5G时代智能安防应用场景白皮书.docx

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5G时代智能安防应用场景白皮书

目录

目录

01执行概要

04安防产业趋势与挑战

安防走向千行百业，从辅助系统走向生产系统

10技术发展趋势

5G+AI，打开安防新的成长空间

17商业落地

5G时代智能安防十大应用场景

315G智能安防展望

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5G时代智能安防十大应用场景白皮书

执行概要

5G和AI人工智能是未来全球科技行业发展的两个重要趋势。

2019年6月6日，工信部向中国移动、中国电信、中国联通、中国广电发放 5G商用牌照，标志着中国

5G正式进入商用阶段。

三大运营商加快网络建设速度，计划2019年底信号覆盖50余个城市，2020年底覆盖地级市以上城市。

5G网络寄托了整个移动互联网产业链未来的希望，也将深度赋能安防产业，引发安防产业的变革。

2019年10月18日，著名的信息技术研究与分析公司Gartner发布的最新预测数据显示，“户外监控摄像机”将是未来3年（2020-2022年）全球5G物联网（IoT）解决方案的最大市场。

2019年7月，普华永道全球AI研究报告发布。

研究显示，人工智能会使2030年全球GDP增加

14%，相当于额外的15.7万亿美元，使其成为当今快速变化的经济体中最大的商业机会。

智能安防领域的创新与商业探索日渐兴盛，市场孕育的发展空间巨大，全球安防市场可见空间2023年达300+亿美金，AI赋能安防，正吸引智能力量积极介入安防。

随着AI，大数据，云计算等技术的发展，安防正从传统的视频监控走向智能安防，从传统的防控辅助系统走向效率提升的生产系统，智能安防走向千行百业。

在走向千行百业的进程中，不同行业对于覆盖的纵深要求不断提升；为了获取更多的细节信息支撑决策分析，对于视频图像全天候高清化越来越高，4K/8K图像成为主流，对于网络上行带宽的要求越来越高；机器视觉技术的不断发展，视频图像可以承载越来越多的信息，但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互，提升决策准确率，并尽量在前端决策，减少后端处理压力；多维感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网络的时延、带宽要求越来越高；同时防控走向深水区，对于防控的立体化、系统化、机动化要求不断提升。

02

执行概要

与传统的4G相比，5G具有大带宽、高可靠低时延、海量连接等许多优点。

通过5G提供的大带宽、低时延，

AR/VR安防真正可以从概念走向商用；通过5G提供的低时延特性与计算机视觉相结合，可以实现机器人从简单的执行向人机协作生产升级，加速工业互联网的实现；5G的低时延与海量连接感知，可以实现车与车、车与路之间的通信，为AI算法提供多维数据，为辅助驾驶、无人驾驶提供技术。

通过5G无线技术提供的大带宽，可以解决有线无法覆盖的安防场景，使能5G走向千行百业。

人工智能经过多年的发展，已经取得了长足进步，但作为AI落地最成熟的安防市场仍处于“弱人工智能”阶段，算法、算力、数据是人工智能发展的三大关键要素，随着算力的不断提升，算法的不断进化成熟和丰富，数据加速汇聚融合，结合各个场景的智能化需求，智能安防走向千行百业，打开新的成长空间。

5G解决了高清视频要求的大带宽能力，实时操控要求的低时延能力，同时海量连接为安防提供多维感知能力。

算力的提升、算法的丰富，以及多维数据的融合提升了安防决策的效率和准确度。

5G智能安防将进一步提升城市综合治理能力，安防走向立体、协同化；同时还将在智慧矿山、港口、环保、消防、制造、出行等场景加速落地，解决了各行业的安全管控问题，从而大大提升各行各业的生产效率。

5G与人工智能的发展，将推动安防行业在覆盖、视频采集、感知运用、防控能力、产业转型等不断升级，推动安防产业进入大安防时代，从“专制专用”的公安行业走向共建“和谐民生”的千行百业。

5G智能安防将加速安防体系的重构，打破时空的界限，结合最新的技术，既可以从物理世界投射到数字世界，也能把数字世界叠加渲染进物理世界，形成虚实协同的安防数字孪生。

重构全天候、全时空、全要素、全融合为特征的安防新体系。

03

5G智能安防白皮书

安防走向千行百业，从辅助系统走向生产系统

安防产业趋势与挑战

安防走向千行百业，从辅助系统走向生产系统

04

5G时代智能安防十大应用场景白皮书

安防产业趋势与挑战

马斯洛需求层次理论中，安全是除了基本生理需求外的最重要的需求，安防产品和解决方案在人们的工作、生活中也越来越常见，并且已经从基础的安全保障逐步演变为辅助管理和提升生产效率的重要技术手段。

安防产业正逐步从服务于公共安全的“专制专用”走向服务于社会生产生活的“和谐民生”。

交通行业，业务定位上视频监控已从传统的安防系统变成交通行业生产系统的一部分，能够指导和辅助高效交通疏导，改善服务体验，提升管理水平，例如：

通过视频对排队长度的智能检测，能够帮助客户弹性开关服务窗口，资源效率和服务体验得到双提升；通过机场的站坪全景视频，实现远程塔台监管，提升调度管理效能。

智慧园区，视频监控与园区通行、物业管理进行融合，形成一体化综合应用，各类数据充分融合共享，除使用视频监控的周界防范、人脸识别、车牌识别、行为分析等能力外，叠加与园区管理深度结合的更多更精准智能能力，从而提升园区管理水平、安全等级和应用效率。

更普遍更大量的行业，基于监控视频，叠加匹配对应行业属性的智能算法和应用，可以提升安全管理水平和生产生活效率，例如：

电力行业基于监控视频的智能分析，实现对配电房和高压铁塔周边的工程车辆识别和告警，以及对进出站房佩戴工程帽识别和告警；仓储园区行业基于监控视频的智能分析，实现对出入仓货品进行高效计量。

当前，安防走进千行百业，面对纷繁复杂的业务场景和更广泛的客户群体，主要挑战包括：

1、安防系统从前端到后端都需要具备动态加载和运行行业应用的能力，从而满足行业和场景多样化的要求。

2、承载网络需要更加的开放和灵活，设备接入需要更加的简单和便捷，业务获取需要更加方便和快速，业务端到端体验需要更加的流畅和高效。

05

芯片技术的高速发展为AI提供超强算力保障，使算力更易获取。

在前端，摄像机通过AI芯片具备足够算力，为前端智能算法和应用提供了高效的运行环境。

同时在边缘和中心，AI芯片也为海量视频、图片、数据的深度解析和大数据碰撞、检索提供算力保障。

从而形成端边云全网智能化的算力基础。

在算力的支撑下，AI算法的成熟也让安防的智能化成为可能。

当前视频AI技术链准备度高，开源社区繁荣，算法演进快速，正在改变各行业的生产模式，提高生产效率。

随着场景的不断丰富和应用的不断深入，更多成熟可用的视频算法可以融入到各行业的生产流程，为行业打造先进生产力。

多样化的应用场景，要求更加灵活的视频智能部署和应用能力，需要三个方面的能力：

1、前端摄像机、边缘、中心都具备软件定义能力，支持动态加载智能算法，从而可以动态按需的在前端、边缘、中心部署相应的智能算法和应用。

2、支持端边云协同，形成全网一体化的高效智能供给。

3、全网分级分布的智能能力间有效协同，高度依赖网络的保障，要求网络能够接入各种复杂部署环境的海量摄像机，提供更高的通信带宽和更低的时延，并能根据每个行业特点提供满足要求的SLA专网保障能力。

在九部委针对视频监控建设的联合发文《关于加强公共安全监控建设联网应用工作的若干意见》（996号）中，提出到2020年实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的目标。

随着安防走进千行百业，视频监控建设范围将更广，目标对象更多，面对的环境更复杂，系统布建周期更短，因此在业务覆盖能力要求能够实现全域化、自由化、简捷化。

全域化：

突破地理位置和时空环境的限制，实现视频的全部覆盖。

自由化：

前端设备形态更加的多样，比如：

背负式，定点式，附着式（警车、杆等），手持式，穿戴式。

移动自由，可以任意挪动位置，选取最佳监控角度，保证活动现场无死角。

9

5G时代智能安防十大应用场景白皮书

安防产业趋势与挑战

简捷化：

一体化系统，小巧轻便，灵活组网。

部署快速，机动性强，随装随用，可以随时运到所需执法场地。

环境依赖低，无电无网可用，开机自动入网络。

当前，安防的业务覆盖中三类场景还存在问题：

1、布建困难类场景，包括：

工地、港口、矿山、渔场、水库、自然保护区等，一方面受环境制约，无有线铺设条件或建设代价高；另一方面业务上又对网络有较高要求，比如港口桥吊、矿山矿车、渔场投食均有监控视频辅助远程操控的需求，要求高清视频回传、毫秒级延时（30ms），现有的无线技术均存在需求匹配度

问题。

使用3G、4G、卫星等无线公网，无法保障可用带宽和稳定的网络质量；使用微波、无线网桥、 eLTE

等无线专网，无授权频谱且无统一的运营运维主体，无法有效支撑业务的稳定可靠。

当前此类场景已造成网络

“孤岛”和业务“荒岛”。

2、移动车载类场景，包括：

公交车、出租车、地铁等公共交通车辆，交巡警摩托、执法警车、巡逻车等执法巡逻车辆，校车、押运车、运钞车、危化品运输车等特种车辆。

这些车辆均需要被重点监管，但受限于当前的无线技术和网络能力，监管的范围、时效性、有效性都无法保证。

一方面，由于带宽和稳定性不足，无法实现全量实时回传，对驾驶人/乘客/车辆真实状况无法掌控，可实时视频调阅的并发路数少，画质模糊，偶发卡顿，无法有效支撑突发事件高效处置；另一方面，车载监控视频存储在本地，设备易损坏，数据易丢失，无

法可靠提供突发事件的视频调取。

当前交通车辆已成为天网的监控盲区，只能在事后通过“回头看”获取线索。

3、应急处置类场景，包括：

重大节庆、大型会议、应急维稳、现场执法、自然灾害、文物考古等，这类场景具有复杂性、突发性、临时性、机动性的典型特征，通过警用终端、执法记录仪、临时移动补点、移动布控、巡防机器人、无人机等应急装备加密监控点位，保证全场全程无盲区。

这些装备严重依赖无线视频回传能力，但当前无线技术和网络能力，无法提供视频全量实时回传和可靠回传，“不可能”达成全场全程全量的实时可视可管可控。

安防已经从模数时代满足人眼态势监看的“看得见”阶段，演进到满足分辨细节目标的“看得清”阶段，清晰度的不断提升，从高清进一步向4K和8K超高清，可以满足港口、矿山、医疗等行业借助视频进行远程辅助操控的清晰度要求。

视频清晰度的不断提升，视野的纵深得到延展，视频中所包含的有效信息要素增多，可提取的有用信息不断丰富，安防产业开始走向“看得懂”阶段，由机器从视频中检测、识别和提取人车物等目标信息。

视频采集对环境的约束逐渐降低，宽动态、超星光、微光/黑光等采集技术的应用，三防、透雾、全彩等环境适应和视频修复还原技术的应用，都大大拓宽了视频采