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2018人工智能安防六大发展趋势展望

近年来,从国家安全的保障、大型国事活动和集体活动的安全防护,到交通、金融、能源、平安城市的安全守护,再到工业自动化、生产智能化的深度应用以及社区、家庭生活的安全、便捷服务,安防行业正在越来越多的展现在世人面前,改变着人们生活的方方面面。

  在此背景下,企业们必须走一步看百步,了然新技术下产业的未来走势,而这都将决定着企业产品的周期、产业竞争的最后胜败。藉由此,雷锋网总结、展望2018年安防产业六大发展趋势,以飨读者。(仅作讨论)

  一、专用芯片革新,AI落地安防更加迅速

  1.76亿台,这是中国截至目前视频监控摄像头的保有量。

  在“平安城市”等国家重大安防项目的推动下,“天网”工程顺利铺开,从城市蔓延至农村。与此同时,面对由于海量摄像头而产生的兆级视频数据量,人们无所适从。

  AI的“进驻”让这些问题都迎刃而解。它能够将视频图像内容转化成清晰表达目标属性的结构化数据,然后通过深度学习算法进行智能化分析,有效提高数据处理效率、进行数据深度挖掘。

  尽管AI在处理海量数据上更加“得心应手”,但它的“身价”也让一个一个摄像头卖出去的安防厂商高攀不起。大华股份董事长傅利泉曾公开表示,价格是AI技术落地安防行业的最大阻碍之一。

  这一观点也得到了众多安防高管的认同。他们透露说,一个普通摄像头加装人脸识别等功能,成本上升3000元。比如海康威视“深眸”应用的NVIDIA 的Jetson TX1 芯片,市面售价在3000 元以上,一台“深眸”成品均价在5000元左右,而一台普通的IPC才1000元左右。

  从这来看,围绕AI落地安防是否顺利的重要因素之一就是:AI芯片的高成本。

  芯片在很大程度上决定着安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等。过去几十年,芯片算力层面的角逐与中国厂商无关,被国外几大厂商“垄断”,技术的诱逼下,包括海康威视、大华股份、宇视科技等安防巨头都与英伟达、英特尔等芯片商保持紧密联系。

  而到了2018年,这一“垄断”局势也许会有所改善。

  如今,中国厂商围绕AI芯片的研发都在紧锣密鼓地进行着,除了英伟达的通用GPU之外,目前已有针对安防行业开发的智能芯片,如深鉴科技的DPU 芯片(FPGA)、寒武纪的AI 服务器芯片(ASIC)等;此外,国内以计算机视觉技术起家的企业中,如商汤科技、Face++、云从、依图等企业也凭借自身的技术积累向下游芯片环节延伸。

  从这来看,2018年适用于智能摄像头的嵌入式AI 芯片价格有望降低,进而提高智能摄像头渗透率。当然,这一点国外芯片厂商肯定也已意识到,也许明年的战场将会从今年的国内算法大战迁移至明年的国际算力大战。

  二、“云边结合”将成安防智能化的主流选择

  回到第一点,由于AI芯片价格不菲,受制于成本因素,以往来看,安防厂商较多采用后端智能方案,通过后端智能NVR实现特征提取、人员检索等功能。

  但从长远来看,云边融合是必然趋势。今年深圳安博会期间,海康威视总裁胡扬忠就曾公开表示,将AI算力注入边缘,赋能边缘智能是大势所趋,通过统一调度IPC、NVR等分散式的智能设备资源,在数据源头就近提供以视频为核心感知数据,实时预处理、存与传等服务,在提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时,分摊海量数据给中心节点带来的并发压力。

  摄像头传输的是7*24 小时不间断的实时视频流,前端摄像头数量达到一定规模时,对传输和存储的压力巨大。而在前端抓拍+后端智能模式下,传输的是图片流,仅在有人脸抓拍图片的情况下才需要占用带宽,极大地节省了带宽和存储资源;

  另外,由于云边结合的原理是将智能算法前置,通过边缘计算,将人脸识别等应用的抓图的压力分摊到前端,解放中心的计算资源。

  据依图科技业务发展副总裁罗忆透露,前端智能的设计思路是之前网络通信宽带受限的情况下,厂商为了节约带宽,只能将视频压缩传送,而在这个过程中,信息一定是受损的。于客户而言,如果带宽足够、传输成本足够低,最合理的方案是在原视频中把需要的要素(结构化视频)抓取出来然后传输回来。

  值得注意的是,如今云边结合还未形成最优方案,这是一个值得去思考的方向。

  三、数字视网膜对城市大脑的升级

  现阶段,通过监控摄像头让城市变得更智慧,不仅仅是单一的视频检索和计算机视觉问题,而是在面临海量信息和突发事件时,能否能迅速做出反应、能否降低计算量、能否有效识别和检索等一系列庞大的系统工程。

  现有视频监控体系的弊病,使得很多复杂任务无法完成,即便是人工智能大规模渗入后,需求方也往往为了一些特殊目的才加特定的智能摄像头和处理系统。

  有些专用摄像头只是用来识别车牌号,有些摄像头只用来识别人脸,这种打补丁式的方法实际会带来很多问题,大家把它叫做“一对一模式”。

  于是数字视网膜应运而出。

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