对于视频监控系统AI，看上去是AI，实际上最后是大数据，大数据才是智能化的基础。人工智能、深度学习、机器学习、大数据应用在安防AI中， 说到底都是对大数据的采集、建模和应用。

 

❶   数据采集

 

数据采集，有说数据获取，这是数据的来源，视频监控AI中这个数据是来源于视频监控系统中的视频流，当然往大了说安防，还包括很多内容，但是基本都是以视频监控为核心，这里主要指视频监控系统。

 

❷数据预处理

 

对于采集到的实时或者历史视频，是只能看不能应用的，要调用就得结构化，先给视频流解码，把视频流还原成一张张图片，再对图片进行预处理。

 

可能不同的公司对预处理包含的步骤内容说法不太一致，我是以安软慧视的技术负责人介绍为准。

 

先对图片进行目标清洗垃圾，清洗掉模糊的、不合尺寸的，目标无法识别的、无目标对象的等等，当然，有些场景可能只有这样的图像，这需要用到另外一些图像处理方法，和我们的主题相关但不是一回事。

 

这样我们就可以得到基本符合要求的图像。然后对这些图像中的目标对象进行检测和分割，并改变目标的大小与标准图片大小一致，目标对象包括人形、人脸、车形等，这样就可以拿去训练模型了。

 

❸模型训练

 

对图片中的目标对象进行识别，提取和构建模型，在安防AI中，需要的结构化描述是比较具体的，比如对人的描述就包括性别、年龄、发型特征、发饰、上衣款式特征、下衣款式特征、鞋帽款式特征、交通工具特征、随身物品特征、同行人特征等一系列描述。

 

对车的描述包括车牌号码、厂牌、车身颜色、车辆品牌、车辆类型、车辆特征物（如：年检标、挂饰、纸巾盒、遮阳板）等。

 

有了这些识别模型，就可以通过语义分析等技术对视频数据进行分类处理存储，并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理，将人、车、物的信息从数据中分离出来。

 

这样公安民警就可以进行快速检索、条件搜图（人）、以图搜图，再配以图片的拍摄地点、时间等数据，就可以进行轨迹查询，再匹配一下大安防系统中的住宿、手机号码、车票等大数据，基本上嫌疑人就是插翅难逃，这对民警的破案效率将是百千倍的提升。这才是安防AI真正的价值所在。