浅谈人工智能智能分析价值文档格式.docx
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实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，据相关企业数据显示其难点问题主要在以下几个方面：
背景的复杂性：
光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。
采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响；
场景中前景目标与背景的相互转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与停止；
目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果；
目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景，这给运动目标的分割与特征提取带来困难。
目标特征的取舍：
序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。
但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。
遮挡问题：
遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。
运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见回造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。
为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。
大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等，都不能很好地处理较严重的遮挡问题。
兼顾实时性与鲁棒性：
序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。
智能分析系统大致优势
在监控系统中，存储和传输问题是首要面临的难关，大量无用视频信息被存储、传输，既浪费了存储空间又增加了带宽，智能分析的目的是为了视频存储所需要的空间减少从而缓解带宽压力，或者对于一些无用视频则采用低码流方式进行压缩或传输，更方便整套系统调查或查询使用，提升监控系统的应用价值。
识别类的智能监控技术，最关键的要求就是识别的准确率，最好保证在98%以上，这样就能够较好地满足绝大多数监控类客户的需求，这是比较常见的智能分析目的;
其中轨迹识别主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等;
环境判断补偿识主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。
智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。
受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警，此类功能具备普遍的适应性，大部分监控点都有潜在需求。
智能分析系统大致分类
1、越界分析
功能：
通过设置虚拟围篱，对周界进行侦测。
当发现可疑人员或者物体穿越围篱，即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。
同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。
应用：
交通马路人行横道或斑马线；
厂区重点区域围墙；
学校；
看守所围墙等。
2、入侵分析
通过在监看画面上设置对某一区域（可设置任意形状）为警戒状态，当有物体非法闯入警戒区后，即触发报警，并同时对闯入物体进行分析。
比如当有人进入警戒区时即报警有人非法闯入禁区；
当有汽车进入警戒区时即报警有非法车辆闯入禁区。
星网锐捷。
某些重点保护区域例如银行金库、景点区域；
易发生危险地带；
军事禁区；
博物馆；
码头；
医院等。
3、丢失分析
通过在监控画面上画出一块寸有重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，那么将立即触发报警，并可同时将报警上传至远程客户端。
重点保护区域如博物馆，展览厅，拍卖会，金银店等。
4、方向分析
在实际监控中，人们可能关心只是人流的方向和车流的运动方向，通过方向的识别可以判断目标是否为不合法走动或行驶，如果出现逆向行为，目标将会被自动锁定，并同时报警。
单向行驶的道路；
重要出入口等。
5、滞留分析：
对于特定区域内的逗留人或物体进行分析，当目标超过设定的时间，系统会认为为可疑物体，并同时报警，也可以将报警上传至远程客户端。
所有重要的监控区域，非有关人员禁入区域。
6、智能跟踪
对可疑人或物体进行目标锁定，同时摄像机将跟随目标转动并报警，也可以将报警信号上传至远程客户端。
小区；
非有关人员禁入区域；
机密区域；
重要保护区域等。
*以上是智能分析基本需要了解概念和含义，写的非常简单和直观，没有牵扯公式和技术算法原理。
2017是一个非常火热的年份，也是AI起航最佳时期，在2017年5月份安防龙头老大海康威视正式开始大范围进军视频分析业务，其中一款产品就是超脑（NVR）。
并且在6-7月微软也推出智能分析技术，告知于众。
但好景不是太长，在2017年8月份开始人脸识别开始爆发式的火爆，旷世的4.7亿美元融资、商汤的4.1亿美元融资打破整个中国的平静，也象征着AI迅速的蓬勃发展，到现在也只有短短的4个月，目前人脸识别公司以北京四大巨头为代表的有：
旷世科技、商汤科技、云从科技、依图科技带领着Ai起航。
但唯独智能分析还未出现真正的龙头老大，其因我也不知，可能由于政府的政策和政府推动、市场趋势的关系，但智能分析也是在紧跟其后。
整个AI大趋势的觉醒，也带动了各大峰会、交流会、分享会等开办。
其中有：
智慧城市峰会、平安城市峰会、智慧社区峰会、人工智能交流峰会等等多不胜数！
其目的在我看来就是带动观望的市场、企业朝着这个方向动作或者是让更多的企业家了解AI的概念和价值取向。
而人脸识别、智能分析已然已经成为了各中大型项目的标配，其体量着实吓人。
根据以上我们是不是感觉AI的形式一片大好，其实不然；
主要有以下几个原因（以安防做分析）：
1、大部分资源都掌握在巨头公司手中
2、人才技术都被大型企业垄断
3、中小企业并没有太多政府背景、关系
4、滥竽充数、挂羊头卖狗肉的AI公司开始逐步增加
5、许多工程商、集成商还未完全理解AI怎么才能够成为自己项目上的核心竞争力
从以上的这5点看来，好像大部分基层公司根本无法分到一杯羹。
AI现状主要是全球都缺少AI方向的人才，无论是技术人员还是商务人员还是管理人员都严重缺乏，人员供给不足。
现大部分中小型公司要做人脸识别、智能分析等项目大多数是借着自己在行业里面的多年沉淀的客户关系、经验积累、代理某公司产品、与知名院校博士团队校企合作、购买算法公司底层算法自己开发等等，都过得比较难受，为什么？
因为自己根本没有主动权！
大部分工作都需要依赖他人，利润也被一层一层的分掉了。
现今许多的项目几乎都挂着“智能”两字的头衔来蹭AI的热度，但真正能做到智能的企业又有多少，我想有相当一部分企业都靠理论诡辩和资源关系在操作吧。
感觉做一个项目不搭上智能就像是已经落伍了。
依照我个人从事智能分析系统商务的经历和了解，在今年7月份开始，突然一大波智能科技公司冒了出来，那数量真的吓人，在7月份之前都没咋听到什么消息，甚至各种峰会都没有那么多，其中发展最迅速是北京，大大小小的智能科技公司一抓一大把，其次是深圳、杭州、上海、广州等地深圳一些二、三线城市也出现部分类似企业。
我也不知道这个市场怎么了。
有一些公司靠着接了个别项目，利润还不粗在支撑等待融资，有些是自身有关系背景怡然不惧的，还有些是蹭热度骗钱的，又带动了大多投融公司来进入AI市场，一个字：
乱。
据我了解那些做保险、服务器、电商、汽车等等公司也开始分支做AI里面的某一个分支，简直可怕；
有钱有关系有资源有背景的企业真的能为所欲为！
我个人还是觉得专注某一个领域会比较好。
现在我返回来重点讲讲安防这一个智能分析应用领域吧，毕竟我专注在这一个方面，上面小李主要想表达是整个市场方向的大概情况，由于经验有限只能想到这么多了，恳请各位企业家见谅！
AI+安防，安防领域其实是非常容易接受人脸识别、智能分析等技术的，安防安防重在防，安防对于容错率的态度可以说是非常值得称赞！
我们大家现在所看到的一些数据显示：
识别准确率达到99%，分析准确率95%，用我们的角度来看，目前在项目应用上这怎么可能达的到咯。
由于很多应用场景是比较复杂的，毕竟人脸识别、智能分析都是基于前端摄像头的采集录像来实时分析的，还有最大的问题是光线处理难度。
我们所看到的那些非常好看的数据只不过是在抛开所有干扰因素的主观数据而已，但也没那么糟糕，人脸识别、智能分析目前已经是比较成熟了，后续只需要增强其稳定性、准确率、功能多样性即可。
只要准确率能达到80%以上其实问题都不大了，所以在这里我们要抱着宽容的心态去看待技术成果。
安防市场潜力是非常巨大的，目前中国总共有近1亿多摄像头，如果只算做升级改造，那也有万亿的市场。
只不过现在主要应用的市场在与公检法系统、大型工业、易燃易爆、石油石化、港口、机场、轨道交通等项目。
毕竟现在的价格也是比较高的，有些行业想用但是资金有限，这也挺无奈的。
详细介绍安防市场潜力，在此我插入一个链接，功近5分钟，大家可以点击或者复制到网页上观看。
*接下主要分析智能分析价值和定位
智能分析价值在于哪里？
智能分析VS传统监控
1、最大化节约长期增值成本
2、易于管理与维护
3、强拓展、重点监控
4、智能实时监控
传统监控：
慢：
事后取证查询慢
笨：
人力消耗大且效率低
危：
险情出现无法立即处理
智能分析：
先进：
兼容性强
安全：
实时监控、预案处理
稳定：
一次升级、软件维护
在拥有电视墙相关项目中利用电视墙的可视化效果更能体现智能分析的效果，从而实现重点监控！
智能分析与传统监控的效果对比：
根据以上图片可以非常清楚的了解到智能分析系统能够解决传统监控的很多缺陷和实质性的众多问题（人力成本、预警预案、时间成本、智能管理）。
现在我们来分析智能分析系统能解决哪些应用场景，为什么要用，怎么用，解决了什么？
智能分析系统主要是借助于前端摄像头采取的图像进行分析，那么最基本的硬件支撑就是摄像头，尽管摄像头现在几乎无处不在了，但是有一个诟病就是被动监控，根本没有起到非常大的实质性左右。
所以只要有摄像头的地方都可以做智能分析升级改造，不存在于哪些行业范围。
那为什么要用智能分析？
其原因有这几点：
1、国家推动2、市场推动3、价值体现4、减少人力时间成本5、智能化管理6、产品迭代7、摄像头基数庞大8、利益使然；
从中8点我们可以了解到智能分析的存在价值。
那怎么用？
说句实在的，现在能用的起智能分析系统的也大都是政府项目，中小型民用市场无法承受这么大的资金输出。
智能分析目前主要由政府、行业巨头、工程商、集成商一起推动，那么政府主要目的是跟随政策，那除去政府外无非就是为了增强核心竞争力和利益。
解决了什么？
1.确确实实减少大量的人力，有效提高了监控价值。
2.使整个管理体系更加的自动化，可以利用视频分析做首次判断，其次联动其他业务系统进行处理3.解决了传统监控的被动性质，实现了实时监控的智能优越性，大大提高了侦破犯罪事件的可能性。
在这里我们来计算一下智能分析真正的价值所在：
人力成本（工业制造）：
一个巡检工人工资一个月大约在3500左右，一般大型制造业1-10W人里面大约有100-1000巡检人员。
也就是一年的成本为：
3500X12X100=420W或3500X12X1000=4200W,这个数字已经是相当的可怕；
再比如：
银行ATM机有发生抢劫、打架事件，没有实时预警的话，后续还要派出警力去查案，抓人等等等，这些人力、时间都不能够以钱来衡量；
再比如监控中心人员，只要盯着监视器10分钟以上就会发生眼花、疲劳等现象，若被犯罪分子抓住空子，那后果不敢设想，我敢问，这是能够用钱衡量吗？
所以，在此我就只列出三个假设，不知大家是如何理解的。
智能分析是时代的选择，也是市场的优胜劣汰下来的结果，科技在创新，人也在创新，从而带动最终结果导向，现在的智能分析在应用上还处在初步阶段，未来还有一段路要走，现在最常用的智能分析功能是行为识别和异常报警，在我看来这些功能还只是最基础的功能，但市场就已经对此功能需求旺盛，一个是由于目前应用方面只需要这么多功能，二个是功能只有这么多，三个是投入的资金只能做这些功能。
现在我来说说智能分析这个产品的定位吧，我本人做安防，那我就从安防的角度上来构思这一方面。
在前面我说过，智能分析预警系统已经是各大智慧城市、平安城市、天网工程、雪亮工程里面的标准化子模块系统了，那智能分析预警在里面真正的核心到底是什么？
我想有以下几点：
1、实现重点监控针对化
2、实现监控系统效率化
3、实现重点区域险情实时预警智能化
4、实现国家政策需要趋势化
5、实现项目需求实质化
智能分析简单来说分为二个方面：
1、行为分析2、异常分析
行为分析有：
奔跑检测、摔倒检测、剧烈运动、翻越围墙、区域入侵、徘徊检测等
异常分析有：
消失、出现检测、物品遗留丢失检测、摄像机遮挡色差模糊检测等
根据项目实际上的应用一般是二者同时运营，比如博物馆的区域入侵、物品丢失检测、人车分离等功能需求。
轨道交通的翻越护栏、越界报警、摔倒检测、物品遗留等功能需求。
以上都是比较常用的基本功能，并不能在项目竞争上增强自己的核心竞争力，由于海康等大企退出标准化智能NVR产品，几乎人人都能拥有这些功能参数，意义不大。
在我看智能分析真正有价值之处在于特殊场景的视频分析，比如一个保安的离岗检测，那这个离岗检测就不是单纯的通过算法就能解决的，它需要多种应用层逻辑才能实现，再加上终端客户的个性化需求，在对于时间和人员的把控上有着奇葩的要求。
一个离岗检测这个功能需求牵扯出的技术含量远远高于单一行为分析或者异常分析。
因为客户要求的是保安在上岗时到下岗后的分析，如果中间保安上厕所去了怎么办，如果出现突发情况怎么办，这都需要在应用层逻辑上下功夫，需要多种逻辑进行综合性判断，这就不是说算法能解决问题的一种需求，这也正是智能分析的核心所在。
底层的算法只是实现一种功能，而应用层则是可以根据项目场景而千变万化的，这里面包含了大量的行业经验和项目经验！
所以并不是说你买了算法就能去做行业性项目的！
综上所述，智能分析不是什么公司都能做，也不是说智能分析做不了，而是中间存一个做不做的好的问题，有没有把智能分析的价值体现出来的问题，我有许多的朋友也都在了解这一方面，有之前知道的，也有完全不知道智能分析是什么的，但我一直强调的是能做的好的公司并不多，价格低你觉得他性能会好到哪里去吗，准确率能好到哪里去吗，比方说安防行业的市场，你是一个算法公司，做智能分析算法的，你觉得你对安防系统不了解的话你能把项目做好？
更或者说，你是做安防的，尽管也买到了算法，你也结合起来了，但是智能分析联动这一块呢？
你若没有对接多厂家的私有协议你的项目将处处是障碍，如果智能分析预警系统不是为了做联动，不是为了让视频呈现化，那将毫无意义！
在此，我提醒大家要谨慎，现在说能做的公司太多太多了，几乎你只要说一个功能他都说问题不大的公司你可要小心了。
做这方面的项目的人员必定是需要很专业的人才能够把逻辑给理清楚，如果与你解释都解释不清楚的人你觉得你的项目能顺利进行吗？
智能分析、人脸识别虽然是很火热的一个时期，但也不必要盲目追求，太多公司在蹭这个IP了，尤其近两年不知道成立了多少新公司，市场真的很混乱，希望大家能擦亮眼睛寻找真正有实力的公司共同合作，共同胜利。
至此我对于智能分析这个产品的定位总结一句话：
目前智能分析还未被某家公司定位，也不知道哪家公司做智能分析最牛，趁着现在可以在市场混乱时，重新定位公司，当你公司成功进入某一类客户心智时，你公司的发展将快速前进，因为在客户心中，你就是此方面最专业的!
（案例：
IBM公司1993年巨亏160亿美元，里斯和特劳特先生将IBM品牌重新定位为“集成电脑服务商”，这一战略使得IBM成功转型，走出困境，2001年的净利润高达77亿美元）
AI的时代也是90后奋斗的时代，90后没赶上互联网+的机会，但可以赶上AI+这艘巨轮。
我身为90后，我很庆幸自己入了AI这个行业，也奠定我的职业规划。
对于AI时代的到来，我也重新定位我自己。
我的标签就是“智能分析”！
——李中
2017年12月19日
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