中科院/中科奥森李子青：「AI+安防」的三个最新

来源：未知　时间：2018-20-13　浏览次数：279次

2018 年 3 月 31 日， AI 盛会——「2018 中国人工智能安防峰会」在深圳科兴科学园国际会议中心举行。

在上午的演讲环节，中科院生物识别与安全技术研究中心主任、中科奥森首席科学家李子青教授讲述了 AI+安防的痛点问题和未来发展，以及他们取得的三项技术新突破。

李子青在大会中指出，静态人脸识别技术研究目前已接近尾声，而动态人脸识别技术提升研究与应用正在如火如荼进行中，大数据是「AI+安防」的重要发展方向。他在演讲中点出了「AI+安防」的几个痛点：

• 深度学习需大数据进行有监督训练，人工标注费时费力；

• 深度学习算法性能进步速度放缓，正向天花板靠近；

• 从应用来看，动态识别的误报率太高，且生产环节大数据资源未充分利用；

• 从视觉数据源头来看，监控相机图像质量仍然受到暗光、强光和逆光的影响。

李子青强调，要利用生产环节的大数据进行自主学习，形成数据与 AI 引擎提升闭环，将动态人脸识别引擎性能提升到一个超高水平，满足实战需求；在此基础上，将跨时空的视频大数据整理聚类成一人一档 – 这也是大数据人员身份识别的一个终极核心技术，通过一人一档可以做很多事情，例如，跨时空目标检索、目标轨迹挖掘、关系网络分析等。

以下是李子青演讲实录，雷锋网做了不改变原意的编辑：

感谢主持人的介绍，刚才主持人说这是一次盛会，的确如此。这里有传统安防巨头企业、新兴 AI 企业，还有深圳本地的企业家以及一线公安干警。

传统企业中，像海康、大华、宇视、天地伟业等都是我的老朋友，阿里巴巴作为一个商业帝国也参与到本次大会，另外还有商汤、旷视、地平线等我的学术界同行，非常高兴有这样一次 AI+安防的盛会。

今天我要讲的题目是「AI+安防：创新解决当下，赋能未来」，核心是创新。

我今天讲 5 个方面：

（1）安防应用和 AI 技术；

（2）中科奥森的创新历程；

（3）智能视觉安防产品；

（4）AI+安防：痛点问题和未来发展；

（5）中科奥森的技术新突破。

前面三部分大家可以忽略过去，可以玩手机、打瞌睡，后两部分大家可以醒过来看看。

安防应用、 AI 技术以及相关研究工作

安防主要包括两个大类：

• 第一是监控类，关注黑名单，这是今天在座的主要关注点；

• 第二是授权类，关注白名单，除了金融、自助应用外，安防也很关注的，比如说出入口管理等等。昨天我参加移动设备生物识别国家标准制定会议，与互联网身份认证相关，那个就属于授权类安防。

这里和 AI 相关的研究，从基础技术上来讲，涉及机器学习、计算机视觉、芯片等；从应用产品上来讲，包括智能安防、智能金融、智能交通、机器人等等。此外，大数据是很重要的部分，也是后面要讲的关注重点。

其实在十多年前安防中就已经引入了智能分析，并一直在不断进步，现在是深度学习所带来的第三次 AI 浪潮。我是这个过程的见证者和积极参与者。

我于 2000 年回国，在微软研究院研发了世界上第一个实时人脸识别系统。2004 年加入中科院就一直致力于人脸识别和智能视频的安防应用。我与深圳这边的安防还是非常有缘的，2005 年，我设计并实施了深圳口岸的出入境自助通关系统、后来又做了深圳海关的水客识别系统；另外，我还设计并实施了 2008 北京奥运的实名制人票核验系统、上海世博会的出入口安防管理。