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分析:AI时代下的智能分析与机器视觉技术

导读: 视频监控在高清化阶段获得前后端以及传输解码方式等领域的突破之后,海量的高清数据源给行业用户在业务上进行智能分析提供了基础的条件。在近年人工智能技术的渗透下,安防在深度算法、智能芯片、业务技术架构等产业链上的完善进一步加快了安防智能分析技术的落地应用。

视频监控在高清化阶段获得前后端以及传输解码方式等领域的突破之后,海量的高清数据源给行业用户在业务上进行智能分析提供了基础的条件。在近年人工智能技术的渗透下,安防在深度算法、智能芯片、业务技术架构等产业链上的完善进一步加快了安防智能分析技术的落地应用。目前,在人群分析与车辆识别方面均获得了长足的进展,安防智能分析技术大面积服务于行业应用的人工智能时代正迎面而来。

智能分析的关键领域

智能分析更直接的表述是机器的视觉分析,在安防领域,通过监控摄像机捕捉到的场景画面进行即时的结构化处理,通过语义分析等技术对视频数据进行分类处理存储,并通过后端服务器的智能分析功能进行业务处理。在这个监控系统分析处理过程中,需要前端摄像机、智能芯片、编解码协议、深度算法、业务技术以及高速运转的网络架构。

在今年安防产业链上最显著的变化是上游芯片商与智能算法公司的强势介入,NVIDIA(GPU)与Movidius(智能棒)更是在展会上大放异彩,与普通的芯片相比,这些世界顶级的专业芯片供应商在芯片的运算性能及功耗方面,做得更加的出色,在以安防机器视觉分析为核心的业务技术领域,更加切合当下智能分析对人脸与车辆的识别,识别速度与准确率在复杂场景下都有了很好的提升。

与软硬一体的智能芯片供应商一样,国内几大智能算法公司也在积极调整战略加快安防的布局,从单一的提供API接口按调用次数费用,到提供软硬一体的解决方案,算法公司也在大打机器视觉分析的牌。对此,北京格灵深瞳信息技术有限公司产品总监谭勇认为,视觉分析已经成为行业主流的技术趋势,安防设备及解决方案需要为视频监控在“看得广、看得远、看得清、看得懂”等系列问题上攻坚克难。

基于深度算法的智能分析,需要一个高速运转的业务技术网络架构是机器视觉分析的基础,在安防技术领域,主流的设备解决方案供应商都具有自己基于深度算法的业务平台,在统一标准的协议下对接各类不同等级的用户的前端设备,并高效处理汇集到指挥中心的视频数据。但是随着接入用户设备在长度与广度的增加,以及前端采集数据的激增,已有的网络架构在构建时的兼容与扩容能力的弊端逐渐显现。对此,需要新的构建新的网络架构以满足大安防时代的视频数据在传输、存储、分析等方面的需求。为此,浙江宇视科技有限公司副总裁闫夏卿强调,实现视频数据端到端一体化标准接口,构建算法、数据、计算资源之间的高速交互通道和智能到大数据的融合反馈通道,使得视频数据在传输速度和处理速度方面的能力得到大幅度提升,需要构建一个高速全媒体总线的“智能链计算”架构(如图1)。

图1 智能链计算

此外,编解码传输协议与获取高清监控视频数据技术在智能分析领域同样重要,不过相比于在新技术领域的探索,传统的安防监控技术对于设备解决方案商而言,难度并没有那么大,也更容易找到解决方案。

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