摘要：视频监控系统作为传统安防手段，其功能已不能满足当今社会多元化的要求。本文将浅谈现阶段人工智能技术在视频监控系统中的应用，包括人脸识别、车牌识别、行为识别等。以及未来可能的应用构想，包括犯罪行为提前预防、居家安全智能助手、商业机遇分析研判、城市建设分析等。

关键词：视频监控 人工智能 犯罪行为提前预防、居家安全智能助手、商业机遇分析研判、城市建设分析

一、视频监控与人工智能

1.1 视频监控技术的发展趋势

随着社会的不断进步，人工智能技术突飞猛进。作为传统的安防监控手段，视频监控系统的发展有些止步不前，仍然停留在实时监控、录像回放、移动侦测等领域。作为各行各业均在使用的视频监控系统，其还有很多价值值得挖掘和利用。

1.2 视频监控技术在人工智能发展浪潮中的优势

首先，视频监控系统和人工智能均属于信息技术行业范畴，技术上具备天然的契合度；其次，视频监控系统采集的相关数据可以为人工智能运算库提供丰富的数据资源；第三，人工智能的深度发展势必会受到各种反对，但视频监控系统运用于交通、银行、公共区域等，早已为人们所接受。将视频监控作为人工智能融入人们生活的切入口，将是一个阻力较小的方式。

二、现阶段人工智能在视频监控中的应用

目前在视频监控系统中应用最多的人工智能技术包括对人或物的识别、对人或物的运动轨迹识别、对环境影响的判断和补偿。例如人脸识别技术、车牌识别技术、行为识别技术等。

2.1 人脸识别

人脸识别是视频监控领域目前使用较为广泛的人工智能技术，该技术是通过人脸提取算法，识别人的面部特征，与数据库中保存的人脸数据进行对比，最终确定监控画面中特定目标人群的身份。

某些犯罪嫌疑人在案发后会借助各种交通工具进行转移，如果依靠传统的视频监控系统难以在第一时间锁定目标位置，从而使得犯罪嫌疑人的流窜范围变大，严重影响追捕行动。但是借助视频监控和人工智能结合体，能够利用大数据技术对视频监控系统的数据进行有效分析，根据分析结果合理开展布控和布防工作，从而快速将犯罪嫌疑人抓捕归案。

2.2 车牌识别

车辆识别是目前大众接触的最多的人工智能技术，该技术是系统通过训练能够检测出视频或图像中的车牌位置，然后通过具体的图像处理技术来识别出车牌号。

目前该技术主要用于停车场出入口控制、天网交通罚款等，功能应用较为初级。

2.3 行为识别

行为识别是视频监控系统中较为高阶的人工智能技术，该技术是系统通过训练来学习某种行为，然后在具体的视频或图像中找出具有该行为的部分，或判断是否存在该行为。例如在人员密集的场所识别出打架斗殴的行为，并及时做出响应。

该技术要结合人物面部表情识别技术，并在数据库中添加足够丰富的行为案例，否者将会出现行为误判或研判不及时的情况。

三、未来人工智能在视频监控中的应用构想

3.1 犯罪行为提前预防

要想大众接受人工智能，减少犯罪是一个绝佳的切入口。视频监控本就具备安全防护的属性，因此将人工智能与视频监控系统融合，开发出“犯罪行为提前预防”功能，从而推动视频监控和人工智能结合体在社会中的广泛运用。

犯罪行为提前预防技术可在现有的行为识别技术的基础上进行研发，其中的关键是训练系统对于“行为衍化”的准确判断。例如：在街道上视频监控捕捉到一名男性手持长扳手的画面，就要结合其面部表情、行动步伐、行进路线等多方面因素进行综合分析判断，从而确定其是否具有犯罪意图。

犯罪行为提前预防还可以应用于防止人口拐卖，通过采集儿童和与其经常居住人员的信息，设置安全白名单。若前端视频监控侦测到有白名单以外的人员企图带走儿童，人工智能将会立即在犯罪分子库中对该人员图像进行比对查找，同时向家长、就近的警务人员发出告警。

3.2 居家安全智能助手

视频监控的另一发展方向是“视频监控+居家安全”，采集居家走廊、入户门、安防周界等摄像机画面，通过人工智能算法排除隐私画面，对非法闯入、意外跌倒、紧急呼救、消防、漏水等紧急情况进行侦测并做出正确处置，提升居家安全。

例如：如果家庭出现电线短路，摄像机的红外功能可以提前探测到异常升温情况，并通过人工智能对采集到的画面进行判断，并决定是否触发联动报警功能；如果家庭独居老人意外摔倒，人工智能会对摄像机采集到的画面进行判断，从而进行报警。

3.3 商业机遇分析研判

视频监控应当走出单一的安防监控领域，为社会经济发展做出更多贡献。通过将人工智能和视频监控相融合，通过综合分析道路上的人流量、车流量、高峰时刻、人员停留时间、区域人群消费偏好等信息，给出使用用户商业机遇分析和建议。

例如：通过人工智能和视频监控的结合，可以得出某条街道每天的车辆和行人数量是多少、停留下来的人员有多少、从人员的穿着水平上推断出其经济状况、周围不同店铺的行业集中程度、人员进店分类信息。通过使用这些信息，人工智能将会为用户推荐在此区域开店的种类、面积的大小、营业和歇业时间等。从而让视频监控系统摆脱单一的安防功能，深挖其潜在价值。

3.4 城市建设分析

城市建设需要分析不同区域的人口、道路、拥挤度、闲置率、商业圈繁荣度等信息。遍布大街小巷的视频监控是最好的前端信息采集器，通过与人工智能的融合，让政府对于城市有全面的了解，并给出道路建设、商圈设置、市政公用设施区域倾斜等方面的建议。让城市建设更加合理、均衡、智能。

例如：在新规划地铁或道路交通前，可以通过视频监控系统对城市各区域拥挤度进行分析，对于交通已经非常便利的区域不再新增公共交通，对于交通拥堵的地段则重点新建地铁和新的道路；对于商业发达区域，重点配套停车位；对于偏远地带可重点规划自然公园、动物园、产业园等，纾解城市压力。

3.5战争运用

当今国际冲突日益增加，阵营对立愈发明显。本着备战而不好战的原则，应当充分发挥现有设施设备的军事化用途，在不增加社会负担的情况下，提升国家整体军事实力。

视频监控系统目前已经遍布中国各大城市的街头小巷，若能将人工智能与其融合，开发出战时情报采集、巷战敌情引导、人员疏散、伤员位置指引、单兵作战指挥等功能，将能够实现城市堡垒化，极大提升我国战争相持能力。

四、结语

视频监控系统要想获得更大的发展空间，必须和人工智能技术相融合，以保护人类安全为出发点，不断提升技术水平，完善相关法律制度建设，让视频监控和人工智能结合体在犯罪行为提前预防、居家安全智能助手、商业机遇分析研判、城市建设分析等领域取得成绩。

参考文献

[1]段雨梅.人工智能背景下视频监控系统的应用：科技创新，2019

[2]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述：电子制作，2016

作者简介：张磊（1989-）男，汉族，四川省成都市，本科，电子信息工程师，研究方向：人工智能与视频监控系统