雪亮工程的社會背景和技術(shù)環(huán)境比之以往的視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)完全不同。因此系統(tǒng)建設(shè)的目標(biāo)，或者人們對系統(tǒng)的期望和要求也完全不同。圖像信息的深化應(yīng)用是必然的目標(biāo)，人們希望通過雪亮工程，突破智能監(jiān)控的天花板，讓智能系統(tǒng)那美好的前景，不再是可望而不可及，能落地開花，將視頻監(jiān)控系統(tǒng)提升到新的高度（技術(shù)水平）。

實現(xiàn)這樣的目標(biāo)，自然要涉及云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等新一代信息技術(shù)的支撐，特別是人工智能的應(yīng)用。

人工智能（AI-ArtificialIntelligence）是計算機(jī)科學(xué)的分支，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門邊緣和交叉學(xué)科。現(xiàn)已發(fā)展成具有完整的學(xué)科體系；獨特的研究方法和非常廣泛應(yīng)用領(lǐng)域的獨立的學(xué)科。

由于深度學(xué)習(xí)優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力；對數(shù)據(jù)更本質(zhì)的刻畫；快速的知識積累，拓展了人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠完成更多的任務(wù)，實現(xiàn)更多的應(yīng)用；勢如破竹地攻克了一些長期未能解決的難題，使得人們企盼的智能機(jī)器變?yōu)榭赡埽斯ぶ悄懿辉偈侨藗兊钠谕墙谘矍埃踔良磳崿F(xiàn)。如、無人駕駛汽車、預(yù)防性醫(yī)療與健康管理等。

可以說，人工智能界終于找對了方向，實現(xiàn)了大爆發(fā)。人類第一次如此接近了人工智能的夢想；真正、真實的看到了人工智能輝煌的未來。

人工智能是支撐自動（智能）化系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)。也是安防（視頻監(jiān)控）系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)，或者說：安防是人工智能研究（應(yīng)用）的重要領(lǐng)域。雪亮工程應(yīng)時而出，自然成為人工智能新的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。具體應(yīng)用主要有：

一、實施功能的自主化

視頻監(jiān)控系統(tǒng)包含許多遙控和編程控制功能和子系統(tǒng)，如、攝像機(jī)的目標(biāo)跟蹤；多個攝像機(jī)，或攝像機(jī)與系統(tǒng)其它設(shè)備的多機(jī)聯(lián)動、功能聯(lián)動等遙控和編程控制功能或子系統(tǒng)。這些功能是由人的操縱或預(yù)先設(shè)定的程序控制來完成。采用人工智能，可實現(xiàn)系統(tǒng)的自主動作，如、攝像機(jī)自動發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，然后自主地進(jìn)行跟蹤；根據(jù)目標(biāo)的行為，自主地與相關(guān)攝像機(jī)和其它設(shè)備進(jìn)行聯(lián)動。

機(jī)器人、無人機(jī)等是人工智能的重要研究領(lǐng)域，涉及人工視覺、人工觸覺等技術(shù)。目前廣泛應(yīng)用于安防領(lǐng)域的這些設(shè)備基本上還是遙控裝置。采用人工智能技術(shù)，可以逐漸實現(xiàn)動作的自主動性，如通過人工視覺，感知目標(biāo)的特征、形態(tài)、距離和速度等，自主地跟蹤目標(biāo)、避障、制動和發(fā)動攻擊等；通過人工觸覺，感知物體的重量、虛實、光滑度等，自主地抓物或采用相應(yīng)的失能處置。

通常，自動化系統(tǒng)分為三個層次：遙控、編程控制和自主動作。顯然、后者技術(shù)難度最高，是自動化的最高境界——智能化。但并不是所有系統(tǒng)和設(shè)備都需要智能化，各層次的產(chǎn)品適應(yīng)不同的應(yīng)用，并非都要實現(xiàn)自主動作。

二、提高動作的精準(zhǔn)性和效率

視頻監(jiān)控系統(tǒng)中許多功能和子系統(tǒng)已采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)理論，進(jìn)行價值判斷，提高性能與能力。若采用深度學(xué)習(xí)，就可以進(jìn)一步提高它們的學(xué)習(xí)能力。如圖像系統(tǒng)的生物特征識別（人臉、指紋等）、圖像內(nèi)容分析及搜圖等系統(tǒng)，通過深度學(xué)習(xí)可提高識別、判斷、搜索的精準(zhǔn)性和效率；同時可以增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力、環(huán)境適應(yīng)性，提高其實用性，擴(kuò)展其應(yīng)用的范圍。

攝像機(jī)圖像調(diào)節(jié)（光、焦、抖動）、寬動態(tài)、數(shù)字降噪及透霧等功能都是通過軟件來實現(xiàn)的。通過機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，可以不斷的優(yōu)化算法，獲得更佳的圖像效果。在此基礎(chǔ)上，產(chǎn)生了軟件定義攝像機(jī)的概念。

改進(jìn)圖像內(nèi)容分析及搜圖等系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法，提高目標(biāo)分類、行為判斷、搜索的精準(zhǔn)性和效率。特別是通過深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，提高圖像分類特征表示的精細(xì)（粒）度，提高圖像標(biāo)識的精準(zhǔn)性。為系統(tǒng)學(xué)習(xí)提供高質(zhì)量的、深層次的數(shù)據(jù)，逐步實現(xiàn)圖像信息的（半）結(jié)構(gòu)化處理。在通常的監(jiān)控環(huán)境下，實現(xiàn)圖像中事件的標(biāo)識；人臉識別的應(yīng)用；以及步態(tài)識別、聲紋識別等關(guān)鍵技術(shù)的突破和初步應(yīng)用。在進(jìn)行圖像內(nèi)容標(biāo)識時，數(shù)據(jù)融合對提高標(biāo)識的精準(zhǔn)性和深度有很大的幫助。數(shù)據(jù)融合也有助于感知前端的完善和云邊結(jié)構(gòu)的構(gòu)成。

三、提高系統(tǒng)的決策水平

安防和視頻監(jiān)控系統(tǒng)中存在著各種各樣的決策系統(tǒng)，大如風(fēng)險評估、預(yù)警系統(tǒng)和預(yù)案（專家）系統(tǒng)；小如圖像調(diào)節(jié)的算法、目標(biāo)跟蹤的方案。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提高預(yù)警、風(fēng)險評估，預(yù)案等專家系統(tǒng)的決策水平；圖像搜索的策略等，這些決策水平的高低，決定系統(tǒng)的應(yīng)用水平和功能滿足業(yè)務(wù)需求的能力。

通過人工智能的應(yīng)用，深化圖像信息的應(yīng)用；破解公共安全難題；構(gòu)建風(fēng)險評估體系，安全預(yù)警體系，促進(jìn)和加快現(xiàn)代安全體系的建立，是中央對公共安全的要求，也是雪亮工程建設(shè)的重要目標(biāo)。

上述應(yīng)用本質(zhì)是大數(shù)據(jù)處理，我們通過從新的、更多的角度（維度）和深度，觀察世界（事務(wù)），來提高洞察、決策、程序優(yōu)化的能力；通過數(shù)據(jù)融合，挖掘圖像的深層次的信息，真正發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值。

四、人工智能的應(yīng)用場景

場景，是指技術(shù)應(yīng)用的（外界）環(huán)境。是充分發(fā)揮技術(shù)本質(zhì)能力的外部條件，或技術(shù)可以適應(yīng)的外部條件。通常智能系統(tǒng)要求建立稍加限制的應(yīng)用環(huán)境（場景），以保證技術(shù)本質(zhì)能力的發(fā)揮。因此、場景（環(huán)境因素）也成了限制技術(shù)應(yīng)用和影響應(yīng)用效果的重要因素。顯然、外部條件的限制越少（低），技術(shù)的環(huán)境適用性越好。

人工智能的出現(xiàn)，特別是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，正逐漸突破環(huán)境因素的限度。使智能系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境（場景）日益自然、自由。如在通常的監(jiān)控系統(tǒng)環(huán)境保護(hù)下，實現(xiàn)許多智能化技術(shù)的應(yīng)用。我們也把解決視頻監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)存問題和不足，寄望予人工智能。

從應(yīng)用場景的角度，分析人工智能智能在雪亮工程中的應(yīng)用，還可以更直觀和清晰地表現(xiàn)出人工智能技術(shù)的切入點、可以解決的具體問題和可能實現(xiàn)的效果。

雪亮工程中人工智能的應(yīng)用場景主要有：

圖像標(biāo)識

標(biāo)識圖像是圖像信息結(jié)構(gòu)化的一個途徑。人工智能將是實現(xiàn)圖像標(biāo)識的主要的技術(shù)方法。這里暫且稱之為半結(jié)構(gòu)化。圖像標(biāo)識包括：

標(biāo)識圖像中的目標(biāo)，它需要截取一（幾）幀圖像。目前大多系統(tǒng)都可完成這個功能。如標(biāo)識視頻圖像中的人或車。人工智能化應(yīng)用于該場景，有助于目標(biāo)的標(biāo)識更精準(zhǔn)、更精細(xì)。

標(biāo)識圖像中的事件，需要分析一段視頻圖像（一個圖像序列），屬視頻語義解釋。目前，很多應(yīng)用離業(yè)務(wù)需求尚有差距。深度學(xué)習(xí)將為解決這一問題提供一個新思路和方法。

人臉識別

深度學(xué)習(xí)很可能實現(xiàn)人臉識別的突破，而且解決問題的速度之快會令人驚訝。

模式識別，是傳統(tǒng)人臉識別的基本方法。要求系統(tǒng)定義人臉、建立特征庫和稍加限制的環(huán)境。在技術(shù)上實現(xiàn)后，一直沒有實質(zhì)性進(jìn)步，距實用化尚有很大距離，特別是在通常的視頻監(jiān)控環(huán)境下。

深度學(xué)習(xí)，通過模仿人的思維過程，產(chǎn)生大量的、深層的數(shù)據(jù)分布式特征的表示，經(jīng)大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，使圖像的分類表示越來越精細(xì)，知識積累愈加豐富，很快就產(chǎn)生許多實用性的成果。基于深度學(xué)習(xí)，將會導(dǎo)致生物特征識別方法和模式的創(chuàng)新。使人臉識別在通常的監(jiān)控環(huán)境下，得以實現(xiàn)。

同樣，深度學(xué)習(xí)也將支持步態(tài)識別、聲紋識別等新技術(shù)得到初步的應(yīng)用。

構(gòu)建城市空間狀態(tài)圖像

把系統(tǒng)前端設(shè)備（攝像機(jī)等）感知的信息，通過深度學(xué)習(xí)，生成反映城市狀態(tài)的原始、實時數(shù)據(jù)的可視化表示。是觀察城市實時狀態(tài)、動態(tài)變化的最佳、最直觀方式。

視頻信息對構(gòu)建城市空間狀態(tài)圖像具有最大的價值，前提是實現(xiàn)視頻語義的理解。

視頻信息可直接生成空間狀態(tài)圖像。如人流密度、分布，車輛密度等。

通過深度學(xué)習(xí)，從視頻信息中產(chǎn)生城市狀態(tài)深層數(shù)據(jù)的可視化表示。如道路擁堵指數(shù)、人流踩踏風(fēng)險指數(shù)等。

非視頻信息經(jīng)大數(shù)據(jù)處理，也可生成空間狀態(tài)圖像。如高危人、物、活動的分布，城市人口狀態(tài)等。

而且，多種數(shù)據(jù)的融合是構(gòu)建空間狀態(tài)圖像的最有效方法，可以提高狀態(tài)圖像的準(zhǔn)確性和實時性。

風(fēng)險管控

風(fēng)險管控是現(xiàn)代安全的基本功能（要素）。

傳統(tǒng)安全，風(fēng)險分析的目的是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的脆弱性。通過系統(tǒng)加固（建設(shè)），降低風(fēng)險到可接受的程度。風(fēng)險分析是系統(tǒng)設(shè)計的依據(jù)（方法）。

現(xiàn)代安全，風(fēng)險管控的目的是發(fā)現(xiàn)安全環(huán)境可能出現(xiàn)的風(fēng)險。采用適當(dāng)?shù)拇胧乐刮ｋU事件的發(fā)生。風(fēng)險分析是系統(tǒng)功能（要素）。

風(fēng)險分析，通過對影響安全的諸多因素（政、經(jīng)、社）的大數(shù)據(jù)處理。洞察和判斷宏觀的安全狀態(tài)及可能出現(xiàn)的風(fēng)險；通過對敏感人、物、時、地、突發(fā)、形勢等的大數(shù)據(jù)處理，判斷各類事件發(fā)生的可能性（風(fēng)險高低）。

空間狀態(tài)圖像反映安全環(huán)境的實時狀態(tài)，狀態(tài)的變化是趨勢，良性的保持；不良的就是風(fēng)險，采取適當(dāng)方式改善。就是風(fēng)險管控和預(yù)警。

風(fēng)險管控系統(tǒng)具有自主成長性，在大數(shù)據(jù)的支持下、通過迭代式的訓(xùn)練，可不斷的提高系統(tǒng)的洞察、判斷的能力和風(fēng)險分析的準(zhǔn)確性。

空間狀態(tài)預(yù)測調(diào)節(jié)

交通管理系統(tǒng)是典型案例，傳統(tǒng)系統(tǒng)以交通信號的實時控制為核心，希望能實現(xiàn)點、線、面的控制及最佳綠信比。但實踐證明，傳統(tǒng)控制方法（信號的實時控制）實現(xiàn)不了這些目標(biāo)；現(xiàn)代（城市）交通管理系統(tǒng)必須采用現(xiàn)代控制理論，通過多變量的空間狀態(tài)分析，進(jìn)行區(qū)域性（整體空間）的預(yù)測調(diào)節(jié)，來實現(xiàn)道路資源與車流狀態(tài)的匹配。

風(fēng)險管控更是典型的現(xiàn)代復(fù)雜系統(tǒng)。所謂發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的風(fēng)險，采用適當(dāng)?shù)拇胧乐刮ｋU事件的發(fā)生，實質(zhì)上、是空間狀態(tài)的預(yù)測和多方位、立體化的安全體系的調(diào)節(jié)。

概括的講，雪亮工程是人工智能最適配的應(yīng)用場景，除上述幾個方面外，還有許多可為人工智能大展身手的場景。總之，雪亮工程為智能監(jiān)控提供了新的舞臺，通過人工智能的應(yīng)用，極大地提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平，解決傳統(tǒng)系統(tǒng)的缺欠和不足。真正使視頻監(jiān)控的眼睛更加雪亮。同時，也成為行（企）業(yè)轉(zhuǎn)型、升級的切入點。將安防行業(yè)的改革引入新的階段。