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行業(yè)都在談的人工智能,當(dāng)前落地情況如何?

在安防領(lǐng)域當(dāng)前人工智能的發(fā)展水平究竟如何?還有哪些障礙和困難需要跨越和克服?
  在公共安全領(lǐng)域尤其是安全防范產(chǎn)品技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域,人工智能應(yīng)用已經(jīng)落地,2016年底北京安博會眾多安防企業(yè)的高性能芯片+機器視覺、深度學(xué)習(xí)算法等方案的相繼提出,同時在安博會上,基于GPU運算的方案、人臉識別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等已經(jīng)成為廠商的共識。那么,在安防領(lǐng)域當(dāng)前人工智能的發(fā)展水平究竟如何?還有哪些障礙和困難需要跨越和克服?未來的發(fā)展趨勢究竟如何?非常值得我們?nèi)リP(guān)注與探討。
 

  2017年3月,“人工智能”首次寫進政府工作報告,多只人工智能概念股在兩會期間也表現(xiàn)搶眼。安防領(lǐng)域主要是以視頻為核心數(shù)據(jù),通過視頻的直觀展現(xiàn)實現(xiàn)安防實際需求,隨著安防領(lǐng)域視頻的逐步增多,已經(jīng)無法通過人眼進行實時瀏覽和監(jiān)看,此時通過對非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化描述,達到快速定位視頻興趣區(qū)域,快速檢索查找的目的,實現(xiàn)類似人類大腦一樣的數(shù)據(jù)分析與信息碰撞,形成安防領(lǐng)域的行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用。所有這些將會極大提升視頻安防領(lǐng)域應(yīng)用前景,為人工智能在安防領(lǐng)域拓展多種機遇。

  安防是人工智能最具市場空間的應(yīng)用領(lǐng)域

        視頻是安防領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用最多的數(shù)據(jù),而視頻結(jié)構(gòu)化描述又是人工智能最直接的表達方式,隨著國家對維穩(wěn)的重視,視頻結(jié)構(gòu)化描述面臨爆發(fā)的增長模式,因此人工智能在安防領(lǐng)域最具市場空間。

      安防領(lǐng)域的人工智能主要集中在人、車、行為的分析識別上,不同的目標(biāo)有著不同的識別算法。對于人的人工智能主要包括人臉識別和行人識別,人臉識別特征,如性別、年齡、民族、眼鏡、笑容以及人臉特征數(shù)據(jù),行人識別特征,如背包、挎包、拉桿箱、裙子、帽子、傘、頭發(fā)、圍巾等。當(dāng)前的安防領(lǐng)域人臉的應(yīng)用,對于定點的,按照人臉抓取要求條件安裝的攝像機可實現(xiàn)落地應(yīng)用,對于通用的安防類攝像機,其應(yīng)用水平將大打折扣,不適合落地。

         而對于行人特征識別受到攝像機分辨率、光線以及角度的影響,在當(dāng)下的技術(shù)水平尚無法實現(xiàn)高精度的人體識別。車輛特征化比較成熟,在卡口/微卡口系統(tǒng)中基本做到落地實用,但是在治安攝像機,其精準度受到光線和角度的影響,精準度快速下降,無法達到落地實用。異常行為,如絆線、區(qū)域、遺留等可實現(xiàn)落地使用,其他如徘徊、聚集、火焰等需在特定場景下才可落地實用,通用場景尚無法落地實用。

  深度學(xué)習(xí)與高效計算奠定技術(shù)基礎(chǔ)
     
      
目前支持人工智能在安防領(lǐng)域內(nèi)得以落地的關(guān)鍵技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)與高效計算。眾所周知,由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使得人臉識別技術(shù)得到突飛猛進的發(fā)展,由原來的實驗室階段一躍成為現(xiàn)場可使用的技術(shù),但是深度學(xué)習(xí)帶來的另外一個負面效應(yīng)就是超大計算量。由于傳統(tǒng)的CPU不適合并行的圖像運算,使得人臉的解決方案面臨高昂的代價,而GPU(或TPU)等高密度計算的出現(xiàn)極大地緩解了深度學(xué)習(xí)對計算資源的需求,使得人工智能最終實現(xiàn)落地。

  人工智能在安防領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)

  盡管人工智能的應(yīng)用已是大勢所趨,但就當(dāng)前的行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀來看,人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用仍然存在相關(guān)技術(shù)限制,首要的挑戰(zhàn)便是技術(shù)的普適性,如光線、分辨率、環(huán)境等的影響。以人臉為例,按照人臉采集標(biāo)準設(shè)立的攝像機與普通的治安攝像機在捕捉人臉的數(shù)量和質(zhì)量上存在巨大差異。其次是技術(shù)計算需求,我們知道人工智能需要大量的機器運算,這對系統(tǒng)建設(shè)和維護都提出了較高的要求。當(dāng)前流行的CPU(i7)只能處理3-4路1080P分辨率下的人臉捕捉與特征化,如果要進行大量的人臉采集入庫,則需要大量的計算資源?,F(xiàn)在很多公司為了提高計算效率,采用GPU,但是如何保證GPU7X24不間斷穩(wěn)定運行,仍是橫亙在各家公司面前的難題。最后在市場上,人工智能當(dāng)前還處于應(yīng)用前期,這注定其處于較高的價位,如要進行大面積應(yīng)用,必然會對其價格提出較為適宜的要求。

  當(dāng)然,隨著人工智能在安防領(lǐng)域的大面積應(yīng)用,必然會催生更加適合應(yīng)用場景的技術(shù)創(chuàng)新,使得人工智能能夠適應(yīng)多種應(yīng)用場景,真正實現(xiàn)落地實用。

    (本文根據(jù)北京中盛益華科技有限公司研發(fā)總監(jiān)顧長海專訪整編)

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