申耀的科技观察
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前不久，跟多年不见的同学，约在他们公司聊天。当车开到大厦停车场入口时，提示牌显示了欢迎语，自动放行……
事实上，车牌识别现在已经是停车场管理的标配。但是让普通员工通过内部OA系统，预约时间，车位，录入车牌，让客户优雅的进出园区，目前还很少有人做到。
可以说，传统园区安防，依然还是“傻大黑粗”的固有形象。
不奢望英国管家式的体贴、善解人意，优雅得像个贵族，温馨惬意让人记不起安全问题。但是安防系统能不能再柔和点，再人性点，不把每个人都进行重点防范？
也许华为智慧园区安防解决方案，正是大家需要的。
传统园区安防挑战重重
我们先来看一看一起真实发生的火灾案例。
早上8点59分，消防中心显示食堂天台烟感报警。监控室派人现场确认。
9点01分，5名消防人员到现场灭火，但是火势已经难以控制。于是报警，通过内部广播疏散员工撤离。
9点5分，工程人员赶到现场，切断电源，关闭风机，其他消防队员和保安人员赶到现场。
9点15分，火灾被扑灭。
从接到报警到火灾扑灭，共计16分钟，高效吧。相信国内90%以上的单位没有这个行动能力。
但是在这个案例，火警却变成火灾，经济损失已经造成。唯一值得庆幸的是火灾范围没有进一步放大，没有造成严重的后果。
这个案例最后得出的结论是——警报响应时间太长，没有第一时间控制住火情。背后根本的原因在于应急事件中，人事物无法协同，事中的智慧调度混乱，各业务系统孤立。
可以看到，在这个案例里，如果烟感报警第一时间，能判断灾害等级，第一时间就配备人员物质现场灭火，那么火警就会在第一时间消灭。
如果火警处理的要求是黄金时间快速反应，那么烟感之类的预警系统可靠性就是关键。误报、漏报，将会使重金打造的快反机制或者疲于奔命效能下降，或者成为被绕过的马奇诺防线，成为摆设。
还好，烟感虽然简单，但是一直都比较可靠。
但是在边界检测里，传统预警系统就太不靠谱了。
园区的边界检测，就是判断园区围墙是否被非法突破。传统的方案是部署红外对射围栏，通过实时监测红外线是否被阻断来判断是否发生边界入侵。
一份周界勘察的调研数据，就显示了这种预警系统的不靠谱程度，误报率最低的是98%，最高的是100%。
这并不是器件质量问题，而是红外对射这种方案，本来就无法识别阻断光线的是调皮的猫猫狗狗，还是婆娑舞动的树木。
边界检测不靠谱，就必须增加巡视，于是人力的开支就必须增加……
譬如某手机工厂，保安就需要3500人，等于一个团的兵力了。每年安保的人力成本就过亿元。
这些还是看不见地方的安全挑战。在员工看得见的地方，安全到未必一定，然后麻烦是随时体验。
早高峰拥挤的交通本来就让人烦躁了，但是到了公司，排队打卡一样郁闷。然后总有人忘记刷卡，每月人力资源必须耗时耗力的去核对这些漏刷。或者干脆提供一个比例，算官方漏刷率。认卡不认人的门禁系统，经常把领导拦住，而伪造、遗失、离职没取消的卡不该来的，都可以来。
员工发发牢骚也就罢了。这套繁琐让客户也来体验一把。提前要预约，进门先盘查，前台要登记，看起来牛逼的安保系统，更像是对老实人的层层刁难。而对真正的坏人，往往又无能为力。
传统安防，最大的问题是智能化程度太低。各自为战，无法协调，越负责系统效率越差。这都9012了，园区安防还是要靠时时刻刻增加麻烦来刷“存在感”吗？
给园区安防加点“智慧”
针对这些问题，华为提出了智慧园区安防解决方案。
比如对边界检测，华为就利用视频智能分析技术实现入侵探测、报警，从而实现周界防范。华为摄像机内置深度学习算法，针对小动物、雨雪及逆光干扰进行优化，有效降低周界误报率和漏报率，误报率和漏报率低于5%。
此外，安保人员还可以选择一组摄像头，制定巡逻线路。跟传统保安步行或者用园区内低速交通工具巡逻不同，设置好巡逻线路后，保安亭直接观看视频即可完成。视频会设置随机问题，确保保安观看视频时专注。一旦视频巡逻发现异常，会及时通知机动岗及时处理。在确保安全的前提下，保安的工作强度大大降低，工作体验得到改善。
传统安保车辆管理侧重在出入口，基本可以做到无感通行。但是进入园区，车辆是否按照规定线路行驶，是否停放整齐有序，例如车库出入口，消防通道等等禁停区域，往往都只能通过保安事后处置的方式提醒管理。在华为的智慧园区安防方案里，可以做到车辆的轨迹跟踪，重点区域违规停放的实时提醒。
智慧园区安防解决方案，还很容易与OA等系统集成打通，访客预约变得更加容易。
针对考勤，门禁的需求，华为提供人脸识别方案。该系统支持20万张人脸快速匹配身份，让员工能够在1秒内直接刷脸进入园区。员工进出园区，刷脸秒级开闸，园区和楼宇出入口，也通过人脸识别，员工几乎感觉不到安防系统的存在，一路畅通。但是对非授权人员，则会发出，实时告警。
同时，利用人脸识别系统，安防解决方案支持黑名单库管理与布控任务下发，人员身份实时识别与告警，结果实时查询和统计；在发生意外事件时，安防排查可以以图搜人，可以跟踪人员轨迹，回溯历史，处理时间得到数量级的提升。
以华为深圳总部基地培训中心的智慧园区为例，安防项目投入运营以来，事件响应时间从7.5分钟降低到2分钟，处置效率提升了50%；员工、访客在园区的体验也变得更自如；综合能效下降10%，设备寿命延长10%。
人脸识别考勤不新鲜，但是支持20万人脸规模还保证秒过，排除背景复杂干扰保证准确性，就很不容易。
值得一提的是，华为智慧园区安防解决方案中的摄像机，与传统的安防摄像机相比也有很大不同，对于智能安防而言，首先要通过智能摄像机提取出监控视频的有效数据。以华为人像卡口摄影机为例，其每秒200张人脸/帧的计算量，可实现对人群密集区域的实时特征充分提取、特征比对等功能。
之所有华为安防摄像机有这么强大的能力，关键在于其嵌入的AI芯片。昇腾310是华为自主研发的边缘AI芯片，单芯片支持16TOPS（INT8）高算力，仅需8w功耗。基于超强算力，全新的安防智能摄像机可以1拖N的方式，让传统普通的高清摄像机也拥有AI能力，实现摄像机算力协同共享，支撑存量普通数字摄像机快速智能化改造，这大大降低了传统安防升级到智能化的成本。
视频回传到视频云平台后，华为的视频云完全基于云华架构设计，基于华为“鲲鹏+昇腾”处理器的智能存算检模式，支持通过SDK和API方式加载各种算法，打通各个业务模块，实现多算法直接的协调配合，满足各行业各细分场景和集成场景的智能需求。
通过“端边云”全协同，不但训练新的模型升级摄像机，还可以在云端融合更多数据，打通各个子系统屏障，增加更多智能应用，安防系统由此成为企业园区数字化的重要组成部分。比如通过上亿张图片的学习，摄像机在阴晴雨雪雾天都可以快速适应周围环境的变化，呈现出最优视图效果。
为了适应用户多变的业务场景，吸引更多合作伙伴丰富应用，华为还发布了基于智能视觉与感知的智能视频算法商城Huawei HoloSens Store。在算法商城，用户筛选出目标算法后，支持一键在线安装摄像机。用户可以通过实况查看算法的实时运行画面，还可以对比多个算法的运行效果。
另外，对有开发能力的合作伙伴，算法商城还提供开发支持，开发者可以在一站式开发平台基于华为摄像机的属性进行模型训练、转换，形成算法文件包，还可以在线申请所需SDC进行远程算法调试，真实测试算法效果。算法商城提供多种入驻模式和商业模式组合，让合作伙伴和用户能够“随意挑”、“快速换”、“放心用”，提供丰富的个性化选择和定制开发的空间。
这就是华为独特的智慧园区安防解决方案体系。
重新定义园区安防未来
2019年8月，华为发布了全新的安防品牌HoloSens。发布会上，华为智能安防产品线总裁段爱国谈到了方向：“从高清到智能，我们认为有四大工作，第一是数据，第二是智能，第三是开放，第四是安全。”
华为智能安防产品线总裁段爱国
落实到解决方案上，华为判断园区安防系统发展的趋势就是：多维感知、云化联网、智能驾驶。
从园区边界到门禁，从园区公共区域到办公室内部，从车辆到人员，丰富多样的数据通过园区监控云平台汇聚，然后在可视化的综合安防平台上实现多系统融合。办公楼宇监控室、门卫监控电脑，分院区保安室，园区保安处都连接到视频云上，实现多级管理。
更重要的是，车牌识别、人脸识别、人数统计、智能跟踪、聚众识别、卡口联动可以很方便的与OA、Hr、物流等业务系统对接，成为数字化企业的一部分。
很明显，软件定义的智能摄像机、视频云、AI框架构成了华为安防方案的基础骨架，在传统以看和记录为主安防像智能化转型的过程，华为给更多的伙伴留白。在算法商城，基于开放架构，在智能摄像机上实现更多扩展，应用到更多的行业。这些其实都是专业合作伙伴施展拳脚的空间。
在罗湖的某幼儿园，华为智慧园区安防解决方案就满足了安防，又远远超越了安防。
早晚上下学时间，幼儿园门口接送小朋友的家长人数众多，活泼好动的小朋友，一不小心就脱离爷爷奶奶的视线。这不，急得团团转的爷爷只好求助于门口保安。保安熟练的利用华为的安防系统，快速搜到了小朋友，然后利用轨迹跟踪，发现小朋友已经跟同伴安全进园。爷爷如释重负。
园内上课，一个班30几个小朋友，两三个老师很难照顾到每个学生。通过对园区内活动场所的视频覆盖，老师在现场，安保人员通过视频互相配合，很容易识别潜在风险，及时提醒。幼儿园再也不用因噎废食，为了安全而限制小朋友活动。这时候安防系统的功能已经超越安防，进入到教学活动中了。
这就是一个精彩的软件定义摄像机，通过算法更新增加智能的案例。
毫无疑问，从单维视觉到全息感知、从看见走向预见，从防控延展到业务，华为重新定义了园区安防的新未来。
＃12月24日，2019华为智能安防城市峰会将在广州圣丰索菲亚酒店召开，点击“阅读原文”，更精彩更深入更直观的体验，去现场感受吧！＃
申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。
