人工智能视觉技术公司千视通完成近亿元A轮融资,重新定义行业

原标题:快讯|人工智能视觉技术公司千视通完成近亿元A轮融资

"u003Cimg src="http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRXJQjmI3olrExd" img_width="740" img_height="416" alt="四大股东加持,千视通又杀入智慧社区" inline="0"u003Eu003Cpu003E先后获得川大智胜、佳都科技、明略数据、比特大陆四大股东加持,2011年就开始研究视频结构化技术,千视通显然成为AI初创公司中的翘楚。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E早年,基于全目标结构化的视频感知智能,主攻行人、车脸的各类属性,千视通在公安、交通等领域,做出了不错的成绩。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E今年,千视通又杀到了智慧社区领域,旗帜鲜明的亮出了自己“AIoT场景融合战略”,并主打“无感通行”解决方案。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E将Re-ID和人脸Face-ID融合,并加入三维人脸识别,打造“一人一档”。千视通将最前沿的技术与场景融合,带到了社区这一领域。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Ch3u003ERe-ID和Face-ID融合,打造无感通行u003Cu002Fh3u003Eu003Cpu003E近年来,不少企业都开始进入智慧社区这个战场,大型安防厂商、通讯巨头、BAT,以及新兴的AI初创公司都涌入到这一赛道,再加上社区领域的传统企业,社区的智能化正成为各个企业AI落地的新着力点。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E这一格局下,成立于2011年,在公安、交通等智能化方面颇有建树的千视通,也选择在今年正式进军社区领域,并提出了“无感通行”的场景解决方案。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“无感通行”是什么?u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E千视通联合创始人、CTO兼首席科学家胡大鹏博士解释道,千视通基于左右各75°的150°三维人脸技术,通过区域内的各个卡口、门禁、监控摄像头等人脸采集设备联动识别,360°跨镜头关联人的行踪轨迹,生成了“一人一档”,从而提供了“无感通行”的一系列应用。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E简单来说,就是将人脸Face-ID、跨镜追踪Re-ID,以及三维人脸识别结合起来。u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E其中,Re-ID,又称跨镜追踪,是近年来计算机视觉领域的一个重点研究方向。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E作为人脸识别技术的重要补充,其内核便是在不同视频中且无法获取清晰人脸特征信息前提下,机器通过穿着、发型、体态等信息将同一个人识别出来,增强数据的时空连接性。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E那人形Re-ID和人脸Face-ID怎么融合应用呢?u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E行人经过某些地方的闸机、门禁、卡口等,摄像头会捕捉到他非常清晰的人脸和人形照片;而在捕捉不到高清人脸的地方,这时通过联合不同的系统,获取到行人的资料,根据底层的算法,将多个维度的信息和属性进行关联,属性越多,档案便建得越完善。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E不过,值得一提的是,Re-ID的实现目前还不够成熟,其在确定人身份的唯一性上并没有人脸高。但相对人脸识别不可能在每一个摄像头都能看到清晰人脸,人形的捕捉则相对更多。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“千视通的思考,就是用摄像头将出现较多的人形和唯一性较高的人脸进行关联,从而提高识别准确度。Re-ID可以相当是胶水,将人能够连接起来。”胡大鹏说道。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Ch3u003E三维人脸识别,打破二维人脸的约束u003Cu002Fh3u003Eu003Cpu003E而为什么有了二维人脸识别,还要做三维人脸识别?u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“在通过卡口拍摄人脸的场景中,我们发现很多人在低头玩手机,这就导致人脸无法清晰完整的被捕捉。很多知名厂家也都试过,但都没有办法。”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“这就是我们做三维人脸的初衷。”胡大鹏说道。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E胡大鹏介绍道,二维人脸识别在非约束条件下面临很多问题,如大角度检测,用户在低头或侧面通过摄像头时,原本人脸识别的高准确率就会大幅下降,甚至直接检测不了。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E并且,光线情况的变化也会直接导致算法不准,如侧光、逆光、暗光等情况,在室内外场景都非常普遍。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E相对来说,三维人脸的应用优势:一是可以活体检测,防止用照片、头套等“假人脸”进行识别,适合对安全布控要求较高的区域使用;二是比较容易适应真实场景下的光线变化问题;三是不同的人脸角度基本都可以识别,提升了用户体验和通行效率;四是更好解决了化妆前后差异的识别问题等。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E三维人脸识别采集的人脸的三维图像,相对二维人脸多一位深度数据,能整体复原人的头像。u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E胡大鹏介绍道,通过其目前打造的成像采集系统,能高逼真数字化还原真实人脸,脸部深度达到0.05毫米的精度。基于复原的头像,再用虚拟摄像头去调节光线和角度,就能生成更多仿真图片,对摄像头进行更好的训练。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E不过,三维人脸目前对于非常小的人脸,精度提高还有待优化。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E并且,基于摄像头的动态人脸识别上,采用三维人脸还并不成熟。通过闸机的配合式识别,相对应用更多。这也是千视通正在调整和优化的方面。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Ch3u003E一人一档,落地智慧社区u003Cu002Fh3u003Eu003Cpu003E有了跨镜追踪Re-ID和三维人脸识别,千视通又如何将其落地于社区领域?u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“我们的解决方案分为四点,包括无感通行、一人一档、利旧建新、火情检测。”胡大鹏阐述了整体的方案。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E如“一人一档”中,在系统的管理后台,会通过2D或3D地图,将检测到的所有人和事进行关联、重建,这样“一人一档”更加精细化,从而做到对人员行为的智能化管理。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E例如黑名单报警,会对出现在摄像头中的黑名单人员进行报警,类似还有陌生人报警、围栏报警、未授权区域报警、访客超时报警、行人属性报警等。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E除此之外,还能在保持原有设备的基础上,将设备绑定边缘计算盒子,实现智能前移到边缘端。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在火情监测方面,摄像头能做到比火灾自动报警设备更及时,一旦发现火苗、烟雾等,及时发出警报。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E不过,社区的场景也很细分,外来人口的监测就是其中一个问题。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E此前有业内人士提到这一问题时就谈到,外来人口检测时可能会牺牲一定的准确率,但能减少误报率,这样折衷处理,系统才能更好运行。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E对此,胡大鹏的回答是,检测的“节点”很重要,千视通更依赖用更全的产品线部署社区。u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“如果只靠摄像头是做不起来的,所以‘节点’很重要。单靠摄像头肯定会有漏检,所以我们还有闸机。这也是为什么,我们想尽可能多提供点配套给社区。”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E而在社区场景中,要做的还不止这些,目前也还有很多问题正待解决。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E一个是传统社区改造的问题,尤其是传统摄像头分辨率很低,这给分析和识别到来了很大困难。目前对于监控视频进行智能分析的过程中,需要保证前端的摄像头中采集或传输的视频是较为清晰的。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E而很多社区中的摄像头视频压缩比很高,导致其中的人脸模糊,无法进行特征提取。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E另外,就是跨摄像头中识别的问题。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E跨镜追踪Re-ID的一个问题在于,单个摄像头无法捕捉到人的完整行迹。因而,Re-ID可能在绘制某段轨迹时,将两个不同的人错识为一人,造成跟踪错误。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E而再在其他摄像头中捕捉到正确轨迹后,就需要截断之前关联的轨迹,重新进行关联和校正,这就涉及到校正轨迹的问题,对后台的训练能力考验很大。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Ch3u003E智慧社区:市场还很大,处于零星的竞争u003Cu002Fh3u003Eu003Cpu003E作为杀入智慧社区的新秀,那么千视通如何看待目前智慧社区领域的市场格局和竞争呢?u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E接触过不少进军智慧社区领域的大厂,胡大鹏表示,“并没有发生某个企业一下子要占领这个市场的状况。”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E胡大鹏认为,目前很多大厂更倾向于提供一个AI平台。他们并不想直接去深入每个细分行业,而是想通过平台提供很多算法,与细分领域企业进行合作,将算法融合,依靠这些企业进入细分市场。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E”以往大公司可能每一个行业都做,但他们逐渐发现这样很累。现在,他们反而站得高一些。”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E相对于大厂商的大规模占领市场,胡大鹏更愿意用“零星的竞争”来形容目前的市场格局。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“目前的社区行业是从两个不同层面去赋能,一方面是大公司帮中小企业,去赋能;另一方面是中小企业深挖不同行业,去赋能行业。我见到整个生态大概是这样。”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E未来3到5年,智慧社区领域的发展会是怎样呢?u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“这个很难说,因为真的能做起来的话,规模还很大。”胡大鹏说道,“很多地产厂商,我们也有在接触,他们都有这些需求。他们想在建楼以外,增加一些AI的功能,让管理更容易。很多厂商都跃跃欲试,所以我相信未来的市场还很大。”雷锋网雷锋网雷锋网u003Cu002Fpu003E"'.slice, groupId: '6717869472952107524

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投资界9月7日消息,人工智能视觉技术公司千视通宣布完成近亿元A轮融资,由明略数据、比特大陆联合领投,早期投资方佳都科技追投。

先后获得川大智胜、佳都科技、明略数据、比特大陆四大股东加持,2011年就开始研究视频结构化技术,千视通显然成为AI初创公司中的翘楚。

3月23日,由雷锋网 & AI掘金志主办的第二届中国人工智能安防峰会,在杭州正式召开。

3 月 23 日,由雷锋网 & AI 掘金志主办的「第二届中国人工智能安防峰会」在杭州召开。

据了解,本次融资将用于两个方面。第一,将加大投入香港、长沙、上海人工智能研究院的发展,引进机器视觉技术顶尖人才和团队,巩固公司在360°跨镜追踪(Re-ID)、150°人脸识别、视频感知大数据、图像信号增强等技术及与应用方面的实力与储备;第二,加强产品、销售、市场等团队配置与建设。

早年,基于全目标结构化的视频感知智能,主攻行人、车脸的各类属性,千视通在公安、交通等领域,做出了不错的成绩。

延续第一届峰会的高水准、高人气,2019年中国人工智能安防峰会再度站在算法、工程和产品的最前沿,推动安防行业认知升级。

峰会现场,地平线芯片解决方案事业部总经理张永谦发表了题为《地平线 AIoT 边缘计算芯片,赋能万千行业》的演讲,系统介绍了地平线对于 AIoT 落地方案的思考和实践。

千视通专注人工智能视觉技术开发,推动原创AI技术在智慧城市、智慧警务等领域的应用落地。据了解,千视通的“交通违法与事件感知系统”,可灵活基于各类AI平台进行部署,适配各种复杂的道路场景,快速判断目标是否存在违法行为,并识别出十六种违章类型,解决原有交通检测设备不能支持的涉及行人、非机动车的新型违章检测、传统非现场执法的效率和成本问题。

今年,千视通又杀到了智慧社区领域,旗帜鲜明的亮出了自己“AIoT场景融合战略”,并主打“无感通行”解决方案。

本次峰会也是海康、大华、华为、阿里、腾讯、AI独角兽,因“AI安防”首次同台。大会共聚集了1000多位政企管理层和技术研究员,探讨2019年的AI安防智能技术部署、前沿算法应用与商业战略布局。

张永谦谈到,随着智能终端的普及应用,人们身边的数据规模正在爆发式地增长。处理如此庞大的数据量仅仅依靠后端 AI 是远远不够的,一定需要端、边、云的融合。因此基于 AIoT 的边缘计算是大势所趋,而在 AIoT 中,芯片又是非常重要的组成部分。

同时,从道路高清视频、卡口、电警等前端收集到的实时/非实时城市交通数据,都可成为宝贵的“原材料”,经系统智能分析后,提供进行路况预测、调度指挥、执法预防和交通诱导等服务。

将Re-ID和人脸Face-ID融合,并加入三维人脸识别,打造“一人一档”。千视通将最前沿的技术与场景融合,带到了社区这一领域。Re-ID和Face-ID融合,打造无感通行

论坛共设置“城市大脑与边缘计算”、“全球顶尖算法应用”、“前端动态识别与智能视频云”、“城市AIoT与边缘智能引擎”四大议题,出席的15位演讲嘉宾分别是:

张永谦表示,现在行业内真正有能力将芯片和算法进行整合的企业其实非常少。地平线希望通过软硬一体的方式帮助更多的企业实现智能化升级,为他们提供完整的底层 AI 解决方案。

千视通发现,在视频采集处理的场景应用过程中,假如要在终端部署AI运算能力,那就需要把所有摄像头换成智能摄像头,价格昂贵成本高。

近年来,不少企业都开始进入智慧社区这个战场,大型安防厂商、通讯巨头、BAT,以及新兴的AI初创公司都涌入到这一赛道,再加上社区领域的传统企业,社区的智能化正成为各个企业AI落地的新着力点。

上午场:阿里巴巴华先胜、海康威视浦世亮、大华股份殷俊、地平线张永谦、深瞐科技陈瑞军、商汤科技张果琲、浪潮商用机器张琪。

带着这样的初衷,地平线在 2017 年流片并正式发布了第一代边缘 AIoT 人工智能处理器旭日 1.0,到 2018 年底,这款处理器的出货量已经超过了十万套,广泛应用于摄像头、智能显示设备和边缘盒子等产品中。

因此,千视通基于在全国数十个智慧警务项目建设中的实战摸索及对公安刑侦系统的深度理解,针对性的提出了“端+云”一体智能视频应用解决方案,充分利用“端”贴近应用场景和“云”算力集中强大的优势,实现人工智能算法的分布式部署。“端”指的是前端智能视频设备,“云”指的是后端分析应用平台。

这一格局下,成立于2011年,在公安、交通等智能化方面颇有建树的千视通,也选择在今年正式进军社区领域,并提出了“无感通行”的场景解决方案。

下午场:香港科技大学权龙、原松下研究院申省梅、华为余虎、触景无限肖洪波、旷视科技安洋、千视通胡大鹏、腾讯李牧青、中科院自动化所王金桥。

据悉,2019 年地平线还将在此前产品和数据基础上推出旭日 2.0。

千视通的视觉技术,是通过特定场景捕捉人、车、物、事件,再把视频中的物件分解,让纯粹的像素内容变成有含义可再推理的信息单元,为后续的大数据分析提供原材料。其原创的360°跨镜追踪Re-ID、150°人脸识别、交通感知等,都是构成感知世界的核心技术。返回搜狐,查看更多

“无感通行”是什么?

以下是本次大会的精彩回顾:

张永谦介绍,旭日 2.0 具有更高的检测、分类和识别精度,可以对图像中的每一个像素进行智能分析。基于旭日 2.0 芯片的解决方案支持在前端部署 50 万人的大库容动态人脸识别,打造真正意义上前端视频结构化摄像机,以及对密集场景的人流进行 3D 建模和行为分析。

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千视通联合创始人、CTO兼首席科学家胡大鹏博士解释道,千视通基于左右各75°的150°三维人脸技术,通过区域内的各个卡口、门禁、监控摄像头等人脸采集设备联动识别,360°跨镜头关联人的行踪轨迹,生成了“一人一档”,从而提供了“无感通行”的一系列应用。

主题一:城市大脑与边缘计算

此外,地平线考虑到很多客户自身拥有越来越强的算法能力,随着行业发展,他们也开始追求个性化、差异化的竞争策略,在某些时候不一定会直接选择训练好的模型。为此,2019 年地平线除了提供完整的智能解决方案外,也会在年底推出新一代工具链。客户可在一个很容易部署的可视化私有或公有平台上,用自己的数据训练他们的模型,并部署在他们的智能产品上,从而实现双轮驱动:既提供标准化方案,又提供差异化方案。

简单来说,就是将人脸Face-ID、跨镜追踪Re-ID,以及三维人脸识别结合起来。

城市大脑,是未来城市的云基础设施,边缘计算,则是城市大脑的感知组织。

以下是张永谦的现场演讲内容,雷锋网做了不改变原意的整理与编辑:

其中,Re-ID,又称跨镜追踪,是近年来计算机视觉领域的一个重点研究方向。

随着摄像机的身份,从单一的“抓逃”工具逐渐演化为城市管控入口时,安防行业,正在进入“去安防化”的时代。

大家好,今天给大家汇报一下过去一年里我们对 AIOT 落地方案的思考与实践。

作为人脸识别技术的重要补充,其内核便是在不同视频中且无法获取清晰人脸特征信息前提下,机器通过穿着、发型、体态等信息将同一个人识别出来,增强数据的时空连接性。

《城市视觉智能计算平台》

AI 市场很大,同时落地难度也非常高 。过去一年,我们在推动 AI 落地方面做了大量探索,并取得了不错的成绩:2018 年出货量超过 10 万套,2019 年出货量预计将达到百万套。那么,我们是如何做到的呢?

那人形Re-ID和人脸Face-ID怎么融合应用呢?

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首先,我认为基于 AIoT 的边缘计算是大势所趋。因为随着智能终端的普及应用,人们身边的数据规模正在爆发式地增长,处理如此庞大的数据量仅仅依靠后端 AI 是远远不够的,一定需要端、边、云的融合。而在 AIoT 中,芯片又是非常重要的组成部分。

行人经过某些地方的闸机、门禁、卡口等,摄像头会捕捉到他非常清晰的人脸和人形照片;而在捕捉不到高清人脸的地方,这时通过联合不同的系统,获取到行人的资料,根据底层的算法,将多个维度的信息和属性进行关联,属性越多,档案便建得越完善。

阿里巴巴集团副总裁、达摩院AI中心负责人 华先胜

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不过,值得一提的是,Re-ID的实现目前还不够成熟,其在确定人身份的唯一性上并没有人脸高。但相对人脸识别不可能在每一个摄像头都能看到清晰人脸,人形的捕捉则相对更多。

大会伊始,阿里巴巴集团副总裁、达摩院AI中心负责人华先胜博士围绕“城市大脑和视觉平台”这一主题发表精彩演讲,瞬间点燃了现场气氛。

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“千视通的思考,就是用摄像头将出现较多的人形和唯一性较高的人脸进行关联,从而提高识别准确度。Re-ID可以相当是胶水,将人能够连接起来。”胡大鹏说道。三维人脸识别,打破二维人脸的约束

华先胜博士曾于上一届中国人工智能安防峰会中讲述了城市大脑背后的大规模视觉计算。今年,他在此议题上更进一步,全维度地分享了阿里“城市视觉智能计算平台”在各行各业中的应用落地。

地平线 AI 芯片落地的核心策略是软硬结合。因为我们通过在边缘计算落地过程中的思考和实践发现,传统架构——不管是传统的 X86 架构,还是新一代的 GPU 架构,都无法满足端上对高性能、低功耗和低成本的苛刻要求。软硬结合的好处是,既可以把性能做到最好,又能以非常低的成本和功耗让 AIOT 真正落在前端。

而为什么有了二维人脸识别,还要做三维人脸识别?

华先胜博士指出,人工智能在商业领域的成功都遵循一个规律,即通过算力+算法+数据挖掘城市数据中的价值,能挖掘出多大的价值点,这是最为核心的要素。

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“在通过卡口拍摄人脸的场景中,我们发现很多人在低头玩手机,这就导致人脸无法清晰完整的被捕捉。很多知名厂家也都试过,但都没有办法。”

视觉智能作为人工智能的重要组成部分,其信息处理具有数据量大、复杂度高等特点。视觉信息处理要取得好的效果,必须借助大的计算平台,而且这个平台应该具备全面、全量、实时、灵活、开放这五大特点。

我们公司自 2015 年成立以来就开始在边缘计算和软硬结合这条道路上探索,如今已经快四年了,融资总额超 7 亿美金,公司人数也增长到了 1000 多人。2017 年 12 月,我们推出了第一代人工智能处理器,到 2018 年底出货量已经超过了 10 万套。

“这就是我们做三维人脸的初衷。”胡大鹏说道。

阿里推出的“天擎”就是这样一个视觉智能计算平台,“天擎”平台上包含了数百种算法,同时他也可以接入第三方算法,灵活实现各种功能。保持开放性的同时,阿里也采用一系列措施充分保证了平台的安全性。借助这个平台,客户还可实现算法的效率提升和云边协同。

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胡大鹏介绍道,二维人脸识别在非约束条件下面临很多问题,如大角度检测,用户在低头或侧面通过摄像头时,原本人脸识别的高准确率就会大幅下降,甚至直接检测不了。

据华先胜博士介绍,目前“天擎”平台已经广泛应用于公安、交通、互联网多媒体、医疗、工业视觉、视觉智造等多个领域。

软硬结合的策略除了在产品层面有许多好处,也契合客户的需求。现在行业内真正有能力将芯片和算法进行整合的企业其实非常少。地平线希望通过软硬一体的方式帮助更多的企业实现智能化升级,为他们提供完整的底层 AI 解决方案。客户只需要基于我们的底层解决方案开发行业应用就行了,这样可以大大提高 AI 落地的可能性,同时让客户以最少的投入和最低的风险做成这件事情。正因如此,2017 年底地平线推出第一代芯片解决方案后,很快就得到了客户的认可。

并且,光线情况的变化也会直接导致算法不准,如侧光、逆光、暗光等情况,在室内外场景都非常普遍。

《AI赋能,共筑未来》

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相对来说,三维人脸的应用优势:一是可以活体检测,防止用照片、头套等“假人脸”进行识别,适合对安全布控要求较高的区域使用;二是比较容易适应真实场景下的光线变化问题;三是不同的人脸角度基本都可以识别,提升了用户体验和通行效率;四是更好解决了化妆前后差异的识别问题等。

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那么,我们具体是如何推动 AIoT 落地的呢?

三维人脸识别采集的人脸的三维图像,相对二维人脸多一位深度数据,能整体复原人的头像。

海康威视高级副总裁、研究院院长 浦世亮

推出旭日 1.0 的时候,我们思考了几个问题:一是我们该面向哪些行业;二是聚焦怎样的场景;三是做成什么样的产品形态。思考的结果是,旭日 1.0 是一款面向前端的产品,主要功能是人脸识别。因为我们认为,在 AIoT 落地的过程中,人脸识别一定市场最大、落地最快的。

胡大鹏介绍道,通过其目前打造的成像采集系统,能高逼真数字化还原真实人脸,脸部深度达到0.05毫米的精度。基于复原的头像,再用虚拟摄像头去调节光线和角度,就能生成更多仿真图片,对摄像头进行更好的训练。

浦世亮指出,我们所处的信息和数据环境正在发生深刻变革。这使得人工智能在传统行业拥有巨大的应用价值。

确定人脸识别这个方向后,我们又思考,应该在哪些行业和应用场景落地,要做成怎样的产品形态。最后我们确定了三个产品形态:

不过,三维人脸目前对于非常小的人脸,精度提高还有待优化。

与此同时,人工智能的技术发展还处在比较早期的阶段,只适用于确定性的、有约束场景的任务。因此 人工智能应用正在以场景化和碎片化的方式涌现。

一是智能 IPC,主要用在政府相关的场景,因为政府推动的智慧城市和公共安全是当前最为坚实的市场。这款产品可以实现人脸抓拍、人脸识别和人流统计,我们针对具体场景中的不同光线、人数和遮挡等情况做了许多优化,最终使其能够真正落地。

并且,基于摄像头的动态人脸识别上,采用三维人脸还并不成熟。通过闸机的配合式识别,相对应用更多。这也是千视通正在调整和优化的方面。一人一档,落地智慧社区

一方面,我们看到实体经济对AI的需求非常旺盛;另一方面,AI的落地又非常困难和缓慢。浦世亮表示,AI落地需要同时具备数据、算法、算力、产品、系统五大要素,但事实上大部分传统企业都很难完整具备。因此,我们迫切需要建设开放共享的人工智能产业生态,更好地共享和利用资源。海康威视的AI开放平台正是在这一背景下应运而生的。它一方面可以使得零算法基础的行业用户可以训练自己应用场景的算法,另一方面可以使众多AI从业者拥有自己的智能硬件。

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有了跨镜追踪Re-ID和三维人脸识别,千视通又如何将其落地于社区领域?

海康威视AI开放平台拥有三大特点:一是能够基于少量数据迅速生成满足场景化需求的AI算法;二是算法的训练优化可以全部自动实现;三是可以基于海康的硬件基础,开放具有强大感知能力的智能产品。

二是面板机,在通行、考勤场景用人脸识别取代一卡通,这个市场潜力巨大。面板机是一个带屏的设备,这意味着可以对人机交互进行再运营,这是一大天然优势。针对这个场景,我们推出了旭日 X1600 系列的完整解决方案。客户只需要设计外观结构,在上面做一些简单应用开发,就可以快速推出一个智能通行或门禁的解决方案。

“我们的解决方案分为四点,包括无感通行、一人一档、利旧建新、火情检测。”胡大鹏阐述了整体的方案。

浦世亮介绍,过去一年里,海康威视已经成功将AI开放平台应用于环保、物流、旅游、气象、城管等多个领域的智能化升级。

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如“一人一档”中,在系统的管理后台,会通过2D或3D地图,将检测到的所有人和事进行关联、重建,这样“一人一档”更加精细化,从而做到对人员行为的智能化管理。

《人工智能提升场景化应用体验》

三是边缘盒子。推出智能 IPC 和面板机后,我们发现市场上已经部署了海量的摄像头,许多客户希望能在不改变原有部署的情况下,为这些摄像头加载智能。为此,我们通过旭日 X1 处理器 + 普通 NVR/DVR 的设计,打造了一款边缘盒子。我们一个客户通过这款边缘盒子,只花了很少的成本,就在三个月内快速推出了 4 路人脸抓拍比对产品。

例如黑名单报警,会对出现在摄像头中的黑名单人员进行报警,类似还有陌生人报警、围栏报警、未授权区域报警、访客超时报警、行人属性报警等。

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除此之外,还能在保持原有设备的基础上,将设备绑定边缘计算盒子,实现智能前移到边缘端。

大华股份研发中心副总裁、先进技术研究院院长 殷俊

回顾完 2018 年,再展望一下 2019 年。今年年中,我们将推出基于旭日 2.0 的解决方案,它比基于旭日 1.0 的方案拥有更强的算力,同时我们也会推出更完整的工具链。

在火情监测方面,摄像头能做到比火灾自动报警设备更及时,一旦发现火苗、烟雾等,及时发出警报。

殷俊介绍,过去十几年间,安防行业经历了从单品时代到小型解决方案时代,再到智慧物联时代的进化升级。如今,人工智能领域也在经历相似的演进。

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不过,社区的场景也很细分,外来人口的监测就是其中一个问题。

过去几年,安防行业主要在做人脸识别、车牌识别等单点AI应用。然而,AI落地的是一个非常碎片化的市场,每个场景、每个地方的需求都不尽相同。

旭日 1.0 时代,我们对目标的检测、分类和识别还比较粗糙。而到 2.0 时代,我们的产品可以对图像中的每一个像素进行智能分析。也就是说,旭日 2.0 对图像的理解深度要比 1.0 高一个纬度,这将为我们推出更新一代的 AIoT 智能应用打下坚实基础。

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