与实战结合,安防AI化才有意义

——专访科达市场总监刘志强
2017-11-14 09:33:56 来源:安防知识网 作者:林浩葵
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[摘要] 如果提起大数据,在安防行业里很多人脑海中第一时间都会跳出苏州科达这家企业,在近几年的安博会上,科达开始了一系列的布局,从2014年的“你好,大数据”,发布感知型摄像机,到2015年的“走进机器识图时代”,发布安防大数据平台,到2016年的“大数据,用起来” 演绎视频大数据在各行各业的实践成果,再到今年的“AI上大数据”,展出了端到端的AI赋能产品和视频大数据应用系统,为行业人士带来了基于公安、检察院、法院、智能交通等众多行业的最新产品与解决方案。

  如果提起大数据,在安防行业里很多人脑海中第一时间都会跳出苏州科达这家企业,在近几年的安博会上,科达开始了一系列的布局,从2014年的“你好,大数据”,发布感知型摄像机,到2015年的“走进机器识图时代”,发布安防大数据平台,到2016年的“大数据,用起来” 演绎视频大数据在各行各业的实践成果,再到今年的“AI上大数据”,展出了端到端的AI赋能产品和视频大数据应用系统,为行业人士带来了基于公安、检察院、法院、智能交通等众多行业的最新产品与解决方案。

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  科达市场总监刘志强表示:“安防智能化原来一直没有相应的标准,但现在相关部门已经在完善这部分标准的空白,2017年5月,公安部批准发布了GA/T1400 有关视频图像应用的系列标准,其中便包含了视频库标准规范,对前端摄像机及后端服务器等视图信息采集设备或系统所提供的视频片段、目标图片、特征数据的存储格式标准以及接口协议标准进行了定义,包括人的特征、车辆特征、行为分析等,此外,公安部也在规划人脸人像识别等智能分析系统的相关标准规范,让视频分析有标准可依。”

  对于这几年取得的成果,在安博会前夕科达总经理陈卫东总结道:科达将依托多年的行业积累,以算法为基础,以应用为驱动,从广度和深度两个层面,推进AI在不同行业的实战化。

  智能分析标准将进入规范化阶段

  “我们的产品融合了大数据和人工智能技术。”这是本次安博会上,笔者跑完展会后听得最多的一句话,虽说许多技术大牛已经指出,其实很多情况下只不过是用hadoop跑个脚本便能对外 “定义”自身进入智能化,但在这个“讲眼球”的时代中,却能吸引住人们的关注,这是智能化缺少严格标准产生的问题。

  科达市场总监刘志强表示:“智能化一直没有相应的标准,但现在相关部门已经在跟进这块标准的空白,相信很快便会推出视频库标准,主要规范前端摄像机及后端服务器所提供的特征数据,包括人的特征、车辆特征、行为分析等,让视频分析有标准可依。”这意味着未来行业所有涉及到智能分析的部分,都会按照统一格式进行识别与执行,让用户方便用到这些结构化的数据。

  AI上大数据

  人工智能与人的智能最大的区别在于,人脑只需经过简单几次的教导便能准确识别出相应的事物,但机器却不同,必须通过在海量数据的基础上进行不断深度训练,因此说智能是建立在海量数据基础之上是无需置疑的。

  深度学习与大数据之间具有密切的联系,围绕这层联系,先知先觉的安防企业已经提早布局,做好了相应的技术储备,科达便是如此。在本次安博会上,科达向人们展示了在AI前端、大数据平台以及大数据应用三个领域的最新成果。

  AI前端:包括感知型摄像机和移动终端两大类。通过AI赋能,这些前端不仅能够采集实时视频,还能抓取视频中人员、车辆的目标快照,并提取这些目标的特征,将视频变成计算机能够处理的结构化数据。

  大数据平台:包括云计算、云存储、深度学习、视图库四个部分。AI前端采集的视频、图片以及结构化数据进入大数据平台,进行存储和深度的二次分析,分析后的图片、短视频以及结构化的数据汇入视图库,形成完整的视频大数据内容。

  大数据应用:包括海燕车辆大数据分析、猎鹰人像大数据分析、猎鹰视频结构化分析、EzView图侦与合成作战等系统。通过这些系统,开展一系列的人像大数据、车辆大数据分析、研判以及合成作战应用。

  “未来所有的前端,都会被AI赋能,不管是固定的还是无线的产品,都能在前端完成目标特征的识别及提取,而后端服务器、平台等完成视频结构化分析,这些前后端设备我们称之为AI赋能设备。”刘志强介绍,“前后端产生的数据如果要应用,离不开大数据平台的支撑,缺乏其中一部分,都是不完整的深度应用解决方案。”

  为了让大数据、人工智能在行业落地,推进视频实战应用发展,科达当前组建了100多人的深度学习团队,从人、车、视频质量检测、场景标记等算法上,研制开发相关AI产品,布局智能立体化安防解决方案。

  人工智能的泡沫

  在本次安博会上,AI的概念已经超乎意料的火热,甚至有点泛滥,不少行业人士已经站出来对这种现象表示担忧。

  刘志强表示,虽然算法及技术的进步,已经让深度学习在行业应用中进入实战阶段,但从理性的角度上看,当前市场上仍然存在着误导性的宣传,容易让人混淆。他指出,当前人工智能在行业的应用仍然存在以下几点挑战:

  一、深度学习需要大量的数据样本进行训练,理论上收集数据便可以让机器无所不能,但现实却不是如此。各个地区各个行业样本特征的差异,直接限制样本是无法无限制收集的,除了边缘计算外,研究如何在有限样本下提升学习能力是企业要直面的难题;

  二、如何将收集到的安防场景的数据样本与实战结合起来,是安防AI化真正要思考的问题,技术如果不与实战融合,那么行业在本质上是没有进步的;

  三、安防AI的广度和深度如何发展,当前智能前端所识别的数据仅仅是浅层信息,未来如何在广度上衍生出更多细分领域产品及在深度上如何完成深层信息的认知,是深度学习在安防行业的挑战。

  也许正如网上一位技术大牛所谈那样——因为人工智能不同于卖盒饭或者搞劫持,凡小学肄业以上文化程度,对手段之道德底线无特殊要求者皆可以胜任,它需要对于科学技术真正的信仰与坚持,对于背景理论多年的修养与磨练,远非看上去那样简单美好,安防的AI之路刚刚开始,未来“九九八十一难”般的荆棘,绝不是一句口号便能解决的,更重要的是勤勤恳恳地躬行科学技术研究工作。


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[责任编辑:knight]

作者:林浩葵文章数:362
安防领域记者,侧重安防资讯、技术分析领域研究。

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