眼瞅着 2018 年就要结束了，AI 界赶在年底又涌现出一大波给力的进步，其中就有一项很特别的技术—— AI智能监控。
过去几年，研究者们不断在 AI智能 和机器学习领域取得成果。不管是 IBM 的 Watson 在智力比赛中打败了最聪明的人类，还是 Google 的 AI智能 能自己写诗了，有太多的例子证明 AI智能 技术是如此的伟大。
直到现在，很多 AI智能 应用给人的印象却是有趣胜过有用。但是，时代在改变，除了医疗、金融等这些领域的 AI智能 应用取得重大突破以外，AI 也开始在安保领域大展身手。具体来说，就是 AI智能 在视频监控领域的应用。
AI 在哪些方面可以助力视频监控呢？我们来瞧瞧：
AI 可以弥补人类的缺陷
创业者 Bob Beachhler 解释说：“视频监控人员面临的一个大问题就是很容易疲劳。因为人的大脑天然会在「注意力集中」和「注意力分散」两种状态下来回交替。在监控视频的时候，注意力分散可能导致可怕的后果。所以，如果我们能有一套从不会分散注意力的监控，能和人类合作消除这种错误，该有多好。这就是AI在视频监控中要干的活。”
虽然视频监控具有历史记录功能，让人们在需要的时候可以查看，但是它从来不能做到对监控人员大喊一声：“艾妈老铁，这儿不大对劲儿！”除了经常导致假警报的运动检测，目前的视频监控系统没有任何能弥补人类大脑缺陷的功能。
不过好在有人工智能。就在去年，机器视觉研发商 Movidius 和安保设备制造商 Hikvisin 建立了合作关系，联合研发一款配有神经网络 AI智能 的摄像头，能够注意镜头中的异常状况，提供实时警报。
这款AI监控的应用实例是监控一家商店，假如一个人在某个时段内四处溜达，晃来晃去，或者多次返回同一地点，AI 就会注意到这一点，而有时人类视频监控人员可能会注意不到这些行为，然后 AI智能 会向人类发出需要进一步调查的警报。
高超的人脸识别
如果发生犯罪事件，事后查看摄像头录像寻找嫌疑人，常常是件很蛋疼的工作。而且更不幸的是，只有人们辨认出画面上的某个人后，才能识别出犯罪分子。像 MegaFace 这样的先进 AI智能 软件正在解决这个痛点。
MegaFace 软件源自华盛顿大学的一个项目。研究人员训练了一个数据集，包含了照片分享网站 Flickr 上 672000 个人的将近 500 万张照片。在测试中，系统的准确率达到了 75%，，可以在 100 万张不同面部图像数据集里匹配同一个人的两个图像。如果允许系统猜测 10 次，准确率会提高到 90%。
显而易见，面部识别技术与视频监控相结合，有着巨大的应用潜力。能够帮助执法机构在人群中发现嫌疑人的脸，这将有助于抓捕罪犯，甚至能在第一时间预防犯罪发生。
读到这，可能有人就想，我蒙上脸不就没事儿了！
哦抱歉，不管你是帽子围巾墨镜一起招呼还是往头上套个丝袜，都不一定能挡住 AI智能。
像这种伪装，连人眼都骗不过（逃
今年8月底，来自剑桥大学和印度国家技术学院的研究人员联合发布了一篇论文《利用空间融合卷积神经网络通过面部关键点进行伪装人脸识别》.
在论文中，研究人员介绍它们使用深度学习算法和卷积神经网络，搭建了一种脸部关键点检测框架，然后找出人脸上的关键点，并分析这些点之间的距离。虽然最终测试结果显示，对于戴着帽子和围巾的人，该算法识别的正确率为56%。如果人脸上还戴着眼镜，正确率将进一步下降至43%。虽然这份结果并不完美，但这种算法的研究刚刚起步，未来还有非常大的进步空间，最重要的是，它表明在面部被部分遮掩的情况下，进行人脸识别仍是有可能的。
用来测试算法的遮掩人脸照片
对犯罪行为实时反应
人们希望这些新型 AI智能 监控系统能够实时发现犯罪行为。比如，Movidius 系统能够识别无人看管的物体。该系统可以实际应用在机场和火车站。AI 摄像头能够识别无人看管的包，追踪它们被留在那儿的时间，然后向现场安保人员发出警报，从而进一步调查可疑活动。
还有一个重要的例子，AI 监控系统已经被用来训练识别小偷在偷窃前和偷窃期间使用的肢体语言和动作。当这些行为被识别出来时，安保人员就可以安排人前去检查情况。
AI 和视频监控的未来
AI 在许多行业和小众领域都有着巨大的应用潜力，但我们很难无视 AI智能 在安保领域带来的巨大变革。无论是用来监控商店、房主保护个人财产，还是执法机构识别罪犯行为，AI 都有很多用处。例如安卓之父 Andy Rubin 就主持研发了一款AI监控设备 Lighthouse，将 3D 感知技术和人脸识别相结合，能识别出谁在你家、谁进了你家、进去的是人还是阿狗阿猫。 Lighthouse 还可连到手机 APP，实时查看监控。
英视特有原文有详细介绍http://www.afyst.com/xinwenzhongxin/zaiyebudanxinanfangjiankongshexiangtoushilingjiangyouaizhinengbangnijiankong-264-s.html
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