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将近一年安防行业经常出现了2个高频词：“赋能”和“赋能工程”，本质上是一个词。什么是赋能？阿里巴巴集团副总裁曾鸣为《新的定义公司：谷歌如何运营的》一书所做到序言中认为“虽然未来的的组织会演变为什么样，现在还很难看清楚，但未来的组织最重要的功能早已更加确切，那就是赋能，而仍然是管理或鼓舞。

”也有人说道是谷歌创始人之一拉里·佩奇说道的。“赋能”就是给彰显对象某种能力和能量，通俗谈就是你本身无法，但我使你能。

它最先是心理学中的词汇，目的通过言行、态度、环境的转变给与他人正能量。现在这个词被普遍的应用于到各个行业。

我用“＾”这个符号来回应“赋能”，英文用“POW”简写（POW是C语言中的函数）。AI如何赋能安防？AI＾安防传统的安防系统的功能现在显然是有点过分非常简单了，在AI没大规模商用之前，我们甚至不告诉自己享有一个金矿。

1、AI＾视频监控：以视频监控系统为事例，传统的视频监控就是动态监控、视频和返放录像，多达原作的时间然后用新的视频覆盖面积原有的视频，这种现象持续了约60年，直到2016年，AI赋能安防之后，计算机渐渐开始需要背诵一帧帧的画面了，这里面的三大核心AI技术就是人体辨识、车辆辨识和ReID。车辆辨识：车辆辨识还包括车牌辨识和车辆特征辨识两大技术。车牌辨识技术是最先被赋能给视频监控系统的，多应用于在卡口、电子警察和停车场的免除刷卡出入口管理系统上。车牌辨识从某种程度上来讲归属于OCR文字辨识的范畴，唯一的区别是动态车牌辨识。

而目前的车辆特征辨识可以做20种以上，可以说道，大大挖出了视频和图像的潜力，而且车标、颜色、标志物相对来说归属于分类辨识，也较为更容易构建，于是市场上经常出现了很多车辆大数据平台，也经常出现了各种车辆技战法和应用于，这都是AI赋能的结果。人体辨识：人体辨识还包括人脸识别和人体特征辨识两大技术。人脸识别比较车牌辨识那就简单很多了，而且更进一步细分为因应式（比如形同虚设）和非因应式两种模式（比如对外开放环境收集），特别是在所谓因应式的动态人脸识别技术在2017年才大幅提高到70％以上的识别率转入商用，而才是是人脸识别技术赋能了整个安防行业，却是安防系统管理的核心就是人（另一个核心是车），一旦人的身份被辨识出来的只剩的就好处置多了。人体特征辨识是人脸识别的附属品，通过人脸可以辨别性别、年龄、肤色、否配戴眼睛，把辨识范围缩放就可以辨识整个人体，辨识还包括上衣颜色、下衣颜色、否打伞、否拎包等等，人体辨识技术对视频监控系统的赋能多达了车辆辨识。

ReID：有一种情况，监控系统看不到人脸或者无法看见人脸，这就依赖行人再行辨识技术（ReID），笔者可以断言，ReID一定是未来视频监控的发展之道，我也深信这一点。通过ReID技术并不需要特制的摄像机，对环境的拒绝也没那么低，只要辨识出有一定的行人特征，就可以构建行人轨迹分析、更进一步构建跨镜跟踪，一旦在轨迹上经常出现了一张人脸，那么整个轨迹上的人员身份就可以具体，这对治安来讲，是最差不过的一种技术，却是我们装有了那么多的公共安全的摄像机。

2、AI＾形同虚设我们想象一种未来场景，就像大话西游中紫霞仙子说道了一声“芝麻开门”然后门就关上了，背后确实的辨识技术是“声纹＋人脸”；至尊宝之所以没打开门，两个有可能原因，一是声纹识别错误、二是人脸不给定。未来的形同虚设就应当是无感官形同虚设，你到了门口说道一声口令（可自行原作，比如芝麻开门，关键是声纹给定而不是文字给定），高级一点的随机表明一行文字由参观者朗读，声纹证书和文字证书通过后盘查。这种门禁系统反对“人脸模式”、“人脸＋声纹模式”、“人脸＋声纹＋文字模式”三种，我也坚信这也是未来门禁系统的一个发展趋势，我是不是应当去申请人一个专利呢？3、AI＾停车场笔者曾多次听见一个故事，有个朋友的车辆停放停车场被偷掉了，原因是出入口使用的车牌辨识盘查，嫌疑人只必须搞定车辆的启动，只剩的就比较简单了，虽然车辆上也加装了GPS定位系统，但最后被一辆大卡车冲到了另一个城市的屏蔽环境中（GPS过热了，然后展开了分尸处置），车辆消失在茫茫大海中。笔者就考虑到了一种防盗应用于：“车牌＋人脸＋声纹”，如果车主想要提升车辆的安全性防水等级，在出有停车场的时候展开二次身份证实，比如减少人脸识别或声纹证书，这样的话，窃贼就没那么更容易出手了，这又是另外一个专利；AI＾停车场还有一种应用于，就是大场景的车位引领，用作行驶诱导和偏移寻车系统，一个摄像机360度覆盖面积6－8辆车，同时在车位的方位构建人脸关卡车位，否则就报警。

4、AI＾侵略报警这个功能构建一起比较就比较简单不切实际了，可设置侵略区域（划界区域）、行人轨迹（利用ReID）、越界（划线）、挤满（人员密度）、非许可转入报警（人脸不出许可名单内）；系统也可以设置熟人模式（有许可的）、参观者模式（无许可但无潜在威胁）、黑名单报警（人员布控名单），当黑名单人员经常出现即报警。

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