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格靈深瞳趙勇:AI將如何影響和變革安防行業(yè)?

本文從五個(gè)方面介紹AI在智能安防上的應(yīng)用:①人工智能的人臉、人體和車輛識別技術(shù);②安防產(chǎn)業(yè)為什么需要智能硬件;③基于仿生原理的人眼相機(jī);④當(dāng)前的人臉識別技術(shù)與安防問題;⑤深層大數(shù)據(jù)挖掘在人工智能物聯(lián)網(wǎng)中的意義。
  AI技術(shù)的成熟,使得由人工智能來自動消化海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)成為可能。目前,人工智能已經(jīng)逐步滲透到安防行業(yè),最終將會把以視頻網(wǎng)絡(luò)為核心的安防產(chǎn)業(yè),重塑為以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為核心,以精確情報(bào)生產(chǎn)為目標(biāo)的智慧物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)。

  作為智能安防的先行者,格靈深瞳在近4年間推出多款應(yīng)用于安防的AI產(chǎn)品,包括基于三維計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的皓目行為分析儀、基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的威目視圖大數(shù)據(jù)分析平臺、威目車輛特征識別系統(tǒng)、威目人臉識別系統(tǒng),以及全新產(chǎn)品深瞳人眼攝像機(jī)。

  在這期雷鋒網(wǎng)硬創(chuàng)公開課上,格靈深瞳CEO趙勇博士基于自己多年的研究和行業(yè)經(jīng)驗(yàn),深入分享AI技術(shù)將怎樣以智能硬件、大數(shù)據(jù)挖掘和物聯(lián)網(wǎng)的形式,深刻地變革整個(gè)安防行業(yè)。

  一、

傳統(tǒng)安防的現(xiàn)狀和急需解決的問題

  安防監(jiān)控行業(yè)大家可能是既熟悉又陌生,如果你不是這個(gè)行業(yè)的從業(yè)者,對你來說布滿攝像頭的整個(gè)街道便是安防監(jiān)控最重要的一種表現(xiàn)形式。中國是全世界最大的安防市場,十幾年前國家就開始建設(shè)平安城市體系,這個(gè)體系基本決定了中國安防行業(yè)的組成和現(xiàn)狀。

  1、傳統(tǒng)安防行業(yè)的現(xiàn)狀

  從產(chǎn)品角度講,平安城市的建設(shè)會布置大量攝像頭,這些攝像頭產(chǎn)生大量錄像數(shù)據(jù)。大量錄像機(jī)背后有著龐大的視頻網(wǎng)絡(luò),而這些影像數(shù)據(jù)需要傳到監(jiān)控中心。在監(jiān)控中心,人們幾乎可以看到任何地方的視頻。

  在中國平安城市建設(shè)里,大多數(shù)攝像頭都已實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。如果想要了解中國的安防行業(yè),我覺得可參考一下全世界規(guī)模最大的安防企業(yè)??低暪倬W(wǎng)。我發(fā)現(xiàn)一件特別有意思的事,當(dāng)我打開??低暤墓倬W(wǎng)時(shí),他們這樣定位自己:

  ??低晫ψ约旱亩ㄎ皇牵阂砸曨l為核心的物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商。

  以視頻為核心是一句很精確的話。在今天的安防監(jiān)控行業(yè)里,幾乎所有組成都是以視頻為核心:攝像頭是視頻的生產(chǎn)者,錄像機(jī)是視頻的存儲者,網(wǎng)絡(luò)是視頻的傳播者,監(jiān)控中心是視頻呈現(xiàn)的地方。

  ??低暤漠a(chǎn)品欄有網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)、模擬攝像機(jī)、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、攝像機(jī)配件,顯示與控制產(chǎn)品、存儲產(chǎn)品、傳輸產(chǎn)品、編解碼產(chǎn)品、完全是以視頻為核心的。

  目前國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模已非常巨大,一位硬盤公司的朋友告訴我,他們公司生產(chǎn)的硬盤,每兩塊就有一塊進(jìn)入了安防行業(yè)。

  以北京為例,屬于政府和社會公共機(jī)構(gòu)的攝像頭總數(shù)超過200萬個(gè),這些攝像頭和我們手機(jī)攝像頭不一樣的地方在于它每分每秒都在保持錄像,它每天就會產(chǎn)生長達(dá)200多萬天的錄像,折合成年就是5000多年。

  所以我們整個(gè)安防體系,從攝像頭到存儲都是一個(gè)擁有極大數(shù)據(jù)量的網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)是由誰生產(chǎn)?當(dāng)然是攝像頭生產(chǎn)的。但這些數(shù)據(jù)是由誰消費(fèi)呢?大家想想這個(gè)問題。

  在我們當(dāng)前的安防監(jiān)控視頻網(wǎng)絡(luò)上,唯一的消費(fèi)者就是監(jiān)控中心里的工作人員。簡單來說就是警方,他們在破案時(shí)會去查看很多錄像,個(gè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速度遠(yuǎn)超過數(shù)據(jù)消化的速度,這就導(dǎo)致今天安防監(jiān)控行業(yè)的一個(gè)主要矛盾:我們產(chǎn)生了太多的視頻,可這些視頻卻沒辦法消化。

  《速度與激 情7》里面有一個(gè)場景,這個(gè)場景就是里有個(gè)非常強(qiáng)大且神秘的技術(shù)系統(tǒng)。

  這個(gè)系統(tǒng)可從全世界所有的監(jiān)控?cái)z像頭里面自動搜索和跟蹤任何目標(biāo)。好萊塢顯然對視頻安防行業(yè)了解甚少,觀眾也以為今天的FBI、CIA以及國內(nèi)的公安局都已經(jīng)開始用這樣的體系,但現(xiàn)實(shí)并不是這樣。

  當(dāng)今全世界的安防監(jiān)控體系自動化程度離電影描述的場面相差非常遙遠(yuǎn)。

  2、急需解決的問題:把普通視頻數(shù)據(jù)變?yōu)橛幸饬x的“情報(bào)”

  我們現(xiàn)在來看一下今天的視頻安防網(wǎng)絡(luò),如??低曀枋觯核且粋€(gè)以視頻數(shù)據(jù)為核心的網(wǎng)絡(luò),這個(gè)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了大量的視頻數(shù)據(jù)。

  那么這些數(shù)據(jù)需要誰去消化呢?當(dāng)然需要人去消化,通過人工分析得到有意義的情報(bào)。

  客戶需要的永遠(yuǎn)是有意義的情報(bào)。無論它是出于對安全因素破案,還是因?yàn)楣芾硪蛩叵M私膺@個(gè)城市里發(fā)生的一些事情,這些均是有意義的情報(bào)。在《速7》中呈現(xiàn)了幾個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié),如人的檢測、人臉識別、車輛識別、車輛跟蹤等等。這些情節(jié)在兩、三年以前,每項(xiàng)功能和精確度并不是很高。但隨著人工智能技術(shù),尤其是深度學(xué)習(xí)的成熟,現(xiàn)在車輛識別、人臉識別這些基礎(chǔ)模塊的性能、精度已大大提升。

  目前以視頻數(shù)據(jù)為核心的安防監(jiān)控體系,其實(shí)給客戶帶來了大量的麻煩。因?yàn)槟惝a(chǎn)生了非常多的數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)放在客戶跟前,然后尋找線索,這好比大海撈針。所以整個(gè)行業(yè)都把希望寄托在智能化上,所謂智能化就是能夠把人工智能引進(jìn)來,把所有的視頻數(shù)據(jù)除了人以外,引進(jìn)人工智能Consumer,能自動把這些視頻數(shù)據(jù)里面的內(nèi)容和目標(biāo)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

  何為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?

  結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)能夠直接表達(dá)目標(biāo)的性狀、屬性以及身份。

  這種數(shù)據(jù)可以大規(guī)模去檢索,大規(guī)模地分析、統(tǒng)計(jì)。智能化是希望AI能夠變成以視頻數(shù)據(jù)為核心的物聯(lián)網(wǎng)里面,這些數(shù)據(jù)的Consumer,這時(shí)候Consumer的Output就是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

  結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也不能直接拿來使用,因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)一旦實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模結(jié)構(gòu)化后,數(shù)據(jù)量仍舊非常龐大。

  我們來想這么一件事,我個(gè)人對物聯(lián)網(wǎng)的理解就是當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定程度,它的網(wǎng)民就不僅僅是人了,有很多設(shè)備也與人一樣屬于互聯(lián)網(wǎng)。這些設(shè)備會自動產(chǎn)生數(shù)據(jù),有一些設(shè)備會自動消化數(shù)據(jù)。

  在安防監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)上,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者是攝像頭、錄像機(jī)。數(shù)據(jù)的消化者是人工智能和人。

  但是當(dāng)人工智能把這么多的錄像轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后,就會產(chǎn)生一個(gè)新的數(shù)據(jù)海洋:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)海洋。如果數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過很好的挖掘,那它也不是有意義的情報(bào)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)目前已經(jīng)可以使用非常成熟的手段去挖掘,這個(gè)過程中會有一些非常淺度地挖掘、簡單的篩選:比如黑名單。檢測到一輛車時(shí),車牌號碼是一個(gè)嫌疑犯車牌號,當(dāng)我檢測到車牌號碼時(shí),這輛車就被后臺預(yù)警。

  再比如說我要檢測一個(gè)人:假設(shè)我有一張?zhí)臃傅恼掌?,?dāng)我在某個(gè)地鐵站的攝像頭里看到一個(gè)人長得像這個(gè)逃犯時(shí),它可能就變成了一個(gè)有意義的情報(bào)。

  在醫(yī)院里也可以有一個(gè)非常淺度的挖掘,如在醫(yī)院會發(fā)現(xiàn)有些人來鬧事,它可以把這些人提前放在“醫(yī)鬧庫”里。當(dāng)這些人來到醫(yī)院時(shí),醫(yī)院的保安就能第一時(shí)間得到警告。

  事實(shí)上還有很多挖掘是比上述的挖掘復(fù)雜得多,比如醫(yī)院掛號的地方有很多號販子,這些人擾亂了醫(yī)院的服務(wù)的秩序,如何把這些號販子找出來?怎樣能夠挖掘出號販子和普通正常病人的差別?這里就要對號販子的行為做一些分析,從大量的人臉數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)中自動把這些特定的人員挑選出來。

  除此之外,還有一件有趣的事,當(dāng)人工智能產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后,會有大量空間需要去做針對應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘。因?yàn)橐郧霸跊]有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)期,不同客戶使用的攝像頭和錄像機(jī)都是標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備,他只要看到畫面就行。它從畫面里觀察得到的信息如何體現(xiàn)到它的業(yè)務(wù)內(nèi)容,這些事情需要人去做的。

  當(dāng)今天這些數(shù)據(jù)變成了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以后,在不同行業(yè)、不同場景要有大量的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用才能夠有效地把結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成有意義的情報(bào)。

  所以我認(rèn)為未來人工智能在安防監(jiān)控行業(yè)會有大量應(yīng)用軟件的市場空間,為各個(gè)垂直行業(yè)去做針對性的數(shù)據(jù)挖掘。

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