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        淺談AI攝像機的應用與發(fā)展

        2018-02-02 14:32:36朱濤李浙偉
        中國公共安全 2018年6期
        關鍵詞:人臉識別人工智能分析

        □文/朱濤 李浙偉

        自從AlphaGo戰(zhàn)勝李世石以來,人工智能已經成為當下最火熱的產業(yè)。近年經過各行各業(yè)的應用探索,安防成為人工智能最先著陸的行業(yè),人工智能也促使安防大數據時代提前到來。

        AI攝像機應用分析

        目前,各個行業(yè)中基于視頻監(jiān)控的人工智能應用已經非常廣泛。在公共安全領域,人臉識別、視頻結構化、行為分析等技術已經非常成熟,幫助民警預防案件、偵破案件。在交通領域,車輛大數據系統(tǒng)能夠分析城市交通狀況,促進城市交通的流暢運行,降低交通違規(guī)現象,減少城市擁堵。在零售領域,客流統(tǒng)計能夠對客源進行采集分析,促進零售行業(yè)合理布局。在銀行領域,通過視頻可以分析人員的動作行為,判斷人員是否存在違規(guī)行為。

        人工智能技術已經逐步被市場接受,但后端智能存在硬件成本高、傳輸帶寬壓力大、受限于機房空間等缺點,已經嚴重影響人工智能技術的商業(yè)化。前端智能能夠充分發(fā)揮攝像頭的功能,在前端實現算法分析,提取結構化數據和有價值視圖信息,將數據傳輸回云中心進行大數據分析。AI攝像機能夠大幅度降低傳輸壓力,加強數據采集能力,提供數據分析所需要的資源,提高云中心計算效率。

        人工智能的應用效果取決于算法,而算法的運行與計算芯片息息相關,目前最新的AI芯片,如海思的Hi3559A、英偉達TX1,使得前端計算性能大幅度提升,在前端實現視頻圖像分析成為可能。以人臉識別為例,安防行業(yè)主推方案為前端抓拍、后端識別方案,由攝像機完成人臉檢測、識別、抓拍,后端只需負責分析前端抓拍的小圖,進行數據比對,相比于后端識別,前端識別方案可以節(jié)省至少60%的服務器成本。而在一些簡單的場景下,AI攝像機不僅能進行識別抓拍,也可能將后端的識別比對服務在前端實現。在社區(qū)中,單個攝像機即可覆蓋一個出入口,實現社區(qū)人員管控,簡化系統(tǒng)部署,保證網絡安全;在學校教室,采用人臉識別攝像機進行學生點名,降低系統(tǒng)部署成本,提高教師工作效率。

        基于AI芯片的道路智慧監(jiān)控,與傳統(tǒng)的卡口相比,結合車輛檢測算法、道路狀況分析算法和目標分析算法,在前端不僅能夠檢測車輛信息的同時,而且可以對道路狀況進行檢測,第一時間對擁堵、違停、異常變道等道路現象做出反應。除了車輛外,道路智慧監(jiān)控還能分析道路上的行人特征與非機動車輛,實現視頻中人、車、非機動車分類。

        AI監(jiān)控攝像機對視頻中的目標進行分析、提取的應用已經比較成熟,在各行業(yè)都能夠落地,然而目前還存在技術問題限制AI監(jiān)控攝像機深度應用。

        ● 應用效果受場景限制

        人工智能的應用基礎為視頻,而視頻的成像質量受環(huán)境、光照的影響較大,前端存在圖像模糊、目標像素過小或者遮擋等問題,都會影響算法對視頻解析的結果。在廣場、景區(qū)等大場景,一般攝像機的像素不足以清晰的呈現每個目標,從而出現較為嚴重的漏抓現象。

        ● 前端承載算法單一

        由于算法對于所識別目標的像素、角度要求是不同的,所以現在單個AI攝像機只能實現單一的人工智能算法。一般道路智慧監(jiān)控與人臉識別攝像機的安裝條件差異較大,如果要在設備間進行串用,會造成較大的誤差。

        ● 數據相互獨立

        不同廠家之間的結構化數據也無法相互應用,嚴重影響大數據分析。即使是同一廠家,受限于前端算法單一,如果需要識別多種目標就需要有多個前端,不同的前端所分析的數據無法進行關聯,從而形成系統(tǒng)孤島。

        未來AI攝像機的幾大功能特點

        隨著邊緣計算的提出,人工智能的算力已經開始逐步前移,攝像機作為人工智能的眼睛,作用也越來越大。未來的AI攝像機將會實現算法調度、深度智能、環(huán)境感知、自主學習的功能。

        算法調度

        算法調度是AI攝像機多樣化應用的前提,對于同一個前端攝像機,能夠采用多種人工智能算法進行視頻分析。在公安、交通等行業(yè),除了目標識別、提取外,還需要適應各種復雜場景。根據不同場景的需求,通過云中心將人工智能算法分發(fā)到前端攝像機中,使前端攝像機所能實現的功能與業(yè)務需求一致,為不同的用戶提供個性化算法定制功能。

        深度智能

        在日常運行中,單一功能的前端攝像機所能提取的數據過于單薄,視頻中有價值的信息流失過多,不利于大數據分析。未來的AI攝像機可以擁有足夠的像素,清晰呈現視頻中的每一個目標,而通過多種算法融合,能夠對視頻中的所有信息進行提取、識別、分類歸檔。深度智能,充分利用前端硬件條件,讓前端攝像機更全面,就像人眼一樣,充分理解世界。

        環(huán)境感知

        AI攝像機除了要分析視頻信息之外,還需要感知周邊環(huán)境。攝像機感知環(huán)境中的信息,與視頻中分析的內容關聯,將環(huán)境信息、視頻信息、傳感信息統(tǒng)一融合,讓數據分析更全面。同時攝像機也會根據不同的算法調節(jié)輸入視頻的質量,讓視頻始終處于最適合分析的狀態(tài)。

        自主學習

        AI攝像機通過感知周邊環(huán)境,自主選擇合適的算法對環(huán)境進行分析,同時能夠預判環(huán)境中目標所產生的行為,判斷不同的行為是否會造成危害。自主學習讓攝像機像兒童一樣,能夠初步認識環(huán)境,適應環(huán)境。

        近年來,云計算、大數據、深度學習等新一代技術不斷發(fā)展,AI芯片性能不斷提升,使得機器視覺的應用發(fā)展迅速,計算機已經和人一樣,能夠理解視頻信息。智能化大潮經逐漸改變安防行業(yè),除了傳統(tǒng)的安防廠家外,互聯網廠家也在涉足智能化,創(chuàng)業(yè)公司則從算法技術上切入人工智能領域。

        結束語

        AI攝像機作為智能化大潮最先商業(yè)化的產業(yè)之一,除了在公共安全、城市管理等領域外,AI攝像機也已經進入民用市場,逐步改變我們的生活。智能家居方案中,AI攝像機幫助看護老人、小孩,對闖入的陌生人報警;智慧商鋪方案中,AI攝像機能夠對異常行為分析報警,分析客流狀況。AI攝像機已經成為人工智能落地的最主要力量。

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