东莞监控公司分享平安城市建设人工智能新技术应用

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东莞监控公司分享平安城市建设人工智能新技术应用

作者:创通宝 来源:创通宝 发表时间: 2018-05-17 11:05 浏览次数:

东莞监控 公司创通宝科技分享AI新技术的应用,经过十多年的平安城市建设,中国已经成为全世界最大的安防市

东莞监控公司创通宝科技分享AI新技术的应用, 经过十多年的平安城市建设,中国已经成为全世界最大的安防市场。2016年,我国安防行业市场规模已经达到总产值5400亿元,同比增加9%,预计2020年将增至8759亿元。其中视频监控作为安防系统中不可或缺的重要组成,正日益发挥更加重要的作用,在平安城市、雪亮工程等重点建设项目的背景下,安防已成为人工智能最为重要的落地场景之一。比如“图像侦查”已经成为刑侦、技侦、网侦之外的公安部门第四大技防手段。随着平安城市建设的推进和深化,目前新建监控项目已基本实现高清化,传统的模拟监控正逐步更新换代,随着建设规模的逐步扩大,将带来存储成本的大幅增长。同时,各地的视频监控联网共享等相关项目已开展多年,随着人工智能、云计算、大数据技术的兴起,平安城市应用正逐步向警务云、大数据应用等方向转变。而高清监控视频信息作为公安最重要的数据资源之一,目前还仅停留在事后查看的层面,没有被充分利用起来。遍布城市大街小巷的摄像头,每天都会产生大量视频资料数据,不仅为社会治安稳定发挥作用,也为智慧城市和物联感知提供信息支撑,但这些图像资料如何能够被用户快速消化使用,成为更有价值的情报数据呢?让用户从这些数据中自行寻找线索,不亚于大海捞针。人工的数据回溯,不仅占用了大量的人力、物力和时间,同时由于个人能力的差异也会导致针对视频的认知偏差。例如道路监控仅针对卡口实现了主干道的车辆识别,覆盖面有限,其他活动目标及特征无法获取,大多依靠人工进行收集和处理,难以结合多种时空交叉数据进行快速检索和研判比对。
智能分析
        如何解决海量视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾是产业技术升级的主要方向。而智能化早已经成为行业发展的共识,10年前安防行业就开始向智能化发展,目的是自动把视频图像里面的内容和目标变成结构化数据,但一直没有令人满意的重大突破,主要反映在识别准确率低、场景适应性差、识别种类少。而深度学习是通过大量数据训练来建立输人数据和输出数据之间的映射,解决了之前的技术瓶颈,使得由人工智能来自动处理海量监控视频数据成为可能。以平安城市为例,针对道路监控视频特别是微卡口等相对标准的视频进行实时结构化分析和特征信息提取,转化为公安实战所需的情报,是“十三五”平安中国建设规划的重要手段。
        目前,安防行业中基于深度学习的人工智能产品,主要识别方向包括:车辆分析、人员分析、行为分析和图像分析,产品形态包括前端和后端两类。而深度学习的迅猛发展,其背后是快速发展的GPU芯片技术,随着人们逐渐认识到专用计算芯片对人工智能的重要作用,围绕AI任务进行专有加速的芯片越来越多,但无论是A1phaGo背后的谷歌TPU还是加入了全新Tensor Core结构的英伟达Tesla V100,这些芯片都是为服务器端进行设计的,芯片面积较大大,而针对前端/移动端设计的芯片在功耗和性能上的不足,以及信息安全风险和缺乏统一标准等问题,使得具备智能应用的前端产品和后端产品各有擅长且长期共存。
        后端产品主要是超融合NVR和视频结构化服务器,前者是在集中存储图像的基础上,通过集成深度学习算法实现了针对视频内容的智能分析和信息提取,比如人脸/车辆/行为等,适合中小型项目使用。后者通过集成高性能GPu芯片和智能算法,专门对机非人等海量特征进行快速提取和准确识别比对,比如人脸识别、车辆分析等。此外,后端产品能根据需求灵活配置硬-f牛资源,能够运行复杂,业务响应置后的算法,且升级维护比较方便。
        前端产品主要是AI摄像机,主要为后端提供初步结构化的图像数据,可以减少后端分析处理的计算资源压力和网络带宽等系统造价,还可以提高一部分实时智能分析的应用价值。缺点是前端设备空间有限、功耗成本较高,会导致有限的硬件资源只能运行相对简单、对实时性要求高的算法。
        因此,前端智能和后端智能并不冲突,随着智能的需求无所不在,未来更多数据的采集和计算都将在前端产品进行边缘计算、前端处理分析后选择性上传到后端,二者结合起来,实现更智能的分布式管理,根据客户的具体需求提供差异化的智能解决方案。
        以上内容由东莞监控公司创通宝科技整理分享。




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