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實現安防智能化，需要哪些硬核技術？

信息來源：http://zskix.cn/ 作者：湖北弘馳LED顯示屏公司

隨著科學技術的發展與進步和本世紀信息技術的騰飛已邁入了一個全新的領域，智能化安防技術與計算機之間的界限正在逐步消失，沒有安防技術社會就會顯得不安寧，世界科學技術的前進和發展就會受到影響。物聯網技術的普及應用，使得城市的安防從過去簡單的安全防護系統向城市綜合化體系演變，城市的安防項目涵蓋眾多的領域，有街道社區、樓宇建筑、銀行郵局、道路監控、機動車輛、警務人員、移動物體、船只等。

智能安防系統的四大功能

01 警報和事件管理
當戶主離開家后，智能家庭安防報警系統將自行啟動，時刻處于“備戰”狀態。報警事件管理是當住戶家中觸發報警后，會通過終端控制系統顯示報警類型，例如門窗報警、煤氣報警乃至有發生老人倒地報警的可能。

02 自動警報和“SOS”
通過家里安裝的智能傳感器來探測非法入侵行為。當傳感器被觸發時，報警主機也會發出報警鳴笛提醒發生異常現象，而該報警信號也會通過家庭終端或樓宇管理系統發送至物業部門。接警后的監控中心和物業安保人員可以馬上報警，或到家里查看情況，以防不測。

03 自動撥號通知系統
智能樓宇中的智能控制安防系統，允許用戶設置多個緊急聯系電話。觸發不同類型的報警可以聯系到不同的人，用戶也可以設置報警系統將報警信息以推送的方式發送到手機上，這種自動遠程報警通知在家庭安防系統中十分普遍。

04 緊急報警按鈕
緊急按鈕就是一個快速、簡單的求助方式，當發生火災或緊急情況時，可以觸發按鈕請求救援。在家庭安防系統中，這種緊急按鈕既可以是一個實體按鈕也可由觸控面板來代替，緊急按鈕將信號發送到家庭自動化或樓宇管理系統中，物業或安保中心就可以收到報警通知。在家里安裝緊急按鈕并不常見，但是這種緊急按鈕特別適合家里有老人和孩子的家庭使用，因此按鈕應安裝在床邊、廁所及容易觸發的地方。

實現智能安防的三大硬核技術

智能安防系統主要有三個關鍵部分組成：智能感知、視覺/視頻處理、AI計算。由于軟件和算法與特定應用場景有關，我們只討論硬件部分。

傳感器與邊緣AI的融合讓攝像頭更智能

攝像頭的圖像傳感器（CIS）主要完成智能感知功能，有些廠商開始為其CIS芯片增加本地處理和計算能力，讓攝像頭更為智能。這一細分領域的廠商主要有豪威科技、安森美和索尼等，國內初創公司思特威在智能安防領域也開始暫露頭角。

伴隨AI的不斷普及，安防監控行業對CMOS圖像傳感器成像的清晰度以及場景覆蓋率的要求將會持續提升，隨之驅動了從720P-1080P-2K/4K的分辨率升級。此外，圖像傳感器的暗光成像、產品性能、色彩表現力以及近紅外成像性能也為泛安防化的落地發展助力。

此外產品性能與近紅外成像性能也是智能安防時代CIS的發展重點。除了安防產品的升級迭代外，安防CIS的像素尺寸也逐漸提升至2.0μm以實現更好的感光性能，而對于超低照環境中的成像，思特威近期推出了第二代近紅外感度NIR+技術，相較第一代NIR+技術在感度方面顯著提升，在超低照度850/940nm紅外光補光下可達到可見光下的清晰度，即使在微弱星光場景下也能清晰獲取4K高清影像畫面。

以前圖像傳感器主要為人眼服務，而在AI進一步發展的現階段，圖像傳感器的服務對象逐漸轉變為機器與智能后端平臺，其成像要求也從看得見轉變為快速捕捉（高幀率）、無形變（全局快門）和非可見光下成像（近紅外感度NIR+技術）來提供更加可靠精細的影像基礎。思特威的SmartGS技術將BSI像素設計工藝與全局快門圖像傳感器設計巧妙結合在一起，可提供信噪比更佳、靈敏度更高與動態范圍更大的成像性能，通過全局快門的曝光方式，保障圖像不會因物體高速運動產生失真，可進一步為智能交通系統（ITS）、人臉檢測以及生物識別等需要邊緣AI計算的新興應用提供更優質的影像信息。

為了給后續圖像傳感器的智能化升級打下扎實的基礎，思特威還開發了集成人工智能算法的“AI智能傳感器平臺”，該平臺可以在圖像傳感器上集成邊緣AI計算，能有效地提高關鍵區域（如人臉或車牌）的分辨率，降低延時，并擁有高幀率及超低功耗，可為人臉識別、高級駕駛輔助系統、無人駕駛、機器人等先進的人工智能應用解決因幀率不夠高、分辨率不足而導致的響應慢、延時高及識別率低等問題，提升整個人工智能系統的能效比。

“數據就地處理”需要更智能的視覺/視頻處理器

從視覺AI分析的過程來看，對于需要實時/近實時處理，或者涉及數據隱私的場景往往在智能邊緣平臺進行AI推理和識別。需要傳輸至云端或服務器進行集中處理和計算的數據一般有兩類：監管或者其他法規要求；需要利用數據進行重復訓練，模型迭代。以人臉識別為例，人臉檢測和抓拍是在本地通過設備端實時進行的。而對抓拍到的人臉進行識別的工作，可能涉及十萬級或以上的數據庫比對，則可交給云端，通過更大的算力去快速完成運算。

“數據就地處理”的需求讓邊緣計算成為增長最為迅速的市場。除了云端和前端AI芯片市場，邊緣端已成為很多AI芯片創企的突破點。目前市場上的邊緣計算大多面向的是4-16路的視頻分析處理（車路協同、加油站等為典型應用場景），或支持200路左右的小型數據中心（采油廠、變電站等為典型應用場景）。在這些場景中，用戶的需求明確，市場對低延遲、數據隱私以及低成本和超節能的可用性日益關注。對于工業、車路協同這些有大量數據并要求低延時響應的應用場景，芯片的算力性價比成為核心的考量因素。

億智電子安防產品副總裁魏唯認為，圖像/視覺處理器和視頻處理器芯片要實現“數據就地處理”，就需要各模塊之間的協同運行，有效數據首先要經過ISP獲得清晰的圖像數據，再讓NPU（神經網絡處理器）對數據進行實時計算。端側算力1.5T可以滿足同時運行3-5種算法的需求，例如同時進行人臉檢測、識別、跟蹤。要在端側部署AI算力，在性能上需要SoC有很強的集成能力，包括ISP、NPU、視頻編解碼等模塊。

相較傳統的圖像/視頻處理器，AI視覺SoC芯片集成了NPU，這是SoC中的AI計算單元。由于是專門為AI加速而設計的處理單元，在計算的速度和準確率都會有大幅的提升。據Yole預測，到2025年安防芯片市場規模將超過40億美元，其中三分之二是具有AI功能的芯片。

最近安霸針對安防市場發布了兩款AI視覺芯片：CV5S和CV52S。這兩款SoC基于CVflow架構，采用5nm工藝，擁有超低功耗，可同時支持4K編碼和強大的AI處理。CV5S適合覆蓋更大范圍、更遠距離的安防攝像機系統應用，如城市戶外環境或大型建筑，這里場景需要多個視覺傳感器進行360度全景監控。而CV52S則是為具有強大AI性能的單目安防攝像機而設計，這類攝像機需要更清晰識別場景中的人或物體，包括遠距離識別人臉和車牌號碼，比如智能交通攝像機。

由清華大學可重構計算研究團隊創辦的北京清微智能開發的可重構計算芯片TX510，可以依據應用和算法重構執行計算的硬件資源，具有按需即時重構、高能效、低功耗等特點。清微智能創始人兼CEO王博大致介紹了基于TX510的人臉識別系統產品流程。首先，紅外傳感器自動感應人體，激活TX510 系統。然后，開啟3D 圖像采集、近紅外圖像采集和可見光圖像采集（進入ISP 引擎）。接著進行人臉檢測、活體聯合檢測，最后完成人臉識別和特征比對。

可重構芯片應用于圖像信號處理有如下優勢：快速在芯片上實現最新的圖像算法、更加強大的圖像處理性能、為客戶提供自己定制ISP算法的可能，并可延長產品的生命周期。

在產品形態上，添加AI能力的邊緣計算載體包括智能安防攝像頭、智能網關、盒子、微型數據中心等。這些設備和應用對于多種連接和數據移動性、實時決策、本地化計算能力、高效存儲這些功能和技術指標都有比較高的要求。

智能安防AI計算需要提高算力性價比

AI視覺芯片做的是領域專用計算，相比于通用計算芯片如CPU/GPU，可以定制化運行AI領域的視覺分析應用，從而提供更高的計算效率，用更低的成本、更低的功耗提供更高的計算性能。AI計算的優勢在于：在恒定的算力需求下，例如數據中心場景下的100臺AI服務器，可以以更低成本、更優的計算性能、更低功耗滿足AI算力需求，所需的芯片數量越少或者芯片成本更低，從而大幅降低人工智能應用落地所需的總成本。

2024年5G技術與安防監控技術發展趨勢和機遇挑戰

01 遠程視頻監控的增強

在5G技術的支持下，安防視頻監控的圖像質量得到了極大的提升。高速連接和穩定性將加強遠程監控的效果，實現更高質量的遠程視頻監控體驗。高清視頻的傳輸使得監控畫面更加清晰，細節更加豐富，從而讓監控人員能夠更準確地識別目標，更靈活地應對不同場景。此外，5G網絡的高帶寬特性還允許同時傳輸更多的視頻流，使得監控系統能夠覆蓋更廣泛的區域。

智慧安防監控EasyCVR視頻管理平臺能在復雜的網絡環境中，將前端設備統一集中接入。在網絡傳輸上，平臺支持設備通過4G、5G、WIFI、有線等方式進行視頻流的快捷傳輸，視頻流經平臺處理后可對外進行多格式的分發，實現多展示終端觀看（電腦、大屏、電視墻、手機端等）。國標GB28181協議EasyCVR安防平臺能同時播放多路視頻流，視頻畫面1、4、9、16個可選，支持視頻輪播。

02 超高速數據傳輸

5G網絡的低延遲特性將使監控系統的實時性更進一步，減少視頻傳輸和響應時間，這也有助于提高視頻監控對緊急事件的處理效率，使得智能視頻監控系統的響應與應急速度得到極大提升。

03 移動監控技術的廣泛應用
5G技術的不斷商用，使得移動監控設備（如：巡檢機器人、無人機、無人船等）將更廣泛地應用于安防領域。通過5G網絡實現即時高清視頻傳輸，將會提高對移動目標的監測和響應能力。

04 邊緣計算與人工智能結合

結合5G和邊緣計算，安防攝像頭可以在本地執行一部分復雜的人工智能分析，減少對中心服務器的依賴，提高實時性。并且多個攝像頭之間可以通過5G進行實時信息共享，實現分布式智能分析，提高整個監控系統的智能化水平。AI技術的發展，使得視頻監控成為AI落地應用最為廣泛的領域之一。

05 虛擬和增強現實的整合

利用5G技術，安防人員可以通過虛擬和增強現實技術進行虛擬巡邏，實時查看監控畫面，并迅速響應異常情況。同時，還可以通過虛擬和增強現實技術進行培訓和模擬演練，提高應對各類情況的能力。隨著5G技術的普及，更多的應用場景將涌現，對于安防視頻監控來說，更多的場景意味著更多的機會，5G+AI技術將成為安防行業的重要發展方向。

內容來源：Steve Gu，博客園，gk-auto

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