智库此次研究谈论 的“AI”更多是指计算 机视觉识别
5、技术,它将 视频监控数据结构化成 以人、车、物为主体的 属性信息; 安防 事故灾难事件社会安全事件 恐怖袭击事件经济安全事件 事前预警防控事中常态监督事后规范执法 公共安全企业安全民用安全 涉外突发事件 自然灾害事件公共卫生事件 计算机视觉 识别技术 车人物 车牌识别特征属性识别人脸识别行为识别 Yiou intelligence Part1.综述篇 AI+安防的概念范围界定 社会安全事件更多指经济安全事件,治安复杂地区还包 括恐怖袭击事件 6 安防:即安全防范,其保护对象可分为公共共安全、企业 安全、民用安全; 公共安全:突发事件应对法按照事件的性质、过程和 机理的不同,将公共安全可能面临的
6、突发事件分为四类, 即自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件; 社会安全事件:根据国家突发公共事件总体应急预案 规定:社会安全事件主要包括恐怖袭击事件、经济安全事 件和涉外突发事件等。而在中国大部分地区,其社会安全 事件更多是指经济安全事件,新疆地区除了经济安全事件 还需考虑恐怖袭击事件; 事件按照进程可以分为事前、事中和事后,而技术防范手 段的主要作用是事前的预警防控、事中的常态监督和事后 的规范执法。 安防 事故灾难事件社会安全事件 恐怖袭击事件经济安全事件 事前预警防控事中常态监督事后规范执法 公共安全企业安全民用安全 涉外突发事件 自然灾害事件公共卫生事件 Yiou intel
7、ligence Part1.综述篇 AI+安防的概念范围界定 计算机视觉识别技术将海量视频监控数据结构化成以 人、车、物为主体的属性信息 7 计算机视觉识别技术+4种识别应用技术; 计算机视觉识别技术相对车牌识别、特征属性识别、人脸识别、行为识别等技术,前者是底层技术,后者是识别具体对象的应用技 术;目前这4种识别技术应用程度较为成熟、应用范围较广,其中人脸识别属于生物识别技术的一支; 4种识别应用技术主要是对海量的视频监控数据进行结构化,提取以人、车、物为主体的属性信息。 属性:指代对象的性质或特性,它因对象而异,或随时间而变化; 计算机视觉 识别技术 车人物 车牌识别特征属性识别人脸识别行
8、为识别 Yiou intelligence Part1.综述篇 AI+安防的概念范围界定 计算机视觉识别的4种应用技术 8 亿欧智库:计算机视觉识别技术的4种识别应用技术 识别模型设备场景数据库核验效果 车牌 识别 车辆牌照是机动车唯一的管理标示符号。 车牌识别是图像处理与字符识别的综合 应用,它由图像采集、预处理、牌照区 域的定位和提取、牌照字符的分割和识 别等几个部分组成; 电警 、卡口; 公共场所、交 通、停车场、 门禁等; 车牌的字符、车牌颜色等; 车牌识别受到环境光照条件、 拍摄位置和车辆行驶速度等 因素的影响,有的情况下对 识别的实时性要求也高; 特征 属性 识别 通过数据调取接口
9、可实时抓拍图片及卡 口视频等资源后做实时或者离线二次识 别,识别目标的形状、属性以及身份等; 电警 、卡口; 公共场所、交 通、停车场、 门禁等; 人物特征属性库(性别、大致年龄、 行李属性、衣服颜色、运动方向、速 度、目标大小、骑车、背包、拎东西 等);车辆特征属性库(车牌识别、 车标识别、车型识别、人脸探测、安 全带、行驶方向、年检标等); 电警、卡口的摄像头采用了 较高分辨率,如果拍摄的角 度合适,正面状态几率增加 的话会提高了识别的成功率; 人脸 识别 通过人脸检测将图像分割成人脸区域和 非人脸区域,再采取某种表示方法检测 出人脸和数据库中的已知人脸,后将已 检测到的待识别的人脸特征和
10、数据库中 的已知人脸特征进行比较匹配得出相关 信息; 摄像头; 人证合一、限 制环境的人脸 识别(eg.银行 开户)等; 人脸特征库、实时摄取的人脸特征信 息等; 一般来说,人脸识别的有效 宽度在3米左右;采集到的 人脸图像信息的分辨率最好 是达到100100个像素以 上,能有效提高识别率; 行为 识别 先检测时空显著兴趣点,接着在兴趣点 的局部区域内提取特征描述符,然后对 提取出来的特征点进行聚类形成字典, 之后把这些特征进行最近邻量化并进行 直方图向量汇总,最后利用分类器对这 些直方图特征向量进行分类训练和测试; 摄像头; 越界报警、踩 踏事件、姿态 识别等; / 9 综述篇:范围界定、需
11、求、发展条件 AI+安防的概念范围界定 需求的驱动 AI+安防的发展条件 技术篇:技术如何驱动行业变革 行业篇:应用场景、产品、产业链变化 趋势篇:行业未来趋势判断 附录:企业案例 5 5 9 15 21 28 43 54 目录 Yiou intelligence Part1.综述篇 需求的驱动底层需求:社会处于经济转型阶段,治安问题逐步显现 10 社会经济转型阶段 人口流动 就业分布 城市和农村格局变化 资源市场化配置 社会关系复杂 人口密度较高区域 矛盾冲突表面化 社会管理难度加大 社会治安问题显现 现今社会治安问题逐步显现的根本原因是因为社会经济进入转型阶段,原本稳定的社会关系变得复杂。
12、资源的市场化配置造成 人口流动和就业分布以及城市、农村格局等一系列变化,导致社会管理的难度加大和各种矛盾冲突的表面化,客观上为犯罪活动提 供了更多的机遇。 69079 71182 73111 74916 77116 65656 64222 62961 61866 60346 50000 55000 60000 65000 70000 75000 80000 2011年2012年2013年2014年2015年 亿欧智库:2011-2015年中国城镇化趋势明显 城镇人口(万人)乡村人口(万人) 亿欧智库:中国人口流动趋势亿欧智库:以北京为例,犯 罪高发区即人口密度较高区 北京 西城 中关村 展览路
13、 国贸 永外 大街 来源:国家统计局 Yiou intelligence Part1. 综述篇 需求的驱动实施技术:公安部门采取视频监控系统来应对社会治安问题 11 面对城市这样一个庞大的复杂系统,如果想要做到信息的实时发布、监控、分析 和智能化管理,以确保整个系统的决策、命令能够稳妥迅速地传达执行并反馈, 高度集成的可视化终端必不可少。装载在城市各个角落的视频监控系统是城市管 理系统的重要组成部分; 智能安防属于智慧城市的一个应用功能,智慧城市即将先进的信息技术、数据通 讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个城 市管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的
14、、实时、准确、高效的 城市综合管理系统; 在国家发展改革委、中央网信办、国家标准委联合下发的国家新型智慧城市评 价指标(2016年版)中,公共安全视频资源采集和覆盖情况、公共安全视频监 控资源联网和共享程度、公共安全视频图像提升社会管理能力情况成为智慧城市 发展重要指标,有望进一步推动视频监控的发展。 Yiou intelligence Part1.综述篇 需求的驱动现状痛点:海量视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾 12 安防系统有效运转面临的挑战:海量视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾; 海量视频数据:根据博思数据,截至2016年中国前端摄像头出货量已达到4338万台,而同时出于换机市场
15、和增量市场的双轮驱 动,国内监控摄像头的销售市场在逐步扩张,预计在2020年出货量会达到5422万台;仅就视频监控录像每天的数据量就达上千 PB,累积的历史数据将更为庞大,并且海量视频监控数据中99%以上都是非结构化数据; 人力瓶颈:随着监控点位的骤增,遍布大街小巷的监控摄像头每时每刻产生的视频数据也在爆炸式增长,过去简单利用人海战术进 行检索和分析已经很难满足新时代的安防工作需求;一方面对视频监控人员人体产生危害,另一方面,相关研究表明人在盯着视频 画面仅仅22min之后,人眼将对视频画面里95%以上的活动信息视而不见。 亿欧智库:视频监控数据具有高并发、大容量特点 高并发:以1080P为例
16、,在4Mbps的码率下,中等城市的监控规 模一般为数千到数万个摄像头,按5000路计算,并发写入码流为 5000路*4Mbps *24小时*60分钟*60秒 大容量:根据公安部要求录像数据在系统中保存30天以上。中等 城市的存储容量为: 5000路*4Mbps *24小时*60分钟*60秒*30天 来源:博思数据 3125 4338 4571 4828 5111 5422 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 201520162017e2018e2019e2020e 亿欧智库:中国前端摄像头出货量测算(万台) Yiou intelligence Part1. 综述篇
17、需求的驱动 技术升级:视频监控系统正在迈向智能化时代 13 20世纪80年代2006年20世纪初 传统模拟监控数字化监控高清化/网络化监控 2017年 智能化监控 大安防时代来临,安防监控 系统向集成化、智能化模式 发展,现代安防系统逐渐向 智能化综合管理平台演变; 视频监控系统从诞生之日起发展至今,大体上经历了三个阶段: 第一阶段,20世纪80年代开始,视频监控的实现主要采取模拟方式,录制的视频主要在同轴电缆中进行信号传输,之后在控制主 机的监控下实现模拟信号的显示; 第二阶段,20世纪初开始,视频监控实现了远距离视频联网,但仍没有完全实现数字化,视频通过模拟的方式并通过同轴电缆来 进行信号
18、的传递,在多媒体控制主机以及硬盘刻录主机中进行数据处理和储存; 第三阶段,2006年左右开始,随着数字技术与网络技术的发展,安防监控领域的视频技术也进入了高清化与网络化阶段,体现为 前端高清化、传输网络化、处理数字化、系统集成化; 当前,随着人工智能三大要素逐步发展成熟,视频监控即将迎来智能化监控时代。 人工智能三大基本要素即数据资源、计算力、核心算法,报告的技术篇会进行详细阐述; Yiou intelligence Part1.综述篇 需求的驱动 期望:AI技术能更好地应对海量视频监控数据,AI在安 防领域作人力的增效补充 14 安防系统由人防、物防和技防三者组成,其最大应用是保障社会治安。
19、AI作为一项新兴的技术,其赋能下的安防系统将较高程度地 发挥社会治安效用;对于社会治安的责任主体公安部和各省市级公安机关来说:1.整体来看,出于对成本和所衍生的社会问题 考虑,加强技术手段是提升社会治安水平的必由之路,是需要长久坚持的道路;2.由于重大事故的不可挽回性,安防工作者对于事 前防范的需求要远远高于事后追查。因此不断扩大的安防行业规模、以及安防业务的特殊性决定了AI在安防行业的潜在需求巨大; AI时代的计算力能更好应对海量视频监控数据:从计算力来看,GPU的出现,在处理海量数据方面相对传统CPU呈现出了压倒性的 胜利。使用GPU和使用传统双核CPU在运算速度上的差距最大会达到70倍,
20、前者相比起后者能将程序运行时间从几周降低到了一 天; AI在安防领域作人力的增效补充:海康威视数据显示,从传统的视频回看人工查证,转向以车牌搜索、特征搜索为核心的智能 搜索应用,以及以浓缩播放、视频摘要为核心的智能查看应用,破案时线索排查效率提升20-100倍。 安防系统 物防 人防 技防 亿欧智库:安防系统的组成 亿欧智库:AI时代计算力的提升 CPU (过去) GPU (AI时代) 运算速度x70 x 运算时间几周一天 视频 结构 化 视频 非结 构化 破案 效率 提高 亿欧智库:视频结构化帮助公安部门提高破案效率 线索排查效率 X 20100倍 15 综述篇:范围界定、需求、发展条件 A
21、I+安防的概念范围界定 需求的驱动 AI+安防的发展条件 技术篇:技术如何驱动行业变革 行业篇:应用场景、产品、产业链变化 趋势篇:行业未来趋势判断 附录:企业案例 5 5 9 15 21 28 43 54 目录 Yiou intelligence Part1. 综述篇 AI+安防的发展条件基于PEST分析AI+安防的发展条件 16 在需求驱动下,城市从政策(Pplitical)、经济(Economical)、社会(Social)、技术(Technological)四个方面为人工智能落地安防提供 支持,即为其人工智能技术赋能传统安防塑造发展条件。 智能安防发展条件 Political-政策 S
22、ocial-社会 经济-Economical 技术-Technological 2015-2017年智能安防被纳入国家发展 战略之中; 地方财政加大在社会治安上的投资力度; 中国安防整体行业收入增加; 计算机视觉识别初创企业数量增加,融 资笔数增加; 机器的识别错误率已低于人类; 处于社会治安的需求,公安部门 降低对新技术的期待值; Yiou intelligence Part1. 综述篇 AI+安防的发展条件政策(Political):2015-2017年智能安防被纳入国家发展战略之中 17 在国家政策支持下,“感知互联、数据驱动、云端共享、智慧应用”将成为未来公安及安防行业的重要发展趋势,
23、物联网、大数 据、视频结构化、生物识别以及人工智能等技术,产品将愈发深入地融入到行业整体解决方案中,并不断扩展延伸,逐步成为智慧 城市建设运行的重要技术支撑以及社会综合治理平台的重要组成部分。 亿欧智库:2015-2017年我国政府机关发布的智能安防相关政策内容盘点 时间发布机关政策文件名称主要内容 2015年4月中共中央、国务院关于加强社会治安防控体系建设的意见 提出“加强社会治安防控网建设、提高社会治安防控体系建设科技水平、完善社会治安 防控运行机制”等目标,推动安防视频监控行业发展; 2015年5月发改委等9个部门 关于加强公共安全视频监控建设 联网应用工作的若干意见 提出2020年实现
24、公共安全视频监控的全域覆盖和全网共享; 2016年6月工信部等部门“互联网”人工智能三年行动实施方案 主要任务中提及将智能安防作为人工智能产品创新的重点应用推广领域:即提出实施智 能安防推广工程,鼓励安防企业与互联网企业开展合作,研发集团图像与视频精准识别、 生物特征识别、编码识别等多种技术的智能安防产品,推动安防产品的智能化、集约化、 网络化; 2016年10月 中国安全防范产品行 业协会 中国安防行业“十三五” (2016-2020)发展规划 明确提出要“积极探索安防及相关融合领域的前沿基础技术,并取得若干突破,包括核 心器件技术、人工智能、计算机视觉、超大规模存储技术等。”此外,还要积极
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