共达地AutoML自动化AI训练平台,用AI编织社会安全网

2022-11-27 12:41:28

11月16日,由深圳市安全防范行业协会主办的第六届中国安防系统集成商高端峰会圆满落地。会上发布了第五届“智慧安防优秀解决方案”评选榜单,共达地凭借AI-as-a-Service高效定制化安防解决方案成功入选。

如今数字化、智能化的潮流已经切实来到了安防行业,但如何让安防从围绕人脸识别、安防监控为主的“点状安防”,升级为保卫城市生活方方面面的“网状安防”,让行业中的集成商、工程商摆脱“包工头”形象,真正实现智能化转型,还是一个待解的问题。今天我们来聊一聊“智慧安防决赛圈”的关键议题。

公共安全频频“失守”背后

场景落地成智慧安防产业化“拦路虎”

10月29日,一场持续12小时的特大火灾将南京金盛百货中央门店推上了热搜。由于临近“双十一”备货高峰期,这场火灾给多家店铺造成数千万元的直接财产损失。

热搜之外,隐藏在“冰山之下”的火灾“大数据”更令人触目惊心。应急管理部披露,2021年全年大型商业综合体、学校、医院、商超等人员密集的公共场所火灾3.2万起,伤亡率和直接财产损失占比更是远高于其它火灾事故。火灾之外,高空抛物、电梯伤人、宠物咬人、加油站爆燃等各类公共场所安全事件,也令公共安全频频“失守”。

一位研究公共安全的专业人士表示,随着城市规模的扩张以及城市功能的不断丰富,传统的以被动防范为主的安防思路已然过时,主动预警、防范甚至事中干预的安防理念成为主流。在此背景下,以人工智能技术为主体的智慧安防开始进入公众视野。

共达地AutoML自动化AI训练平台,用AI编织社会安全网

数据来源:前瞻产业研究院

早在2021年,应急管理部就明确提出以技术创新提升公共安全治理水平。然而智慧安防产业化落地效果却“差强人意“。中安网数据显示,2021年我国安防行业总产值达到9020亿元,同期我国智慧安防的市场规模约586亿元,渗透率仅有6.5%。

能轻松击败人类最高智慧的人工智能,为何迟迟钻不透安防市场的“冻土层”?究其原因,还是场景壁垒在作怪。

以深圳前海一家物流仓储企业的安防之“痛”为例,为了保护货仓内大量高净值货物的安全,这家企业的负责人找了大量方案。

“最初我们用监控摄像加人力巡检,但防不住内外勾结、监守自盗,后来听说可以用AI算法,如果有人、叉车出现在不该出现的区域,或者有安保人员擅离职守,系统就进行告警,但打听下来很多企业都不做,能做的又太贵了。”负责安全管理的钱先生表示。

这类痛点非常普遍。目前,AI算法90%以上的应用场景主要集中在人脸识别、车辆识别、OCR识别三大场景,有成熟的标准化算法与部署方案,但面对日增涌现的“非主流”场景却往往束手无策。

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案例中的人员闯入识别、叉车识别、安保人员离岗识别等就属于此列,行业上鲜有现成的解决方案,而要定制其中一个算法,就需要数十人团队耗费数月进行手动训练,且费用昂贵,一整套方案下来成本往往在几十上百万之巨。

这类长尾市场需求量大、碎片程度高、新需求衍生速度快,以专注于AI大规模商用的的共达地为例,其对接的安防需求已远不止人脸、车牌等传统型业务的需求:

●在公共场所,如何识别宠物是否牵绳、流动摊贩、人员违规聚集;

●在商场,如何识别扶梯大件行李、扶梯婴儿车、灭火器摆放;

●在餐厅后厨,如何识别厨师是否佩戴厨师帽、是否存在失火危险、是否有老鼠等;

●在建筑工地,如何识别安全帽、反光衣、火焰烟雾、高危区域越界行为;

共达地的一位技术负责人对记者表示,“一鱼多吃”的标准化方案显然无法满足井喷的个性化安防需求,定制化方案,周期极长,成本极高,后续部署和使用的专业门槛极高。这已然成为安防市场AI产业化路上的一条“拦路虎”。

共达地AutoML自动化AI训练平台

短平快打法破解智慧安防场景落地难题

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