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安防巨头大华股份是如何布局人工智能的?

导读: 两年前安防领域之所以引起明星计算机视觉创业公司的关注,主要由于安防领域的痛点还得不到有效解决。

两年前安防领域之所以引起明星计算机视觉创业公司的关注,主要由于安防领域的痛点还得不到有效解决。但随着监控设备商对自身问题解决的需求愈发强烈,以及算法的门槛的降低,使得传统监控设备商也开始利用 AI 技术解决视频监控难题。

近些年,安防巨头们纷纷在人工智能的大环境下根据自身特点,提出新的战略,如海康威视的“AI+”、大华的“视频+”、宇视的“SMV”、东方网力的“最强大脑”等等。

总体而言,“AI+安防”是从前、后端智能的模式升级,前端通过 GPU 运行算法,进行视频的的采集,后端利用大数据,进行分析和检索等。

得益于多年来自身对安防业务的深入理解,大华、海康威视这类厂商在深耕 AI 安防方面有着更显著的优势。

安防巨头大华股份是如何布局人工智能的?

2016 年,大华整合了上百台高性能计算机,建设深度学习计算集群,现已完成了深度学习计算中心的建设。依托于 CPU、DSP、GPU 和 FGPA 等芯片平台上的软硬件研发能力,大华已经形成了一系列基于深度学习的智能产品,包括前后端的人脸识别、卡口电警、视频结构化、双目立体视觉和多目全景拼接产品。

本文将讲述大华在 AI 领域的研究和实际落地案例,主要涵盖数据结构化化、车辆识别、人脸识别、深度学习等几大方面。

一、大华在数据结构化化方面的工作

众所周知,传统智能分析产品所产生的数据较为单一。业内人士向雷锋网表示,安防领域的大数据、云计算与其他行业有很大的差异,首先音视频数据本身体量巨大,接入硬件数量较多,且高并发。

在这种环境下,它对平台的扩充性、部署灵活性、运算能力要求均非常苛刻。

视图萃取技术

格灵深瞳 CEO 赵勇曾给雷锋网介绍到,目前以视频数据为核心的安防监控体系,其实给客户带来了大量的麻烦。从前端传感器直接获得的数据其实是一种非结构化信息,把非结构化的数据放在客户跟前,然后寻找线索犹如大海捞针。只有在实现结构化处理后,才能将其中有价值的数据直观、高效的保存、处理和应用。

所以安防行业把希望寄托在智能化上,所谓智能化就是能够把人工智能引进来,把所有的视频数据除了引入人以外,还通过引进人工智能技术来分析它,自动把视频数据里面的内容和目标变成结构化数据。

安防巨头大华股份是如何布局人工智能的?

何为结构化数据?结构化数据就是数据能够直接表达目标的性状、属性以及身份。这种数据可以大规模去检索,大规模地分析、统计。

为此,大华股份在近些年研究视图萃取技术解决这一问题。视图萃取技术实现对海量视图的实时结构化提取,对人、车、物识别分离,提取有效结构化数据,并对视图中的车、人脸进行深度结构化处理,实时感知城市中的高危人员和车辆。

其不仅可以对实时监控视图做结构化与应用,还可对历史视图做结构化归档与应用。通过萃取技术,视图存储量降低到过去的 1/20 左右。结构化后的高价值信息可以长期保存,让事后侦查搜索目标变得更加快速。

而且这些数据可以随时与公安业务系统做大数据碰撞,实时做预警、决策、联动。

以下为萃取技术示意图:


安防巨头大华股份是如何布局人工智能的?

这里有人可能会有人问到,萃取和与之相似的浓缩摘要有何区别?

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