无人时代到来，安防技术来护航

近年来，“无人”一词被广泛的提及，且“无人”应用早已渗透到了各行各业。有人说，无人时代已经来临!随着自动化、大数据、人工智能等技术的发展，“无人时代”也上升到2.0版，融入了更多的高科技智能应用，其服务范围也从“点”上升到了“面”。在“无人时代”的大潮下，除了无人商店，无人机、无人驾驶、无人停车场、无人仓储、无人工厂、无人警局、无人加油站等也纷纷应运而生，不仅带给我们惊喜，也给我们带来了便利。“无人时代”下，多元科技的融合却是安防技术在背后默默地支撑，而随着“无人时代”2.0的到来，对其安全性、可操作性必将有着更高的需求，安防责任重大!

一、成为新“风口”的“无人超市”

无人超市、无人商店模式如果要长期有效运行，那就必须要保证交易顺利完成和良好购物流程体验，以及安全的购物环境等。那么拿什么来保证?当然是安防技术了。从无人超市的众多技术来看，除了移动支付技术，其他的基本上都属于安防领域的相关技术，这些技术一方面保证其工作流畅和给予顾客良好的购物体验;另一方面当然是要保证商店、顾客的安全，以及防止盗窃事件的发生。

1、人脸识别技术

与人脸识别技术在其他领域的应用一样，人脸识别在零售行业的应用也无外乎是以人脸识别门禁为主的出入控制。但除了人脸识别门禁，人脸识别在零售行业的其它应用，才真正彰显出“智慧”。自助购物、自动推荐商品、智能结算….…..智慧零售的智慧从感知预测消费者环节就已经开始，到顾客选购环节进行相应的数据采集分析，以及付款环节的Face ID人脸支付，形成了一个完整的闭环。通过机器视觉和深度学习将用户身份与其行为习惯进行匹配，可以实现预测消费行为、依据喜好推荐商品等能力，也就是新零售所提出来的“千人千面”概念;在零售行业的支付环节，人脸支付已经成为了趋势，支付宝、微信、银联早已开始着手布局，通过三维机器视觉可以保障支付安全以及金融账户的安全。

而随着视频监控的大规模应用，以人脸识别技术为而展开的智能视频分析技术也开始应用在零售行业中，用来辅助商店安全和管理，并逐渐成为了零售行业中较为智能的应用。通过人脸识别等技术对购买者进行微表情分析、心理分析甚至是行为分析，不仅提高了“千人千面”的转化率，还进一步保障了商超产品的安全。

撇开人脸识别将涉及的隐私问题不谈，以上提及的人脸识别技术在零售行业的应用，助力传统商铺的智慧升级，也为新零售下的无人商铺(无人超市)构建起了一套标准的技术体系。

2、RFID技术

目前无人超市多使用RFID标签，RFID被称作无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立物理接触。无线射频一般是微波，适用于短距离识别通信。无线射频识别技术在无人超市的应用，简单来说就是通过为每件商品添加RFID标签，然后借助视觉传感器、压力传感器等技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，进行非接触式的自动识别，完成商品销售。

3、图像识别技术

在无人便利店的餐饮区和休息区内，则应用到了图像识别技术，毫无疑问，图像识别技术可以说是安防企业的强项。在便利店中，对于图像识别技术的应用实际上是较为基础的，仅仅应用到了人脸识别技术，而且也仅将其作为一个接入口，实际参与感太低。

无论什么样的无人零售方案，都必须首先解决C端的用户体验问题，再来为B端客户削减人力成本。因为进不进店消费取决于消费者，没有消费者一切都是空谈。未来的无人售货应该去除一切媒介，消费者只需要凭借自己本身就能完成购物。即使消费者赤身裸体地走进商店，也能够成功买到商品。要做到这一点，首先要解决身份识别问题。人脸识别、指纹识别、虹膜识别技术等等都可以实现，具体选择哪一种识别技术，要视具体情况而定，反正无论哪种都和安防有关。在无人便利店中，除了准确识别，还要持续跟踪消费者，分析消费者的行为。这一点可以通过图像识别技术来实现，对于动态图像的分析，安防行业可以说是当仁不让。用户选完商品后，进入特定结算区，此时，轮到RFID技术发挥了，通过RFID算出商品总额，再匹配到生物识别技术认证完成的用户支付账号，轻松完成购物。

4、物联网传感技术

物联网技术包括感知层、网络层和应用层。感知层在无人超市中的应用场景︰通过商品上的芯片实现“物和物相联”。借助物联网技术的重力传感功能，若商品被顾客拿起，智能货架则显示重量减少;若商品被顾客放回原处，则显示重量增加。重量数值的变化可以描述该商品是被拿取还是被放回。这样，智能货架可以检测货架的售出状况，当货架上商品数量不足时，可提醒工作人员及时进行采购补充商品。借助物联网技术的定位功能，顾客也可以通过智能购物车，获取目标商品的准确位置，从而快速完成购物行为。借助物联网的感知技术，通过智能结算通道系统，自动统计购买商品数量和应付款金额，让顾客等待结算的时间缩短到几乎可以忽略不计。

5、自动支付技术

如阿里巴巴的“淘咖啡”，离开超市之前，顾客必须经过一道结算门，而这道结算门由两道门组成。当第一道门感应到用户的离店需求时，它便会自动开启;几秒钟后，第二道门将开启，此时结算门已经完成了扣款。门上，对顾客及所选商品进行即时检测和识别。可能是这个支付门安装了各种摄像头及感应接收器，可以实现360度全方位对商品进行检测，识别商品信息，智能计算商品数量和总价格。目前，沃尔玛超市的支付则采用了成本比较低的二维码解决方案。顾客支付时，首先需关注官方APP或微信小程序，并绑定个人账号;然后在离店前用手机扫描商品的二维码，系统就会自动进行结算，并从关联的账号内扣除相应的金额。

二、今年最火的“无人驾驶”

自动驾驶是通过自动驾驶系统，部分或完全的代替人类驾驶员，安全地驾驶汽车。汽车自动驾驶系统是一个涵盖了多个功能模块和多种技术的复杂软硬件结合的系统。在机器学习、大数据和人工智能技术大规模崛起之前，自动驾驶系统和其他的机器人系统类似，整体解决方案基本依赖于传统的优化技术。

1、识别技术

和人类的眼睛一样，自动驾驶汽车也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。自动驾驶的眼睛是由传感器构成的，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。

其中与安防最密切相关的当属常见的摄像头了。当前，新的人工智能技术使得安防摄像头拥有人脸识别、车牌识别、活体检测等功能，成为推动安防产业发展的变革力量。而AI的应用，也使其他行业产生对摄像头的需求，这其中就包括自动驾驶。

目前主流自动驾驶技术靠两种系统来实现∶一是激光雷达系统，但成本过高，推广不易;另一个就是视频监控分析系统，这项技术已较为成熟，价格低，易推广。而在自动驾驶所有技术当中，基于视像的技术较为突出，通过视频监控，可以实时分析路况、车辆及行人信息，辅助汽车做出有效、及时的反馈。其中，图像传感器性能决定传输图像质量，没有高质量图像获取与传输，视频分析准确性就无从谈起。视频监控与高质量图像传感器对于自动驾驶汽车来说非常重要。

2、决策技术

通过眼睛识别得到了周边环境，接下来就要充分利用这些信息进行理解分析，决定自己该如何走下一步。要完成这项任务的就是最强大脑。自动驾驶机器人需要完成大脑中的知识库有两种方式∶专家规则式和AI式。

专家规则式，英文叫rule-based。即提前编写好规则，当需要做决定的时候必须严格遵守这些规则。举个例子，当准备超车变道时，需要满足以下条件(这是一个假专家，仅供参考)∶道路半径大于50OR(弯道不变道);跟目标车道上的前后车的距离都在20m以上;比后车的车速慢不超过5km/h;等等等等.….l以上N个条件同时满足时，即可超车变道。

AI式，就是一直很火的人工智能。模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解。或提前通过大量的犯错积累经验，或事前听某人指点江山。通过AI式积累知识库，会让她的反应更加灵活。

3、定位技术

对于未来的车辆来说，确定自身在车道内的位置是基础。因此定位和地图构建，成为了一个基础而重要的环节，对于自动驾驶的核心控制系统而言，需要利用感知传感器观察环境，同时根据感知信号对环境的地图构建和自身进行定位。而面向自动驾驶的精确控制，定位技术需要的是厘米级定位，确切地知道车辆的位置。

4、通信安全技术

安全性目前依旧是自动驾驶汽车的一大主要挑战。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和定位系统协同合作，让系统可以在没有人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。但自动驾驶系统的一个不安全“决定”，很可能会危害到人类生命，同时造成巨大的经济损失。现在，在自动驾驶汽车呈现出实用化的这一过程中，有关自动驾驶系统的事故已引起各机构的关注。

理论上讲，由于自动驾驶汽车不像人类驾驶员那样容易注意力分散或疲劳，它们其实具有减少路面交通事故的潜力。不过，人类在遇到新状况时，无论是反应速度还是反应能力仍然要好很多。虽然现阶段我们无法训练自动驾驶汽车熟悉所有可能的交通状况，但工程师们可以向它们提供一种能计算“无事故轨迹”的框架，当然，其前提是其他道路使用者也能合法驾驶。

三、真“无人”值守智能停车场

随着经济发展水平和人们的生活水平的提高，道路上的车辆日益增多，停车乱、停车难已成为城市顽疾，传统停车模式已经无法满足人们的日常需求。随着人工智能技术的兴起，无人值守的停车场系统结合车牌识别系统、自助缴费系统、智能车位引导系统以及反向寻车系统一起应用，极大地提高了停车场的智能化管理水平，停车场正在慢慢跨入无人管理时代。

1、智能车牌识别技术

智能车牌识别摄像头对场景中的车辆情况进行及时的数据采集，然后车牌识别停车场管理系统将车牌图像自动识别形成数据信号，做到自动识别车牌号码、车辆类型、车辆颜色、车辆的进出时间，实现一位一车，提高车辆进场管理效率，同时自动对比出入口图像、车主资料，防止一卡多用并且有卡过期提示功能，让车主实现不停车通行;附带网络视频系统，带录像功能，对车辆出入口情况及整个停车场进行实时监控，实现无人值守，降低了物业管理人员的成本，提高物业运营的效率。

可以肯定的是，智能车牌识别摄像头作为目前应用最广泛的智能安防产品之一，解决了许多安防行业存在已久的顽疾，切实提高了安防行业的技术含量，随着智能车牌识别摄像头快速落地安防行业，如今智能安防已经成为智慧城巿建设中必不可少的模块。

2、智能系统自动收费

智能停车场收费系统对进入停车场的车辆会自动储存停车记录，并且带有图像对比，车辆抓拍等功能，将车辆进出信息对比，即可自动计算停车时间和缴费金额。支持移动支付功能(微信、支付宝、ETC无感支付)微信可支持办理月卡，还有优惠券发放和打折功能，满足用户多种支付功能。并且临时停车也可以直接扫码支付就可以进出停车场，高效解决无牌车与临时停车的进出，真正实现无人值守停车场。

3、车位引导系统

车位引导系统主要用于对车辆进出停车场的引导与管理。该系统可实现车主方便快捷停好车，并对车位进行监控，使停车场车位管理更加规范有序，提高车位利用率;停车场车位采用超声波检测或高清视频检测终端，对每个空闲与占用的车位数量进行可靠检测，具有快速找车位、快捷停车、节约时间、降低油耗等特点。

4、反向寻车系统

通过反向寻车系统，我们能通过手机终端或者寻车缴费机终端，输入车牌号与车位号查找该车的位置，沿着车辆的路线就可以找到自己的车，给车主带来先进、便捷的体验感。这个反向寻车系统极大地解决车主在停车场寻车难的问题。

5、车场管理系统

智能停车场系统是一套集视频采集、车辆检测、车牌识别、语音报号、自动报警、远程监控为一体的智能化设备保障车主的健康安全，让车主享受“直通车”的体验。

启功智能安防产品使车辆从进到出完成一站式的通行方式，助力智能停车场建设发展，帮助智能停车场平稳运行，高效管控车辆的出入，真正意义上实现无感支付、无人值守。启功智能车牌识别系统已经实时落地于各个地区，为智慧城市的建设做铺垫。

四、安防行业的重要担当"无人机”

21世纪初无人机迎来了高速成长期，并逐渐从军用范畴拓展到了民用范畴。然而，随着无人机与安防技术的不断融合发展，无人机越来越深入到安防行业当中，如今无人机已在电力巡检、水士监管、建设勘察、森林巡山防火、无人机巡、无人机快递、交通监察、公共安全等多个范畴得到广泛运用。

1、无人机飞行感知技术

无人机的飞行感知技术主要用作两个用途，其一是提供给飞行控制系统，由于飞行控制系统的主要功能是控制飞机达到期望姿态和空间位置，所以这部分的感知技术主要测量飞机运动状态相关的物理量，涉及的模块包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、气压计、GNSS模块以及光流模块等。另一个用途是提供给无人机的自主导航系统，也就是路径和避障规划系统，所以需要感知周围环境状态，比如障碍物的位置，相关的模块包括测距模块以及物体检测、追踪模块等。

2、无人机遥感技术

无人机遥感(UnmannedAerialvehicleRemoteSensing)，既是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通讯技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术，具有自动化、智能化、专用化快速获取国土、资源、环境等空间遥感信息，完成遥感数据处理、建模和应用分析的应用技术。无人机遥感系统由于具有机动、快速、经济等优势，已经成为世界各国争相研究的热点课题，现已逐步从研究开发发展到实际应用阶段，成为未来的主要航空遥感技术之一。

3、热成像技术

随着无人机的应用领域不断增多，所需具备的技术要求不断加大，其中红外热成像技术成为无人机在救灾、抓捕罪犯、电力巡线、科学拍摄、工农业生产等方面的重要技术保障。无人机+红外热成像的合作方式，也让红外热成像技术更加立体化及多元化。

4、无线图像回传技术

无人机图传系统是无人机重要组成部分，是采用远距离WiFi技术，将现场无人机所搭载的摄像机拍摄到的视频以无线方式实时传送到远距离后方的一种无线电子传输设备。WiFi传输是具有高性价比的无人机图传广泛应用的技术。让无人机回传的画面清晰、实时可靠、图传流畅，无人机图传技术是关键。如果飞控被称为无人机的大脑，那么图传系统就可以比作无人机的“眼睛”，作用于无人机图传方案的无线通信视频传输的远距离WiFi模块，就是“视觉神经”了。

随着无人机应用范围的不断扩展，现在被越来越广泛应用于安防监控、抢险救灾、森林防火、消防指挥、电力巡检等领域，而高空远距离传输的画面清晰、色彩鲜明、图像流畅，才能让指挥人员第一时间获取最真实的现场信息。

5、人脸识别技术

人脸识别技术是目前安防领域应用最多、最常见的技术。而将无人机和人脸识别相结合，则会在实用性方面体现出独到的技术优势。例如∶无人机具有操作隐蔽性强的优势，因为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觉，从而更有可能被伪装欺骗;采用非接触式采集，没有侵犯性，不会令人反感，容易被接受;并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的抓拍、判断及识别;事后追踪能力强，简单易用，普通操作人员即可进行判断核实。

将无人机和人脸识别相结合，可以在一些关键地段、人流密集等卡口位置加强对人员的管理和安全防范。主要应用在对一些敏感人员布控，一旦发现可疑人员(黑名单人员)，系统自动报警，并提示相关人员。另外，针对一些人员密集区域(如车站、地铁站、机场、社区等)的关键出入口、通道等关键位置做人脸识别，实现搜捕嫌疑犯、逃犯等。

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