摘? 要：科技的不斷進步，隨之而來的就是計算機的不斷發(fā)展，AI（人工智能）也進入了人們的視野。在對AI的過度展望后，人們真正地了解到AI的理性價值，而在這方面的智能普及，不可避免地就會提到智能安防監(jiān)控。智能的安防視頻監(jiān)控作為一種多方面相整合的信息系統(tǒng)，以實時視頻的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)處理為主要目標(biāo)。本文通過對AI的智能發(fā)展、智能安防監(jiān)控的系統(tǒng)分析、家居應(yīng)用等方面，對智能安防監(jiān)控進行了理性價值的普及。

關(guān)鍵詞：AI;人工智能;智能安防監(jiān)控

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）09-0021-02

0? 引? 言

隨著計算機事業(yè)的不斷進步，AI也進入了人們的視野，在對AI的過度展望后，人們真正地了解到AI的理性價值，而在這方面的智能普及，不可避免地就會提到智能安防監(jiān)控。

1? AI的智能發(fā)展

AI是英文縮寫，它的全名叫作人工智能，主要是在模擬人的智能、延展人的智能以及拓展人的智能等方面，對相關(guān)理論、相關(guān)方法、相關(guān)技術(shù)、相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)進行研究和開發(fā)的一種新型技術(shù)科學(xué)。人工智能主要指的是人造出的機器或者說是系統(tǒng)里可以實現(xiàn)的智能，它與人類所獨有的人類的智慧體現(xiàn)出的人類智能，以及其他動物所表現(xiàn)出來的動物本能的自然智能是相對的。而在這當(dāng)中，人工智能的發(fā)展進程便不得不談。

1.1? 發(fā)展浪潮

在1956年，人工智能的概念首次被提出，其自身的發(fā)展浪潮主要分為三個部分。首先是第一階段，就是在20世紀(jì)50年代末期到20世紀(jì)70年代初期;這不僅是第一階段的發(fā)展浪潮，也是人工智能的破殼時期。剛起步的人工智能，并沒有想象中的那么順利，而且正好遇到計算機自身性能突破的瓶頸，同時在數(shù)據(jù)數(shù)量方面也尤其缺乏，這也就導(dǎo)致了因目標(biāo)過于高遠(yuǎn)而無法正常實現(xiàn)的悲慘結(jié)果。

而人工智能發(fā)展的第二個階段，就是在20世紀(jì)70年代末期到20世紀(jì)80年代末期;這次與第一階段的區(qū)別，是用“專家系統(tǒng)”作為人工智能的代表。在這個階段呈現(xiàn)出的主要發(fā)展結(jié)晶，便是將計算機的系統(tǒng)賦予了人類所擁有的知識和寶貴經(jīng)驗，并且在專家系統(tǒng)的作用下，人工智能在生產(chǎn)制造、金融計算以及管理等方面被廣泛地進行應(yīng)用。

最后一個人工智能的發(fā)展階段便是20世紀(jì)90年代后期一直到現(xiàn)在，因為計算機的能力同算法的理論以及數(shù)據(jù)量等這些方面正在迅猛提升;在第三個發(fā)展浪潮開始的進程中，主角分別是“大數(shù)據(jù)”“人工智能芯片”以及“深度學(xué)習(xí)”，也正是因為它們，才驅(qū)動了第三次的浪潮的有力發(fā)展。在這次浪潮中發(fā)展出的強大的計算能力，支撐起在深度學(xué)習(xí)模式下的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，也從而使得機器能夠比人類更快地得到更好更優(yōu)質(zhì)的模型，正因如此，人工智的廣泛應(yīng)用才變?yōu)榱丝赡馨l(fā)生的事。

既然人工智能可以發(fā)展得如此迅速，必然離不開發(fā)展進程中的核心要素。發(fā)展要素同發(fā)展浪潮一樣，也是三個部分，分別為算法、數(shù)據(jù)和算力，不僅決定著發(fā)展，而且對應(yīng)用技術(shù)也有重要影響。

1.2? 發(fā)展核心

首先就是算法方面。一般來說，算法方面就決定了人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域的理論的極限效果，在我們面對不相同的應(yīng)用場景時，需要我們通過不同的人工智能的算法，來解決遇到的各種問題。而在算法的不同類別中，其中的深度學(xué)習(xí)類是這次的發(fā)展進程中的理論基礎(chǔ)，它是一種有多個處理層，在數(shù)據(jù)方面高層并抽象的算法，其中包含著許多的復(fù)雜結(jié)構(gòu)以及多重的非線性變換結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)機器的學(xué)習(xí)方式相比，這種算法在圖像圖形的識別方面、計算機的視覺方面、語音識別方面以及自然的語音處理方面都取得了更為顯著的效果。

再就是數(shù)據(jù)方面。因為在優(yōu)化程度以及對應(yīng)用場景是否適合的方面，是由數(shù)據(jù)決定的。在這樣的學(xué)習(xí)模型中，可以將其理解成一個函數(shù)，為f（x）=y。在這個式子中，只要你輸入一個數(shù)據(jù)為x，便可以得出結(jié)果y。在這個計算過程中。涉及許多的參數(shù)，而參數(shù)的值將會對結(jié)果y以及實際結(jié)果y’產(chǎn)生影響，這種也就是所說的模型的優(yōu)化程度。根據(jù)已知的數(shù)據(jù)來尋找模型參數(shù)，這個過程被稱為模型訓(xùn)練，其中尋找到的f（x）=y表示出的映射關(guān)系，稱為訓(xùn)練出來的模型。這個過程中，輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性同數(shù)量決定了模型自身的優(yōu)化程度和與目標(biāo)應(yīng)用場景的匹配性。所用的數(shù)據(jù)數(shù)量越大，它訓(xùn)練出來的模型就越精確。因此，機器學(xué)習(xí)在應(yīng)用方面的發(fā)展當(dāng)然就離不開大數(shù)據(jù)給予的幫助。

最后就是算力方面。機器學(xué)習(xí)的算法模型自身的訓(xùn)練及應(yīng)用的速度，是由算力決定的。在機器學(xué)習(xí)方面，特別是深度學(xué)習(xí)這方面，基本離不開海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。要想訓(xùn)練出性能十分優(yōu)良的模型需要大量的時間，一般需要花費幾個月甚至更久，正因如此，無法切實地滿足實際要求，這也是定制化和專用化類的人工智能芯片產(chǎn)生的原因[1]。

以芯片技術(shù)的發(fā)展前景看，市場上的人工智能芯片主要分為四大類，分別為類腦芯片、專用集成電路（ASIC）、圖形處理器（GPU）以及現(xiàn)場的可編程門陣列（FPGA）。在計算機方面，人工智能遇到了瓶頸;而人工智能的芯片發(fā)展，大大地緩解了這方面問題，讓深度學(xué)習(xí)變成實用算法，同時也釋放出了自身的全新潛能。

2? 對智能安防監(jiān)控的系統(tǒng)分析

智能的安防視頻監(jiān)控作為一種以多個方面相整合的信息系統(tǒng)，包括網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)方面、視頻的信息采集技術(shù)方面、高速的數(shù)據(jù)處理的技術(shù)方面以及嵌入式的技術(shù)方面，并將實時視頻的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)處理為主要目標(biāo)[2]。

什么是嵌入式系統(tǒng)呢？就是將計算機的技術(shù)作為基礎(chǔ)，把自身的功能進行篩選，針對需求進行取舍，從而滿足每個用戶的自身需求。作為定制的計算機系統(tǒng)，便有著特定的需求，例如：系統(tǒng)自身的穩(wěn)定性、系統(tǒng)的主要功能、系統(tǒng)自身的價格、系統(tǒng)的體積以及系統(tǒng)的自身功耗等等。其中比較有代表性的就是ARM，自身被廣泛地應(yīng)用在汽車電子領(lǐng)域、安全系統(tǒng)領(lǐng)域、無限通信領(lǐng)域以及工業(yè)的控制方面等。而嵌入式的Linux，便是將用戶的需求完美地融入自身中去，并將硬件部分、芯片部分以及本身的功能進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，在剪切之后，通過特定的場合移植到硬件系統(tǒng)之上。

而舊式的安防監(jiān)控又有什么缺點呢？一般的智能系統(tǒng)的檢測，只對視頻的顯示區(qū)域里的動態(tài)圖像內(nèi)容進行監(jiān)測，并在此之內(nèi)設(shè)定許多的矩形式的隱形檢測區(qū);如果在視頻范圍內(nèi)的現(xiàn)場出現(xiàn)了明顯異常，在它自身的圖像對比度、圖像亮度、圖像內(nèi)容等方面就會產(chǎn)生不同的變化，而當(dāng)這個我們所設(shè)定的靈敏度不能滿足它的變化值時，監(jiān)控系統(tǒng)就會產(chǎn)生報警的信號[3]。

3? 在家居領(lǐng)域的應(yīng)用

通信網(wǎng)絡(luò)作為智能家居的基礎(chǔ)，在有著智能家居的家庭內(nèi)部起著不可或缺的作用。在家庭內(nèi)部，市面上存在的智能家居系統(tǒng)主要以通信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建分為“有線網(wǎng)絡(luò)”和“無線網(wǎng)絡(luò)”兩大類。

有線網(wǎng)絡(luò)主要分為總線制類、電力載波類等，以電力作為載波，如果將這類的智能家居的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的智能節(jié)點與電力線相接，例如家庭中的電視、電燈、熱水器、電腦等物件與智能節(jié)點相連接，由于電力線與智能節(jié)點的接入，就會通過電力線進行聯(lián)通，與此同時，控制器也接入電力線，因而也具備著Web服務(wù)器所具有的功能;不但可以對Web進行遠(yuǎn)程訪問，還能實現(xiàn)外部網(wǎng)絡(luò)與智能節(jié)點的通信功能。

無線網(wǎng)絡(luò)則主要分為紅外通信和基于RF通信兩方面。而每個國家在智能家居領(lǐng)域都有自己的方案;如美國的X-10、cebus;日本的HBS還有歐洲的EIB、EHS等。我國的智能家居系統(tǒng)首先出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代的中后期，其中先出現(xiàn)在上海、廣州等沿海城市。國內(nèi)公司的產(chǎn)品一般沿用國外的通信協(xié)議，如ZigBee等協(xié)議[4]。

4? 結(jié)? 論

在智能安全監(jiān)控方面，我們已經(jīng)有了很大的進展，但在持續(xù)的發(fā)展方面。還需要面對一些困難，而重視人工智能的理性價值，也是不可或缺的一部分。

參考文獻(xiàn)：

[1] 佚名.安永：利用“大AI”創(chuàng)造價值 [J].中國電信業(yè)，2019（2）：64.

[2] 丁寧寧.宋展：在AI時代讓機器視覺應(yīng)用創(chuàng)造價值 [J].高科技與產(chǎn)業(yè)化，2018（9）：59.

[3] 柏林.安防機器人終將場景為王 讓“AI+安防”回歸本位價值 [J].中國安防，2018（11）：53-56.

[4] 周國清，陳暖.AI+中國出版“走出去”：方法、價值與啟示 [J].出版發(fā)行研究，2018（10）：82-85.

作者簡介：邱震（1979.08-），男，漢族，上海人，銷售工程師，雙學(xué)士學(xué)位，本科，畢業(yè)于上海交通大學(xué)電氣工程及自動化專業(yè)，研究方向：視頻監(jiān)控AI。