本文来自CPS中安网，作者/罗超。
技术是新生产力，尤其是在降本增效的当代。近年来，随着云计算、人工智能、大数据技术的成熟，我们已经看到AI以惊人的速度在各个行业中应用，展现了变革的强大动力。
安防是业界公认AI最先落地的产业，利用视频+AI+大数据的能力，让智能视频和数据分析不仅仅应用于安全保障，而是逐步成为企业的全新生产力。
不同行业多样化的场景智能需求，驱使着越来越多的算法及应用厂商踏上智能安防道路，因此需要构建一个开放的智能安防全产业链的生态体系，让所有前沿技术可以发挥自身特长，相互合作形成解决方案。
本文从2022智能安防最火热的技术出发，看看其能为智能安防时代带来哪些改变与突破。
机器视觉，安防进阶必经之途
安防是以智能视觉为技术底座的行业，所以机器视觉就是智能安防的下一站，最为贴近这个时代。
而其中需要解决三大问题：数据、算法、算力。关于最新机器视觉技术的探讨，今年已经有过类似专题，在此不在重复。就这三大问题看看机器视觉技术如何更进一步。
算法厂家在安防的初探，应该可以从2016年开始，AI四小龙进入安防为标志，一大批外来算法公司在安防探讨落地应用。时至今日，算法对于场景应该有更高适配性。
一个智能算法能力需要对大量数据进行训练和标注，而视频监控场景是全天候且复杂多变的，人类的识别能力具备场景适应性，能够快速适配不同场景，但算法的场景普适性还需要训练，算法能落地到具体场景中，还有大量的可优化空间，算法到场最高精度落地仍然有很大难度，比如夜间的案件突发期，深度学习的算法对人、车、物等目标对象的识别、行为的分析精度普遍不高。
利用AI神经网络和专家系统来做出分析和决策，用深度学习进行动态人脸识别，目标检索，目标轨迹、关系网络分析等，并不断在线场景中训练与验证，不断提高精度和准确度。
比如记者接触过的华为AI超微光机器视觉产品，在相机智能成像，微光拍摄、图像增强、图像去噪，目标的识别和检测，检索等一系列算法相比业界遥遥领先，并已经在众多华为终端产品中得以应用和检验。
小样本学习，在线学习，自主学习，增强学习等一些算法，华为已经提前部署与预研。
未来，为了突破算法场景适应性的高精度与准确度，以算法为基础的人工智能技术必须与应用场号有效结合，形成切实可行的整体解决方案，并能通过多算法平台，对数据反复的训练与推理，对业务决策能起到一定的指导作用。
多行业场景的算法匹配与快速上线是驱动安防技术应用于多行业领域的核心要素。
谈及算力，安防行业更多喜欢在芯片端或者处理器方面对技术对接，这一点从2021深圳安博会26家芯片厂家同台竞技中，可见一斑。
尽管海思因供应链问题，市场份额进一步萎缩，但其技术功底依然是行业翘楚。
去年记者在专访中也与该企业有之接触，他们专为机器视觉应用的安防A芯片，通过专用硬件加速，支撑深度学习神经网络万亿级计算视觉处理，轻松实现了如目标分类(机动车、非机动车、行人检测)和属性识别(车型、颜色、车牌识别)等能力。
可以看出，除了CIS以外，在ISP领域，通过专用硬件加速，支撑深度学习神经网络万亿级计算CPU、GPU或者FPGA等芯片完成摄像机内部智视觉处理，轻松实现了如目标分类(机动车、非机能分析算法的运算，随着视频大联网的发展，更强动车、行人检测)和属性识别(车型、颜色、车牌识别)的场量话配需要摄像机且有更强的算力，如0.667等能力。
识别一二+张人脸，4T能识别几百张人脸。同时，对人、车、物等的分析的广度与深度均对算力提出未来，随着Al芯片外理能力发展，摄像机可以完成更大的挑战，比如大部分城市仅能在人员密集的地视频全量特征结构化，再结合边缘智能与云侧智能，方部署智能安防系统及应用，仅有部分先进城市实让全网智能分析效率最大化。
未来，随着Al芯片外理能力发展，摄像机可以完成视频全量特征结构化，再结合边缘智能与云侧智能，让全网智能分析效率最大化。
Al算力的强大是推动安防向智能化迈进的基础要素，这也是安防企业近年技术创新的发力点。
数据在安防由于大数据技术应用，老生常谈了。2022，大数据在智能安防应该进一步融合，能智能看、全面看，变被动防御为主动预防。
视频图像大数据与多维感知数据的融合，可以全息刻画观察对象，在数字世界真实再现对象行为，可基于历史数据控掘分析对象行为规律，预判预测其可能出现的行为，并提前防范危害性行为，大幅促进社会和谐。
无论公共安全领域、交通领域、还是城市治理领域，人车问题及轨迹问题等都需要通过大数据得到快速的定位解决即提前预警。
通过大数据技术，实现人，车，物及环境，行为分析等，实现多目标关联分析，提前实现事件发展态势、及交通异常事件的预测。
未来，为了实现大数据预测预警预防的最终目标，即在特定时间、特定地点、对特定目标执行特定行为，将数据融合后更好的用起来。
元宇宙风起，
AR/VR在安防落地为实
去年深圳安博会采访杭州灵伴时，让记者对于AR/VR在智能安防时代的作为，有了新的解读。追根溯源，从2012年Google Glass的发布引发全球市场热潮开始，VR和AR相关理念和技术逐步落地。
最近两年，元宇宙概念的出圈、字节跳动90亿收购Pico和Facebook VR产品Oculus Quest 2大卖等事件进一步点燃了公众对VR和AR行业的热情，越来越多的创业者、投资人也开始“回头看”，重新审视这个曾经让很多人感到失望过的行业。
AR/VR技术原理告诉我们，目前来说在安防领域的应用主要集中在视频监控领用。
首先，在前端VR场景可以由前端的全景摄像头拼接合成，然后通过配套软件进行后期处理，让用户能够不仅仅进行传统的变倍、变焦操控，还能够自由变换角度。
而在后端，主要是基于VR本身的安防操控体验，在传统的视频监控中，我们是以第三视觉来审视整个系统的布局，很容易产生偏差。
而使用VR技术则可以转变到第一视角，将现实周边环境与监控范围内的目标融合进同一屏幕，可通过VR设备可以实现大屏与视频的直接互动，VR设备可以直接参与摄像机、门禁、防盗或者消防、楼控等系统的部署。
不仅如此，VR与视频监控的结合还有另一层面的意义。
众所周知，在我国绝大部分的大数据都来自于视频监控，同时，监控摄像机每年还在以20%的速度递增，而每个摄像机拍摄的视频都是相对独立的。
因此，更高效的进行视频内容的解读是现在整个行业努力的方向。
有研究表明，传统的监控场景，一个人在看了21分钟之后，就会出现大脑疲劳，因为监控场景是时空断裂的、破碎的。
所以利用VR技术将每个监控视频融合起来，提高对真实世界监控的掌握，是提高监控视频解读效率的有效方法之一。
前不久紫光华智发布的新一代AI视觉平台以极云一体机为载体，以“AI+AR”为双引擎，将综合安防业务与AI实景融合，有效改变传统视频画面轮播的管理方式，实现事件预警、研判、处置全流程AR可视化一站式管理，高效管理运营。
不一样的视界
3D视觉的安防“存在感”
AR/VR与3D视觉有小部分的技术重叠，但大体不太一样。随着奥比中光这家做3D视觉企业的上市，安防行业也掀起一股“3D风”。
3D视觉作为AI感知的关键技术之一，赋能安防从看清变看懂，带来更加广阔的智能化应用空间。
而奥比中光作为AI 3D视觉领域领军企业，掌握3D视觉核心技术，可为安防2.0时代贡献核心智慧和力量。
传统安防手段中，前端使用的2D摄像头仅能作为数据采集入口，只能看清和记录事情的经过。
安防视频监控的应用仅仅停留在监控和留证，无法做到实时反应和风险预判。
在安防视频监控中，融合了3D视觉技术的3D摄像头，能准确识别分析危险行为动作，看懂发生了什么事，做到提前预警和实时反馈，及时通知后端值守人员或自动报警。
这样一来，前端安防设备不仅仅只是数据采集工具，同时具有数据分析和智能决策等功能，实现前端智能化。
同时，3D摄像头能够采集空间、物体、人体的三维数据，更快速、更准确地还原整个真实三维世界，轻松识破平面照片或者视频的欺骗，实现3D人脸识别等更准确的生物识别方式，拓展高安全性的场景应用。
记者在采访的卢深视时了解到，随着3D数字孪生技术的深入，3D视觉技术将能实现高精度人体三维重建与测量。
通过3D视觉技术，以“人”为标的物做人工智能，对物理世界“人”的身份、行为、轨迹做精细数字化是必经之路。
数字虚拟人方向上，的卢深视也将在智慧屏交互、健身动作指导、人体健康管理、服装定制等方面探索更多的解决方案。
在三维相机方面：自主知识产权的中远距离相机，在5米范围误差小于1mm，指标超越微软、英特尔等国际3D相机巨头，且量产良率超99%；
在人脸三维重建方面：重建精度小于1mm，同等条件下精度高于苹果公司5个百分点；
在人脸识别算法方面：能够实现千万级大库、亿级大库比对，等效三维人像识别错误率小于万亿分之一。
三维比对技术，指标超越目前主流二维识别厂商几个数量级。据了解，现阶段3D视觉行业的核心难点集中在产业链匹配不完善。
三维视觉产业链涵盖核心器件、模组装配、像机成像系统设计、算法、感知技术方案与模块、终端产品与行业方案七个环节，由于三维机器视觉仍属于较前沿的技术，供应链匹配上存在技术难度高、标准不统一等诸多问题，整合产业链是3D视觉产业化应用的必要路径。
在产业链环节，的卢深视定位为三维视觉感知系统技术方案提供商，上游承接相机模组装配，通过团队研发的相机的系统设计和内部算法形成3D感知技术模组、3D通用产品、EdgeAI芯片以及行业解决方案，对于安防行业的卢深视主要提供通用的终端产品，对于其它行业提供相关智能模组，并由下游的集成商合作伙伴将最终产品供给消费者。
结束语
2022，很多人说是TOB行业的“过冬年”，因疫情安防行业风声鹤唳。市场的存量释放与潜力激活是一个层面，而技术的不断更新是另一面。
抛开市场，仅仅从技术面来看当下的智能安防，依然是百花齐放姿态。“莫道今年春将尽，明年春色更撩人”。一个技术至上的安防行业，因技术而闪耀，也因技术而永不止歇！
