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摘 要：科技的不断进步，随之而来的就是计算机的不断发展，AI（人工智能）也进入了人们的视野。在对AI的过度展望后，人们真正地了解到AI的理性价值，而在这方面的智能普及，不可避免地就会提到智能安防监控。智能的安防视频监控作为一种多方面相整合的信息系统，以实时视频的数据采集、数据存储、数据分析以及数据处理为主要目标。本文通过对AI的智能发展、智能安防监控的系统分析、家居应用等方面，对智能安防监控进行了理性价值的普及。
关键词：AI;人工智能;智能安防监控
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）09-0021-02
0 引 言
随着计算机事业的不断进步，AI也进入了人们的视野，在对AI的过度展望后，人们真正地了解到AI的理性价值，而在这方面的智能普及，不可避免地就会提到智能安防监控。
1 AI的智能发展
AI是英文缩写，它的全名叫作人工智能，主要是在模拟人的智能、延展人的智能以及拓展人的智能等方面，对相关理论、相关方法、相关技术、相关应用系统进行研究和开发的一种新型技术科学。人工智能主要指的是人造出的机器或者说是系统里可以实现的智能，它与人类所独有的人类的智慧体现出的人类智能，以及其他动物所表现出来的动物本能的自然智能是相对的。而在这当中，人工智能的发展进程便不得不谈。
1.1 发展浪潮
在1956年，人工智能的概念首次被提出，其自身的发展浪潮主要分为三个部分。首先是第一阶段，就是在20世纪50年代末期到20世纪70年代初期;这不仅是第一阶段的发展浪潮，也是人工智能的破壳时期。刚起步的人工智能，并没有想象中的那么顺利，而且正好遇到计算机自身性能突破的瓶颈，同时在数据数量方面也尤其缺乏，这也就导致了因目标过于高远而无法正常实现的悲惨结果。
而人工智能发展的第二个阶段，就是在20世纪70年代末期到20世纪80年代末期;这次与第一阶段的区别，是用“专家系统”作为人工智能的代表。在这个阶段呈现出的主要发展结晶，便是将计算机的系统赋予了人类所拥有的知识和宝贵经验，并且在专家系统的作用下，人工智能在生产制造、金融计算以及管理等方面被广泛地进行应用。
最后一个人工智能的发展阶段便是20世纪90年代后期一直到现在，因为计算机的能力同算法的理论以及数据量等这些方面正在迅猛提升;在第三个发展浪潮开始的进程中，主角分别是“大数据”“人工智能芯片”以及“深度学习”，也正是因为它们，才驱动了第三次的浪潮的有力发展。在这次浪潮中发展出的强大的计算能力，支撑起在深度学习模式下的大数据训练，也从而使得机器能够比人类更快地得到更好更优质的模型，正因如此，人工智的广泛应用才变为了可能发生的事。
既然人工智能可以发展得如此迅速，必然离不开发展进程中的核心要素。发展要素同发展浪潮一样，也是三个部分，分别为算法、数据和算力，不仅决定着发展，而且对应用技术也有重要影响。
1.2 发展核心
首先就是算法方面。一般来说，算法方面就决定了人工智能在应用领域的理论的极限效果，在我们面对不相同的应用场景时，需要我们通过不同的人工智能的算法，来解决遇到的各种问题。而在算法的不同类别中，其中的深度学习类是这次的发展进程中的理论基础，它是一种有多个处理层，在数据方面高层并抽象的算法，其中包含着许多的复杂结构以及多重的非线性变换结构。与传统机器的学习方式相比，这种算法在图像图形的识别方面、计算机的视觉方面、语音识别方面以及自然的语音处理方面都取得了更為显著的效果。
再就是数据方面。因为在优化程度以及对应用场景是否适合的方面，是由数据决定的。在这样的学习模型中，可以将其理解成一个函数，为f（x）=y。在这个式子中，只要你输入一个数据为x，便可以得出结果y。在这个计算过程中。涉及许多的参数，而参数的值将会对结果y以及实际结果y’产生影响，这种也就是所说的模型的优化程度。根据已知的数据来寻找模型参数，这个过程被称为模型训练，其中寻找到的f（x）=y表示出的映射关系，称为训练出来的模型。这个过程中，输入数据的准确性同数量决定了模型自身的优化程度和与目标应用场景的匹配性。所用的数据数量越大，它训练出来的模型就越精确。因此，机器学习在应用方面的发展当然就离不开大数据给予的帮助。
最后就是算力方面。机器学习的算法模型自身的训练及应用的速度，是由算力决定的。在机器学习方面，特别是深度学习这方面，基本离不开海量数据的训练。要想训练出性能十分优良的模型需要大量的时间，一般需要花费几个月甚至更久，正因如此，无法切实地满足实际要求，这也是定制化和专用化类的人工智能芯片产生的原因[1]。
以芯片技术的发展前景看，市场上的人工智能芯片主要分为四大类，分别为类脑芯片、专用集成电路（ASIC）、图形处理器（GPU）以及现场的可编程门阵列（FPGA）。在计算机方面，人工智能遇到了瓶颈;而人工智能的芯片发展，大大地缓解了这方面问题，让深度学习变成实用算法，同时也释放出了自身的全新潜能。
2 对智能安防监控的系统分析
智能的安防视频监控作为一种以多个方面相整合的信息系统，包括网络通信技术方面、视频的信息采集技术方面、高速的数据处理的技术方面以及嵌入式的技术方面，并将实时视频的数据采集、数据存储、数据分析以及数据处理为主要目标[2]。
什么是嵌入式系统呢？就是将计算机的技术作为基础，把自身的功能进行筛选，针对需求进行取舍，从而满足每个用户的自身需求。作为定制的计算机系统，便有着特定的需求，例如：系统自身的稳定性、系统的主要功能、系统自身的价格、系统的体积以及系统的自身功耗等等。其中比较有代表性的就是ARM，自身被广泛地应用在汽车电子领域、安全系统领域、无限通信领域以及工业的控制方面等。而嵌入式的Linux，便是将用户的需求完美地融入自身中去，并将硬件部分、芯片部分以及本身的功能进行适当的调整，在剪切之后，通过特定的场合移植到硬件系统之上。 而旧式的安防监控又有什么缺点呢？一般的智能系统的检测，只对视频的显示区域里的动态图像内容进行监测，并在此之内设定许多的矩形式的隐形检测区;如果在视频范围内的现场出现了明显异常，在它自身的图像对比度、图像亮度、图像内容等方面就会产生不同的变化，而当这个我们所设定的灵敏度不能满足它的变化值时，监控系统就会产生报警的信号[3]。
3 在家居领域的应用
通信网络作为智能家居的基础，在有着智能家居的家庭内部起着不可或缺的作用。在家庭内部，市面上存在的智能家居系统主要以通信网络的构建分为“有线网络”和“无线网络”两大类。
有线网络主要分为总线制类、电力载波类等，以电力作为载波，如果将这类的智能家居的系统结构的智能节点与电力线相接，例如家庭中的电视、电灯、热水器、电脑等物件与智能节点相连接，由于电力线与智能节点的接入，就会通过电力线进行联通，与此同时，控制器也接入电力线，因而也具备着Web服务器所具有的功能;不但可以对Web进行远程访问，还能实现外部网络与智能节点的通信功能。
无线网络则主要分为红外通信和基于RF通信两方面。而每个国家在智能家居领域都有自己的方案;如美国的X-10、cebus;日本的HBS还有欧洲的EIB、EHS等。我国的智能家居系统首先出现在20世纪90年代的中后期，其中先出现在上海、广州等沿海城市。国内公司的产品一般沿用国外的通信协议，如ZigBee等协议[4]。
4 结 论
在智能安全监控方面，我们已经有了很大的进展，但在持续的发展方面。还需要面对一些困难，而重视人工智能的理性价值，也是不可或缺的一部分。
参考文献：
[1] 佚名.安永：利用“大AI”创造价值 [J].中国电信业，2019（2）：64.
[2] 丁宁宁.宋展：在AI时代让机器视觉应用创造价值 [J].高科技与产业化，2018（9）：59.
[3] 柏林.安防机器人终将场景为王 让“AI+安防”回归本位价值 [J].中国安防，2018（11）：53-56.
[4] 周国清，陈暖.AI+中国出版“走出去”：方法、价值与启示 [J].出版发行研究，2018（10）：82-85.
作者简介：邱震（1979.08-），男，汉族，上海人，销售工程师，双学士學位，本科，毕业于上海交通大学电气工程及自动化专业，研究方向：视频监控AI。
关键词：AI;人工智能;智能安防监控
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）09-0021-02
0 引 言
随着计算机事业的不断进步，AI也进入了人们的视野，在对AI的过度展望后，人们真正地了解到AI的理性价值，而在这方面的智能普及，不可避免地就会提到智能安防监控。
1 AI的智能发展
AI是英文缩写，它的全名叫作人工智能，主要是在模拟人的智能、延展人的智能以及拓展人的智能等方面，对相关理论、相关方法、相关技术、相关应用系统进行研究和开发的一种新型技术科学。人工智能主要指的是人造出的机器或者说是系统里可以实现的智能，它与人类所独有的人类的智慧体现出的人类智能，以及其他动物所表现出来的动物本能的自然智能是相对的。而在这当中，人工智能的发展进程便不得不谈。
1.1 发展浪潮
在1956年，人工智能的概念首次被提出，其自身的发展浪潮主要分为三个部分。首先是第一阶段，就是在20世纪50年代末期到20世纪70年代初期;这不仅是第一阶段的发展浪潮，也是人工智能的破壳时期。刚起步的人工智能，并没有想象中的那么顺利，而且正好遇到计算机自身性能突破的瓶颈，同时在数据数量方面也尤其缺乏，这也就导致了因目标过于高远而无法正常实现的悲惨结果。
而人工智能发展的第二个阶段，就是在20世纪70年代末期到20世纪80年代末期;这次与第一阶段的区别，是用“专家系统”作为人工智能的代表。在这个阶段呈现出的主要发展结晶，便是将计算机的系统赋予了人类所拥有的知识和宝贵经验，并且在专家系统的作用下，人工智能在生产制造、金融计算以及管理等方面被广泛地进行应用。
最后一个人工智能的发展阶段便是20世纪90年代后期一直到现在，因为计算机的能力同算法的理论以及数据量等这些方面正在迅猛提升;在第三个发展浪潮开始的进程中，主角分别是“大数据”“人工智能芯片”以及“深度学习”，也正是因为它们，才驱动了第三次的浪潮的有力发展。在这次浪潮中发展出的强大的计算能力，支撑起在深度学习模式下的大数据训练，也从而使得机器能够比人类更快地得到更好更优质的模型，正因如此，人工智的广泛应用才变为了可能发生的事。
既然人工智能可以发展得如此迅速，必然离不开发展进程中的核心要素。发展要素同发展浪潮一样，也是三个部分，分别为算法、数据和算力，不仅决定着发展，而且对应用技术也有重要影响。
1.2 发展核心
首先就是算法方面。一般来说，算法方面就决定了人工智能在应用领域的理论的极限效果，在我们面对不相同的应用场景时，需要我们通过不同的人工智能的算法，来解决遇到的各种问题。而在算法的不同类别中，其中的深度学习类是这次的发展进程中的理论基础，它是一种有多个处理层，在数据方面高层并抽象的算法，其中包含着许多的复杂结构以及多重的非线性变换结构。与传统机器的学习方式相比，这种算法在图像图形的识别方面、计算机的视觉方面、语音识别方面以及自然的语音处理方面都取得了更為显著的效果。
再就是数据方面。因为在优化程度以及对应用场景是否适合的方面，是由数据决定的。在这样的学习模型中，可以将其理解成一个函数，为f（x）=y。在这个式子中，只要你输入一个数据为x，便可以得出结果y。在这个计算过程中。涉及许多的参数，而参数的值将会对结果y以及实际结果y’产生影响，这种也就是所说的模型的优化程度。根据已知的数据来寻找模型参数，这个过程被称为模型训练，其中寻找到的f（x）=y表示出的映射关系，称为训练出来的模型。这个过程中，输入数据的准确性同数量决定了模型自身的优化程度和与目标应用场景的匹配性。所用的数据数量越大，它训练出来的模型就越精确。因此，机器学习在应用方面的发展当然就离不开大数据给予的帮助。
最后就是算力方面。机器学习的算法模型自身的训练及应用的速度，是由算力决定的。在机器学习方面，特别是深度学习这方面，基本离不开海量数据的训练。要想训练出性能十分优良的模型需要大量的时间，一般需要花费几个月甚至更久，正因如此，无法切实地满足实际要求，这也是定制化和专用化类的人工智能芯片产生的原因[1]。
以芯片技术的发展前景看，市场上的人工智能芯片主要分为四大类，分别为类脑芯片、专用集成电路（ASIC）、图形处理器（GPU）以及现场的可编程门阵列（FPGA）。在计算机方面，人工智能遇到了瓶颈;而人工智能的芯片发展，大大地缓解了这方面问题，让深度学习变成实用算法，同时也释放出了自身的全新潜能。
2 对智能安防监控的系统分析
智能的安防视频监控作为一种以多个方面相整合的信息系统，包括网络通信技术方面、视频的信息采集技术方面、高速的数据处理的技术方面以及嵌入式的技术方面，并将实时视频的数据采集、数据存储、数据分析以及数据处理为主要目标[2]。
什么是嵌入式系统呢？就是将计算机的技术作为基础，把自身的功能进行筛选，针对需求进行取舍，从而满足每个用户的自身需求。作为定制的计算机系统，便有着特定的需求，例如：系统自身的稳定性、系统的主要功能、系统自身的价格、系统的体积以及系统的自身功耗等等。其中比较有代表性的就是ARM，自身被广泛地应用在汽车电子领域、安全系统领域、无限通信领域以及工业的控制方面等。而嵌入式的Linux，便是将用户的需求完美地融入自身中去，并将硬件部分、芯片部分以及本身的功能进行适当的调整，在剪切之后，通过特定的场合移植到硬件系统之上。 而旧式的安防监控又有什么缺点呢？一般的智能系统的检测，只对视频的显示区域里的动态图像内容进行监测，并在此之内设定许多的矩形式的隐形检测区;如果在视频范围内的现场出现了明显异常，在它自身的图像对比度、图像亮度、图像内容等方面就会产生不同的变化，而当这个我们所设定的灵敏度不能满足它的变化值时，监控系统就会产生报警的信号[3]。
3 在家居领域的应用
通信网络作为智能家居的基础，在有着智能家居的家庭内部起着不可或缺的作用。在家庭内部，市面上存在的智能家居系统主要以通信网络的构建分为“有线网络”和“无线网络”两大类。
有线网络主要分为总线制类、电力载波类等，以电力作为载波，如果将这类的智能家居的系统结构的智能节点与电力线相接，例如家庭中的电视、电灯、热水器、电脑等物件与智能节点相连接，由于电力线与智能节点的接入，就会通过电力线进行联通，与此同时，控制器也接入电力线，因而也具备着Web服务器所具有的功能;不但可以对Web进行远程访问，还能实现外部网络与智能节点的通信功能。
无线网络则主要分为红外通信和基于RF通信两方面。而每个国家在智能家居领域都有自己的方案;如美国的X-10、cebus;日本的HBS还有欧洲的EIB、EHS等。我国的智能家居系统首先出现在20世纪90年代的中后期，其中先出现在上海、广州等沿海城市。国内公司的产品一般沿用国外的通信协议，如ZigBee等协议[4]。
4 结 论
在智能安全监控方面，我们已经有了很大的进展，但在持续的发展方面。还需要面对一些困难，而重视人工智能的理性价值，也是不可或缺的一部分。
参考文献：
[1] 佚名.安永：利用“大AI”创造价值 [J].中国电信业，2019（2）：64.
[2] 丁宁宁.宋展：在AI时代让机器视觉应用创造价值 [J].高科技与产业化，2018（9）：59.
[3] 柏林.安防机器人终将场景为王 让“AI+安防”回归本位价值 [J].中国安防，2018（11）：53-56.
[4] 周国清，陈暖.AI+中国出版“走出去”：方法、价值与启示 [J].出版发行研究，2018（10）：82-85.
作者简介：邱震（1979.08-），男，汉族，上海人，销售工程师，双学士學位，本科，毕业于上海交通大学电气工程及自动化专业，研究方向：视频监控AI。