AI賦能攝像機,人工智能時代後入者的機會?

日期:2018-04-02 / 人氣: / 來源:未知

摘要:華為,轉戰安防是後入者,正在締造以AI攝像機為基點的“端雲協同”AI安防新生態,努力構建萬物物聯的智能大視界。
 

    【CPS cps.com.cn】在無處不智慧的年代,智慧生態隨處可及。之於行業,在智慧城市建設大背景下,各細分市場對監控需求在提升,同時對大聯網、智能化應用提出更高要求。

  華為,轉戰安防是後入者,正在締造以AI攝像機為基點的“端雲協同”AI安防新生態,努力構建萬物物聯的智能大視界。當AI遇到安防後,後入者後來居上的機會,來了!

  智慧時代下,傳統監控積重難返

  盛世之下的安防,進入了大變革、大調整時期,當下行業存在的諸多弊端與不足也凸顯,體現為以下幾方麵:

  其一,馬太效應越發明顯,強者愈強、弱者愈弱。對於過分依賴純製造、欠研發的生產型企業將愈加困難,在微利博弈中很難占據過多的市場份額與持續發展;部分企業在無核心技術情況下,花錢買平台或者貼牌一個產品盲目跟風,這魚龍混雜現狀之下,日趨於理性的市場用戶會在最短時間內做出反饋和篩選,形成馬太效應,有實力就越強,反之亦然。

  其二,麵對複雜場景,傳統束手無策。特別是流密集區域和一些大型會議、活動舉辦時期,人口大量流動,傳統監控攝像機無法保障需要被監控對象捕捉和提取的準確性。

  其三,主動防範和事中幹預能力弱。對於公安和交通部門,他們最希望通過監控攝像機滿足快速發現目標、定位目標、跟蹤目標的核心訴求;同時目前的傳統監控攝像機功能性多偏向於事後響應,缺少事前主動出擊、主動預防甚至事中幹預的能力。

  其四,傳統監控攝像機日趨飽且技術更新滯後,其構建的傳統監控解決方案難以勝任當下用戶安全性和個性化業務需求。比如:單點智能算力弱,全網檢索效率低,係統硬件雜而多,難以運維管理。又比如:封閉式係統數據割據,難以共享。

  在產業大調整、技術大變革時期,對於華為這個將技術植入骨髓的企業而言,機會,真的來了!

  AI賦能攝像機,華為讓平安城市“聰明”起來

  由以上不難看出,在新時期急需一場技術革命來破局,那就是植入智慧,讓項目建設“聰明”起來。

  在平安城市,人工智能和安防結成了一對最好的CP,這是新安防蘊含新動能的體現。為了讓平安城市“聰明”起來,提供更為全麵、實戰的安全性和智能化的業務保障,在人工智能大行其道的當下,華為推出了AI人臉抓拍攝像機,通過技術製勝實現後入者的彎道超車。

  據記者了解,華為AI人臉抓拍攝像機內置深度學習方法,並經過海量人臉大數據訓練出來的人臉識別算法,能精準定位實現非約束場景下精確捕獲。其毫秒級別眼、口、鼻輪廓等人臉關鍵點定位,可適應大角度側臉、模糊小臉、大表情變化、明暗變化等各種實際場景。同時,人臉檢測跟蹤,能麵向密集人流場景實戰,徹底有效解決之前傳統攝像機的弊端。其可適應密集人流下遮擋、側臉、模糊等各種實際場景。實現對城市中的監控對象第一時間發現目標對象,且進行全程人臉跟蹤,滿足平安城市快速發現目標、定位目標、跟蹤目標的核心訴求。

  華為該類產品在核心的人臉抓拍功能上也取得重大突破,超越目前市場上所有人像抓拍機,做到對視頻流全幀率、全畫幅的人臉檢測與抓拍。全幀率、全畫幅抓拍人像的超強性能將漏識漏拍概率降至最低。據了解,該類產品抓拍率不低於95%,支持暗光20lux、背光120dB、大角度60度、小臉35像素,非約束場景的人臉抓拍;同時還能有效過濾掉重複人臉,人臉重複抓拍率控製在10%以內,有效節省後端存儲、計算資源。

  可以說,賦能AI之後的華為攝像機,讓平安城市“聰明”起來,再無漏網之魚,一切犯罪與隱患盡在掌握。

  華為構建基於前端AI的 “端雲協同”AI新生態

  安防行業大調整和大變革時期,也帶來了行業的大融合趨勢。基於AI人臉抓拍攝像機,華為在構建以AI前端應用為基點的“端雲協同”AI新生態。

  行業內從事智能監控研發的企業並不在少數,但大多采用中心智能的模式。前端以傳統監控攝像機進行采集,將智能視頻分析或者人臉識別的處理運算移至後端數據中心,這種全中心模式的智能模式雖然能提供計算和存儲的支撐,但效率過低,也會帶來隨著數據量的迅猛遞增,以及網絡傳輸帶寬所帶來的壓力和成本問題。

  未來,人工智能一定是一個端到端的係統,在前端去處理能解決計算和存儲的問題。因此,華為認為麵向大規模智能部署場景下,“端雲協同”模式的人工智能效率最優。

  當監控攝像機由高清向AI轉型的階段時,華為的“端雲協同”是前端部署AI人臉抓拍攝像機,采集視頻和人臉圖片數據,並在前端完成抓拍和人臉檢測跟蹤,而後端的雲平台進行圖片人臉識別和特征提取比對,實現全網布控、動態檢測、精準追蹤的多場景監控業務應用。如此一來,之前提到傳統監控的痛點都迎刃而解。

  舉例來看,對於單點智能算力弱、智能化效率不高的問題,“端雲協同”智能效率極高,完全能勝任大規模的複雜場景,而傳統監控方式麵對複雜場景無能為力;之前也提到公安係統運維以及資源使用方麵偏低,基於AI攝像機的“端雲協同”能集中發現、集中警告、報表平台和資源的統一管理;在主動防範方麵,端雲協同,能全網智能,分析與響應更迅速;對於視頻故障丟失等一係列的數據安全問題,華為的“端雲協同”采用網絡層、係統層、業務應用層和業務管理層的全方位四重保障,安全性能為業界第一。

  基於AI攝像機的“端雲協同”模式還有諸多破解傳統監控方式弊端的方麵,不一一列舉。總之,新安防不僅有新動能,還有新生態,華為基於前端AI,在構建“端雲協同”的AI新生態。

  結束語

  除了“端雲協同”,讓安防更高效外,在華為生態夥伴大會2018上,華為安防重磅發布了“軟件定義攝像機(Software-defined Camera)”相關理念,首先是按需定義場景——未來攝像機應當根據不同的場景按需加載不同的軟件和算法,通過多樣的組合來快速適配瞬息萬變的演進步伐。其次是分層的智能——一方麵采用精準判斷(從單一特征走向全特征)的方式,以全特征、多信息的方式,提高準確率降低誤判,同時,通過多攝像機間的協同,端雲間的協同進行聯合判斷,提高分析準確率,支撐實戰。最後是有持續的生命力——攝像機應該具備讓算法和應用不斷迭代、衍進和生長的能力,並且始終滿足客戶的業務場景需求。

  不可否認,在安防,華為是後入者,但對於華為這樣一貫以技術製勝、擅於弄潮的企業而言,在其他行業逆襲和彎道超車成為翹楚的實例並不少見。當人工智能遇上了安防,當攝像機可以被軟件定義,是華為再次大跨越和大邁進的新機會,他必將順勢而為,努力構建基於前端AI能力的新生態。

  那麽,在基於前端AI能力的新生態之下,安防又會怎樣呢?

文章來源:CPS中安網

作者:admin


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