【儀表網 儀表下游】近年來，“無人”一詞被廣泛的提及，且“無人”應用早已滲透到了各行各業。有人說，無人時代已經來臨！隨著自動化、大數據、人工智能等技術的發展，“無人時代”也上升到2.0版，融入了更多的高科技智能應用，其服務范圍也從“點”上升到了“面”。在“無人時代”的大潮下，除了無人商店，無人機、無人駕駛、無人停車場、無人倉儲、無人工廠、無人警局、無人加油站等也紛紛應運而生，不僅帶給我們驚喜，也給我們帶來了便利。“無人時代”下，多元科技的融合卻是安防技術在背后默默地支撐，而隨著“無人時代”2.0的到來，對其安全性、可操作性必將有著更高的需求，安防責任重大！
 

　　一、成為新“風口”的“無人超市”
 

　　無人超市、無人商店模式如果要長期有效運行，那就必須要保證交易順利完成和良好購物流程體驗，以及安全的購物環境等。那么拿什么來保證？當然是安防技術了。從無人超市的眾多技術來看，除了移動支付技術，其他的基本上都屬于安防領域的相關技術，這些技術一方面保證其工作流暢和給予顧客良好的購物體驗；另一方面當然是要保證商店、顧客的安全，以及防止盜竊事件的發生。
 

　　1、人臉識別技術
 

　　與人臉識別技術在其他領域的應用一樣，人臉識別在零售行業的應用也無外乎是以人臉識別門禁為主的出入控制。但除了人臉識別門禁，人臉識別在零售行業的其它應用，才稱真正彰顯出“智慧”。自助購物、自動推薦商品、智能結算……智慧零售的智慧從感知預測消費者環節就已經開始，到顧客選購環節進行相應的數據采集分析，以及付款環節的Face ID人臉支付，形成了一個完整的閉環。通過機器視覺和深度學習將用戶身份與其行為習慣進行匹配，可以實現預測消費行為、依據喜好推薦商品等能力，也就是新零售所提出來的“千人千面”概念；在零售行業的支付環節，人臉支付已經成為了趨勢，支付寶、微信、銀聯早已開始著手布局，通過三維機器視覺可以保障支付安全以及金融賬戶的安全。
 

　　而隨著視頻監控的大規模應用，以人臉識別技術為而展開的智能視頻分析技術也開始應用在零售行業中，用來輔助商店安全和管理，并逐漸成為了零售行業中較為智能的應用。通過人臉識別等技術對購買者進行微表情分析、心理分析甚至是行為分析，不僅提高了“千人千面”的轉化率，還進一步保障了商超產品的安全。
 

　　撇開人臉識別將涉及的隱私問題不談，以上提及的人臉識別技術在零售行業的應用，助力傳統商鋪的智慧升級，也為新零售下的無人商鋪(無人超市)構建起了一套標準的技術體系。
 

　　2、RFID技術
 

　　目前無人超市多使用RFID標簽，RFID被稱作無線射頻識別，是一種通信技術，可通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統與特定目標之間建立物理接觸。無線射頻一般是微波，適用于短距離識別通信。無線射頻識別技術在無人超市的應用，簡單來說就是通過為每件商品添加RFID標簽，然后借助視覺傳感器、壓力傳感器等技術，通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數據，進行非接觸式的自動識別，完成商品銷售。
 

　　3、圖像識別技術
 

　　在無人便利店的餐飲區和休息區內，則應用到了圖像識別技術，毫無疑問，圖像識別技術可以說是安防企業的強項。在便利店中，對于圖像識別技術的應用實際上是較為基礎的，僅僅應用到了人臉識別技術，而且也僅將其作為一個接入口，實際參與感太低。
 

　　無論什么樣的無人零售方案，都必須首先解決C端的用戶體驗問題，再來為B端客戶削減人力成本。因為進不進店消費取決于消費者，沒有消費者一切都是空談。未來的無人售貨應該去除一切媒介，消費者只需要憑借自己本身就能完成購物。即使消費者赤身裸體地走進商店，也能夠成功買到商品。要做到這一點，首先要解決身份識別問題。人臉識別、指紋識別、虹膜識別技術等等都可以實現，具體選擇哪一種識別技術，要視具體情況而定，反正無論哪種都和安防有關。在無人便利店中，除了準確識別，還要持續跟蹤消費者，分析消費者的行為。這一點可以通過圖像識別技術來實現，對于動態圖像的分析，安防行業可以說是當仁不讓。用戶選完商品后，進入特定結算區，此時，輪到RFID技術發揮了，通過RFID算出商品總額，再匹配到生物識別技術認證完成的用戶支付賬號，輕松完成購物。
 

　　4、物聯網傳感技術
 

　　物聯網技術包括感知層、網絡層和應用層。感知層在無人超市中的應用場景：通過商品上的芯片實現“物和物相聯”。借助物聯網技術的重力傳感功能，若商品被顧客拿起，智能貨架則顯示重量減少；若商品被顧客放回原處，則顯示重量增加。重量數值的變化可以描述該商品是被拿取還是被放回。這樣，智能貨架可以檢測貨架的售出狀況，當貨架上商品數量不足時，可提醒工作人員及時進行采購補充商品。借助物聯網技術的定位功能，顧客也可以通過智能購物車，獲取目標商品的準確位置，從而快速完成購物行為。借助物聯網的感知技術，通過智能結算通道系統，自動統計購買商品數量和應付款金額，讓顧客等待結算的時間縮短到幾乎可以忽略不計。
 

　　5、自動支付技術
 

　　如阿里巴巴的“淘咖啡”，離開超市之前，顧客必須經過一道結算門，而這道結算門由兩道門組成。當第一道門感應到用戶的離店需求時，它便會自動開啟；幾秒鐘后，第二道門將開啟，此時結算門已經完成了扣款。門上，對顧客及所選商品進行即時檢測和識別。可能是這個支付門安裝了各種攝像頭及感應接收器，可以實現360度全方位對商品進行檢測，識別商品信息，智能計算商品數量和總價格。目前，沃爾瑪超市的支付則采用了成本比較低的二維碼解決方案。顧客支付時，首先需關注APP或微信小程序，并綁定個人賬號；然后在離店前用手機掃描商品的二維碼，系統就會自動進行結算，并從關聯的賬號內扣除相應的金額。
 

　　二、今年最火的“無人駕駛”
 

　　自動駕駛是通過自動駕駛系統，部分或完全的代替人類駕駛員，安全地駕駛汽車。汽車自動駕駛系統是一個涵蓋了多個功能模塊和多種技術的復雜軟硬件結合的系統。在機器學習、大數據和人工智能技術大規模崛起之前，自動駕駛系統和其他的機器人系統類似，整體解決方案基本依賴于傳統的優化技術。
 

　　1、識別技術
 

　　和人類的眼睛一樣，自動駕駛汽車也有它自己的眼睛，用來識別周邊的車輛、障礙物、行人等路上的情況。自動駕駛的眼睛是由傳感器構成的，包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達，還有紅外線、超聲波雷達等。
 

　　其中與安防最密切相關的當屬常見的攝像頭了。當前，新的人工智能技術使得安防攝像頭擁有人臉識別、車牌識別、活體檢測等功能，成為推動安防產業發展的變革力量。而AI的應用，也使其他行業產生對攝像頭的需求，這其中就包括自動駕駛。
 

　　目前主流自動駕駛技術靠兩種系統來實現：一是激光雷達系統，但成本過高，推廣不易；另一個就是視頻監控分析系統，這項技術已較為成熟，價格低，易推廣。而在自動駕駛所有技術當中，基于視像的技術較為突出，通過視頻監控，可以實時分析路況、車輛及行人信息，輔助汽車做出有效、及時的反饋。其中，圖像傳感器性能決定傳輸圖像質量，沒有高質量圖像獲取與傳輸，視頻分析準確性就無從談起。視頻監控與高質量圖像傳感器對于自動駕駛汽車來說非常重要。
 

　　2、決策技術
 

　　通過眼睛識別得到了周邊環境，接下來就要充分利用這些信息進行理解分析，決定自己該如何走下一步。要完成這項任務的就是最強大腦。自動駕駛機器人需要完成大腦中的知識庫有兩種方式：專家規則式和AI式。
 

　　專家規則式，英文叫rule-based。即提前編寫好規則，當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規則。舉個例子，當準備超車變道時，需要滿足以下條件(這是一個假專家，僅供參考)：道路半徑大于500R(彎道不變道)；跟目標車道上的前后車的距離都在20m以上；比后車的車速慢不超過5km/h；等等等等...以上N個條件同時滿足時，即可超車變道。
 

　　AI式，就是一直很火的人工智能。模仿人類的大腦，通過AI算法對場景進行理解。或提前通過大量的犯錯積累經驗，或事前聽某人指點江山。通過AI式積累知識庫，會讓她的反應更加靈活。
 

　　3、定位技術
 

　　對于未來的車輛來說，確定自身在車道內的位置是基礎。因此定位和地圖構建，成為了一個基礎而重要的環節，對于自動駕駛的核心控制系統而言，需要利用感知傳感器觀察環境，同時根據感知信號對環境的地圖構建和自身進行定位。而面向自動駕駛的精確控制，定位技術需要的是厘米級定位，確切地知道車輛的位置。
 

　　4、通信安全技術
 

　　安全性目前依舊是自動駕駛汽車的一大主要挑戰。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和定位系統協同合作，讓系統可以在沒有人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。但自動駕駛系統的一個不安全“決定”，很可能會危害到人類生命，同時造成巨大的經濟損失。現在，在自動駕駛汽車呈現出實用化的這一過程中，有關自動駕駛系統的事故已引起各機構的關注。
 

　　理論上講，由于自動駕駛汽車不像人類駕駛員那樣容易注意力分散或疲勞，它們其實具有減少路面交通事故的潛力。不過，人類在遇到新狀況時，無論是反應速度還是反應能力仍然要好很多。雖然現階段我們無法訓練自動駕駛汽車熟悉所有可能的交通狀況，但工程師們可以向它們提供一種能計算“無事故軌跡”的框架，當然，其前提是其他道路使用者也能合法駕駛。
 

　　三、真“無人”值守智能停車場
 

　　隨著經濟發展水平和人們的生活水平的提高，道路上的車輛日益增多，停車亂、停車難已成為城市頑疾，傳統停車模式已經無法滿足人們的日常需求。隨著人工智能技術的興起，無人值守的停車場系統結合車牌識別系統、自助繳費系統、智能車位引導系統以及反向尋車系統一起應用，極大地提高了停車場的智能化管理水平，停車場正在慢慢跨入無人管理時代。
 

　　1、智能車牌識別技術
 

　　智能車牌識別攝像頭對場景中的車輛情況進行及時的數據采集，然后車牌識別停車場管理系統將車牌圖像自動識別形成數據信號，做到自動識別車牌號碼、車輛類型、車輛顏色、車輛的進出時間，實現一位一車，提高車輛進場管理效率，同時自動對比出入口圖像、車主資料，防止一卡多用并且有卡過期提示功能，讓車主實現不停車通行；附帶網絡視頻系統，帶錄像功能，對車輛出入口情況及整個停車場進行實時監控，實現無人值守，降低了物業管理人員的成本，提高物業運營的效率。
 

　　可以肯定的是，智能車牌識別攝像頭作為目前應用最廣泛的智能安防產品之一，解決了許多安防行業存在已久的頑疾，切實提高了安防行業的技術含量，隨著智能車牌識別攝像頭快速落地安防行業，如今智能安防已經成為智慧城市建設中必不可少的模塊。
 

　　2、智能系統自動收費
 

　　智能停車場收費系統對進入停車場的車輛會自動儲存停車記錄，并且帶有圖像對比，車輛抓拍等功能，將車輛進出信息對比，即可自動計算停車時間和繳費金額。支持移動支付功能(微信、支付寶、ETC無感支付)微信可支持辦理月卡，還有優惠券發放和打折功能，滿足用戶多種支付功能。并且臨時停車也可以直接掃碼支付就可以進出停車場，高效解決無牌車與臨時停車的進出，真正實現無人值守停車場。
 

　　3、車位引導系統
 

　　車位引導系統主要用于對車輛進出停車場的引導與管理。該系統可實現車主方便快捷停好車，并對車位進行監控，使停車場車位管理更加規范有序，提高車位利用率；停車場車位采用超聲波檢測或高清視頻檢測終端，對每個空閑與占用的車位數量進行可靠檢測，具有快速找車位、快捷停車、節約時間、降低油耗等特點。
 

　　4、反向尋車系統
 

　　通過反向尋車系統，我們能通過手機終端或者尋車繳費機終端，輸入車牌號與車位號查找該車的位置，沿著車輛的路線就可以找到自己的車，給車主帶來先進、便捷的體驗感。這個反向尋車系統極大地解決車主在停車場尋車難的問題。
 

　　5、車場管理系統
 

　　智能停車場系統是一套集視頻采集、車輛檢測、車牌識別、語音報號、自動報警、遠程監控為一體的智能化設備保障車主的健康安全，讓車主享受“直通車”的體驗。
 

　　啟功智能安防產品使車輛從進到出完成一站式的通行方式，助力智能停車場建設發展，幫助智能停車場平穩運行，高效管控車輛的出入，真正意義上實現無感支付、無人值守。啟功智能車牌識別系統已經實時落地于各個地區，為智慧城市的建設做鋪墊。
 

　　四、安防行業的重要擔當 “無人機”
 

　　21世紀初無人機迎來了高速成長期，并逐漸從軍用范疇拓展到了民用范疇。然而，隨著無人機與安防技術的不斷融合發展，無人機越來越深入到安防行業當中，如今無人機已在電力巡檢、水土監管、建設勘察、森林巡山防火、無人機巡、無人機快遞、交通監察、公共安全等多個范疇得到廣泛運用。
 

　　1、無人機飛行感知技術
 

　　無人機的飛行感知技術主要用作兩個用途，其一是提供給飛行控制系統，由于飛行控制系統的主要功能是控制飛機達到期望姿態和空間位置，所以這部分的感知技術主要測量飛機運動狀態相關的物理量，涉及的模塊包括陀螺儀、加速度計、磁羅盤、氣壓計、GNSS模塊以及光流模塊等。另一個用途是提供給無人機的自主導航系統，也就是路徑和避障規劃系統，所以需要感知周圍環境狀態，比如障礙物的位置，相關的模塊包括測距模塊以及物體檢測、追蹤模塊等。
 

　　2、無人機遙感技術
 

　　無人機遙感(UnmannedAerialVehicleRemoteSensing)，既是利用先進的無人駕駛飛行器技術、遙感傳感器技術、遙測遙控技術、通訊技術、GPS差分定位技術和遙感應用技術，具有自動化、智能化、專用化快速獲取國土、資源、環境等空間遙感信息，完成遙感數據處理、建模和應用分析的應用技術。無人機遙感系統由于具有機動、快速、經濟等優勢，已經成為世界各國爭相研究的熱點課題，現已逐步從研究開發發展到實際應用階段，成為未來的主要航空遙感技術之一。
 

　　3、熱成像技術
 

　　隨著無人機的應用領域不斷增多，所需具備的技術要求不斷加大，其中紅外熱成像技術成為無人機在救災、抓捕罪犯、電力巡線、科學拍攝、工農業生產等方面的重要技術保障。無人機+紅外熱成像的合作方式，也讓紅外熱成像技術更加立體化及多元化。
 

　　4、無線圖像回傳技術
 

　　無人機圖傳系統是無人機重要組成部分，是采用遠距離WiFi技術，將現場無人機所搭載的攝像機拍攝到的視頻以無線方式實時傳送到遠距離后方的一種無線電子傳輸設備。WiFi傳輸是具有高性價比的無人機圖傳廣泛應用的技術。讓無人機回傳的畫面清晰、實時可靠、圖傳流暢，無人機圖傳技術是關鍵。如果飛控被稱為無人機的大腦，那么圖傳系統就可以比作無人機的“眼睛”，作用于無人機圖傳方案的無線通信視頻傳輸的遠距離WiFi模塊，就是“視覺神經”了。
 

　　隨著無人機應用范圍的不斷擴展，現在被越來越廣泛應用于安防監控、搶險救災、森林防火、消防指揮、電力巡檢等領域，而高空遠距離傳輸的畫面清晰、色彩鮮明、圖像流暢，才能讓指揮人員第一時間獲取最真實的現場信息。
 

　　5、人臉識別技術
 

　　人臉識別技術是目前安防領域應用最多、最常見的技術。而將無人機和人臉識別相結合，則會在實用性方面體現出獨到的技術優勢。例如：無人機具有操作隱蔽性強的優勢，因為不容易引起人的注意，而利用特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙；采用非接觸式采集，沒有侵犯性，不會令人反感，容易被接受；并發性，即實際應用場景下可以進行多個人臉的抓拍、判斷及識別；事后追蹤能力強，簡單易用，普通操作人員即可進行判斷核實。
 

　　將無人機和人臉識別相結合，可以在一些關鍵地段、人流密集等卡口位置加強對人員的管理和安全防范。主要應用在對一些敏感人員布控，一旦發現可疑人員(黑名單人員)，系統自動報警，并提示相關人員。另外，針對一些人員密集區域(如車站、地鐵站、機場、社區等)的關鍵出入口、通道等關鍵位置做人臉識別，實現搜捕嫌疑犯、逃犯等。
 

　　資料來源：中國安防行業網、百科