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安防AI時(shí)代的智能分析與機(jī)器視覺技術(shù)分析

在安防AI時(shí)代,你所知道的智能分析與機(jī)器視覺技術(shù)分析有哪些?
  視頻監(jiān)控在高清化階段獲得前后端以及傳輸解碼方式等領(lǐng)域的突破之后,海量的高清數(shù)據(jù)源給行業(yè)用戶在業(yè)務(wù)上進(jìn)行智能分析提供了基礎(chǔ)的條件。在近年人工智能技術(shù)的滲透下,安防在深度算法、智能芯片、業(yè)務(wù)技術(shù)架構(gòu)等產(chǎn)業(yè)鏈上的完善進(jìn)一步加快了安防智能分析技術(shù)的落地應(yīng)用。目前,在人群分析與車輛識(shí)別方面均獲得了長足的進(jìn)展,安防智能分析技術(shù)大面積服務(wù)于行業(yè)應(yīng)用的人工智能時(shí)代正迎面而來。

  智能分析的關(guān)鍵領(lǐng)域

  智能分析更直接的表述是機(jī)器的視覺分析,在安防領(lǐng)域,通過監(jiān)控?cái)z像機(jī)捕捉到的場景畫面進(jìn)行即時(shí)的結(jié)構(gòu)化處理,通過語義分析等技術(shù)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理存儲(chǔ),并通過后端服務(wù)器的智能分析功能進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。在這個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)分析處理過程中,需要前端攝像機(jī)、智能芯片、編解碼協(xié)議、深度算法、業(yè)務(wù)技術(shù)以及高速運(yùn)轉(zhuǎn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

  在今年安防產(chǎn)業(yè)鏈上最顯著的變化是上游芯片商與智能算法公司的強(qiáng)勢(shì)介入,NVIDIA(GPU)與Movidius(智能棒)更是在展會(huì)上大放異彩,與普通的芯片相比,這些世界頂級(jí)的專業(yè)芯片供應(yīng)商在芯片的運(yùn)算性能及功耗方面,做得更加的出色,在以安防機(jī)器視覺分析為核心的業(yè)務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,更加切合當(dāng)下智能分析對(duì)人臉與車輛的識(shí)別,識(shí)別速度與準(zhǔn)確率在復(fù)雜場景下都有了很好的提升。

  與軟硬一體的智能芯片供應(yīng)商一樣,國內(nèi)幾大智能算法公司也在積極調(diào)整戰(zhàn)略加快安防的布局,從單一的提供API接口按調(diào)用次數(shù)費(fèi)用,到提供軟硬一體的解決方案,算法公司也在大打機(jī)器視覺分析的牌。對(duì)此,北京格靈深瞳信息技術(shù)有限公司產(chǎn)品總監(jiān)譚勇認(rèn)為,視覺分析已經(jīng)成為行業(yè)主流的技術(shù)趨勢(shì),安防設(shè)備及解決方案需要為視頻監(jiān)控在“看得廣、看得遠(yuǎn)、看得清、看得懂”等系列問題上攻堅(jiān)克難。

  基于深度算法的智能分析,需要一個(gè)高速運(yùn)轉(zhuǎn)的業(yè)務(wù)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是機(jī)器視覺分析的基礎(chǔ),在安防技術(shù)領(lǐng)域,主流的設(shè)備解決方案供應(yīng)商都具有自己基于深度算法的業(yè)務(wù)平臺(tái),在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議下對(duì)接各類不同等級(jí)的用戶的前端設(shè)備,并高效處理匯集到指揮中心的視頻數(shù)據(jù)。但是隨著接入用戶設(shè)備在長度與廣度的增加,以及前端采集數(shù)據(jù)的激增,已有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在構(gòu)建時(shí)的兼容與擴(kuò)容能力的弊端逐漸顯現(xiàn)。對(duì)此,需要新的構(gòu)建新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以滿足大安防時(shí)代的視頻數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)、分析等方面的需求。為此,浙江宇視科技有限公司副總裁閆夏卿強(qiáng)調(diào),實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)端到端一體化標(biāo)準(zhǔn)接口,構(gòu)建算法、數(shù)據(jù)、計(jì)算資源之間的高速交互通道和智能到大數(shù)據(jù)的融合反饋通道,使得視頻數(shù)據(jù)在傳輸速度和處理速度方面的能力得到大幅度提升,需要構(gòu)建一個(gè)高速全媒體總線的“智能鏈計(jì)算”架構(gòu)(如圖1)。

圖1 智能鏈計(jì)算

  此外,編解碼傳輸協(xié)議與獲取高清監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)技術(shù)在智能分析領(lǐng)域同樣重要,不過相比于在新技術(shù)領(lǐng)域的探索,傳統(tǒng)的安防監(jiān)控技術(shù)對(duì)于設(shè)備解決方案商而言,難度并沒有那么大,也更容易找到解決方案。

  機(jī)器視覺智能分析的閉環(huán)

  在人工智能聯(lián)姻安防業(yè)務(wù)的技術(shù)概念里,人臉分析與車輛分析都顯得過于業(yè)務(wù)化。因此,在綜合安防業(yè)務(wù)應(yīng)用的全解決方案里,機(jī)器視覺分析成為行業(yè)比較認(rèn)可的人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用概念。機(jī)器自然是指安防前后端的各個(gè)設(shè)備,在智能芯片、深度算法的綜合技術(shù)應(yīng)用下,實(shí)現(xiàn)對(duì)安防業(yè)務(wù)的智能分析處理,提升安防監(jiān)控由被動(dòng)防御變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)防的能力。

  對(duì)于機(jī)器視覺智能分析的閉環(huán)應(yīng)用,北京曠視科技有限公司智能商業(yè)大客戶總負(fù)責(zé)人李瑞龍表示,在安防領(lǐng)域,若產(chǎn)品是智能視覺云平臺(tái),技術(shù)是深度學(xué)習(xí)算法,數(shù)據(jù)是標(biāo)注化的圖像數(shù)據(jù)。那么,人工智能平臺(tái)就是一個(gè)通過數(shù)據(jù)和技術(shù)打磨出的產(chǎn)品,在產(chǎn)品應(yīng)用的過程中又產(chǎn)生了新的數(shù)據(jù),不斷迭代和加深學(xué)習(xí)的過程。即產(chǎn)品、技術(shù)與數(shù)據(jù)形成超級(jí)人工智能技術(shù)的閉環(huán),最終的目的是形成機(jī)器視覺的功能效果,賦予機(jī)器一雙慧眼,好讓它像人一樣去“看”與“想”。使機(jī)器具有像人一樣的視覺功能,從而實(shí)現(xiàn)各種檢測(cè)、判斷、識(shí)別、測(cè)量等功能。

圖2 安防機(jī)器視覺圖

  具體到安防業(yè)務(wù)應(yīng)用中,以監(jiān)控?cái)z像機(jī)的智能分析檢查類目看,智能分析主要識(shí)別類目包括人臉識(shí)別、行為特征識(shí)別、機(jī)動(dòng)車識(shí)別、非機(jī)動(dòng)車識(shí)別、動(dòng)物及物體檢測(cè)識(shí)別等,主要集中應(yīng)用于公安、交通、零售、金融、酒店、展會(huì)、博物館等細(xì)分行業(yè)市場。對(duì)此,宇視科技閆夏卿分析,商業(yè)化的持續(xù)落地應(yīng)用,將帶動(dòng)智能算法與芯片在成本、性能等領(lǐng)域的不斷突破,促使安防行業(yè)加速實(shí)現(xiàn)視頻的深度結(jié)構(gòu)化,推動(dòng)安防業(yè)務(wù)與機(jī)器視覺識(shí)別的融合與發(fā)展,安防也將沿著網(wǎng)絡(luò)化、高清化、卡口化與場景化的脈絡(luò)持續(xù)推進(jìn)。

  安防智能分析人/車識(shí)別應(yīng)用

  在安防行業(yè),能夠促使機(jī)器視覺與智能分析技術(shù)的快速迭代,強(qiáng)勁的動(dòng)力在于市場與用戶對(duì)智能分析的需求日益增強(qiáng)。當(dāng)前,公安和交通作為應(yīng)用的熱門行業(yè),在提高案件破案率、交通管理的實(shí)戰(zhàn)效果最佳。

  在對(duì)人的檢測(cè)和識(shí)別方面,目前監(jiān)控?cái)z像機(jī)能夠提供的智能檢測(cè)分析的類別特征有幾十種,包括人的年齡與性別;頭部特征描述,如識(shí)別戴不戴口罩、眼鏡和帽子等;上身特征,如長短袖,衣服顏色和紋理等;下身特征,如長短褲,是裙子還是短褲、顏色等;其他特征,如背包、箱子等。對(duì)此,格靈深瞳譚勇認(rèn)為,企業(yè)能夠檢測(cè)識(shí)別的特征越多,機(jī)器才能進(jìn)行更多組合化的檢測(cè)分析,準(zhǔn)確率也會(huì)越高。

  當(dāng)前,人臉識(shí)別已經(jīng)在靜態(tài)場景與動(dòng)態(tài)場景中獲得很多成功的應(yīng)用案例,蘇州科達(dá)科技股份有限公司繆冬琴提到,與靜態(tài)場景應(yīng)用相比,安防動(dòng)態(tài)場景下的人臉識(shí)別更有市場,可以實(shí)現(xiàn)在基于視頻中的人臉照片進(jìn)行遠(yuǎn)距離、快速、無接觸式的對(duì)重點(diǎn)人員布控預(yù)警,讓應(yīng)用于車站、機(jī)場、地鐵等重點(diǎn)場所和大型商場超市等人群密集的公共場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)σ曨l圖像進(jìn)行采集、自動(dòng)分析、抓取人臉實(shí)時(shí)比對(duì),主動(dòng)在監(jiān)控場景中識(shí)別重點(diǎn)關(guān)注人員,實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)人員的布控和識(shí)別。

  另外,在零售、酒店、會(huì)議、商業(yè)樓宇等應(yīng)用領(lǐng)域,人臉識(shí)別技術(shù)幫助商戶實(shí)現(xiàn)對(duì)客流從“統(tǒng)計(jì)”到“屬性”再到“行為”的精準(zhǔn)分析,以此來獲取更多的線下數(shù)據(jù)維度,用大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)商戶的精準(zhǔn)營銷,推動(dòng)零售行業(yè)從相同產(chǎn)品與服務(wù)給到所有的人,向著相同產(chǎn)品、不同服務(wù)給到特定人的轉(zhuǎn)變。同時(shí),利用人臉識(shí)別技術(shù)給企業(yè)、園區(qū)帶來更智能化的管理體驗(yàn)。如通過人臉識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品化,在人臉識(shí)別閘機(jī)、門禁、會(huì)議簽到等傳統(tǒng)場景帶來管理上的高效與便利。

  而相比于人的檢測(cè)分析,車輛的檢測(cè)分析更為成熟,主要原因是車輛的外形特征比較固定,車牌、車型、車身顏色等特征沒有變化,攝像機(jī)在特征提取時(shí)不存在人臉在移動(dòng)時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)故意遮擋、改頭換面等人為的問題。一般情況下,只要車輛經(jīng)過監(jiān)控區(qū)域,車速?zèng)]有超限,抓拍讀取車輛的信息就沒有問題,在解決智慧停車、車輛套牌、違規(guī)駕駛、違停等交通業(yè)務(wù)方面的實(shí)戰(zhàn)效果非常顯著。并且隨著智能抓拍攝像機(jī)的推廣應(yīng)用,遍布城市大大小小路段的監(jiān)控?cái)z像機(jī)除了在交通事件檢測(cè)方面大顯身手外,還可以結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù),使得車輛識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用于掌握城市及高速路段的實(shí)時(shí)交通流量,為重要的交通道路的“防堵治堵”的決策提供技術(shù)支撐。

  安防監(jiān)控的AI時(shí)代

  毫無疑問,AI正在加快進(jìn)入安防的步伐,對(duì)于視頻監(jiān)控領(lǐng)域,互聯(lián)互通的政策要求下,監(jiān)控設(shè)備與平臺(tái)的大聯(lián)網(wǎng)將局部零星的視頻數(shù)據(jù)匯集在一個(gè)大的數(shù)據(jù)池里,在這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)池里,海量的視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過結(jié)構(gòu)化技術(shù)處理后,數(shù)據(jù)之間的壁壘被打破,而一旦這些海量數(shù)據(jù)信息在完成標(biāo)簽化之后,數(shù)據(jù)ID的匹配將會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的歷史價(jià)值與現(xiàn)實(shí)價(jià)值無限放大。

  這個(gè)過程,首先基礎(chǔ)是數(shù)據(jù),誰掌握了數(shù)據(jù),誰的數(shù)據(jù)量大,誰的數(shù)據(jù)樣本種類豐富,誰就有輸出最準(zhǔn)確的結(jié)果分析的基本要素;其次是智能分析技術(shù),不管是深度算法、智能芯片還是先進(jìn)的技術(shù)業(yè)務(wù)架構(gòu),都必須要構(gòu)建高效、穩(wěn)定的智能分析技術(shù),并以提供準(zhǔn)確分析結(jié)果為出發(fā)點(diǎn);最后是業(yè)務(wù)應(yīng)用,所有的分析結(jié)果都應(yīng)該是以提高用戶的實(shí)戰(zhàn)效率為應(yīng)用,并存在可以實(shí)現(xiàn)延伸到其他領(lǐng)域的可能。

 

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