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- 編輯 :重慶監(jiān)控安裝 時間: 2017-04-17 11:01:09
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重慶高清監(jiān)控:2017年3月,“人工智能”首次寫進政府工作報告??梢哉f,人工智能已達到促進經(jīng)濟發(fā)展的新高度,多只人工智能概念股在兩會期間也表現(xiàn)亮眼。而早在2016年10月中旬,烏鎮(zhèn)智庫聯(lián)合網(wǎng)易科技發(fā)布了《全球人工智能發(fā)展報告(2016)》。報告提到了人工智能將在七大領(lǐng)域率先應(yīng)用,安防行業(yè)赫然在列。
然而縱觀人工智能60年的發(fā)展歷史,經(jīng)歷了多次“寒冬”,其中一個很重要的原因就是算法效果和實際使用的差距或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法繼續(xù)深入下去。直到深度學(xué)習(xí)取得突破,直接推動了人工智能的蓬勃發(fā)展。深度學(xué)習(xí)同樣在安防行業(yè)得到應(yīng)用,尤其是視頻監(jiān)控領(lǐng)域,如何做到“深度見識”成為安防廠商所要面臨的問題。近日,本網(wǎng)記者就有關(guān)問題采訪到了大華股份先進技術(shù)研究院院長潘石柱博士。
大華股份先進技術(shù)研究院院長潘石柱博士
“見”是“識”的先決條件
現(xiàn)階段,我們之所以能夠談數(shù)據(jù)的提取、談智能分析,這一切的基礎(chǔ)就是高清技術(shù)得到了快速發(fā)展。如果沒有高清,如果我們還是在D1或者是更低的分辨率之下,數(shù)據(jù)的提取和分析是沒有任何意義的,也是沒有辦法做到的。簡言之,連看都看不清,如何“看得懂”、“看得懂”又有什么意義?所以,從D1到720P、1080P再到4K,從CCD到CMOS,從紅外補光到星光級技術(shù)的發(fā)展,這樣一個演進的過程,它表面上解決了目標(biāo)清晰度的問題,但它真正深層次的變化是為我們后面的深度分析做足了鋪墊。
從“前”到“后”,深度智能貫穿始終
當(dāng)深度學(xué)習(xí)的算法融合到視頻監(jiān)控系統(tǒng)的前后端,才能真正地說“深度智能”。在這里,前端我們舉例簡單說明一下,重點說一下后端。
前端:在應(yīng)用層面上,以2016年的G20峰會安保為例,大華提供的諸多監(jiān)控攝像機,除了能夠支持峰會安保需要的絆線入侵、區(qū)域入侵、穿越圍欄、徘徊檢測等諸多智能分析功能外,還支持針對視頻監(jiān)控范圍的疑點盲區(qū)、重要路線、高密場所、復(fù)雜光線等目標(biāo)區(qū)域的300個預(yù)置點、自動巡跡、自動巡航等空閑動作,攝像機可按照事先設(shè)置好的預(yù)置點位進行多條路線的自動巡航監(jiān)控。巡航監(jiān)控定位精準(zhǔn)無偏差,一旦有目標(biāo)觸發(fā)設(shè)定的規(guī)則,立刻聯(lián)動報警。
后端:在3月7日,大華股份聯(lián)合NVIDIA發(fā)布了一款極高計算性能的智能視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器“Deep Sense睿智”系列。這款服務(wù)器有兩個需要我們注意的地方:一是Tesla P4 GPU,二是結(jié)構(gòu)化分析。
Tesla P4 GPU首次在安防行業(yè)應(yīng)用
大華的“Deep Sense睿智”系列是全球智能視頻分析行業(yè)首先使用Tesla P4 GPU的服務(wù)器產(chǎn)品,也是Tesla P4首次應(yīng)用于智能視頻分析行業(yè)的推演。
在談Tesla P4之前,我們先來說一說GPU和CPU的區(qū)別。由于CPU在圖像渲染方面的能力不足,GPU被發(fā)明出來分擔(dān)這部分工作,此后就成了專門搞這方面的硬件。所以,有了上千個并行的計算核心,GPU能高效地處理讓CPU十分吃力的任務(wù)。GPU的強大性能,不只來源于增加的核心數(shù)量,還必須有更快的內(nèi)存相配合才能發(fā)揮。今天,GPU的內(nèi)存帶寬相比CPU已經(jīng)有數(shù)量級上的領(lǐng)先,這使得GPU在處理和讀取數(shù)據(jù)上都有巨大優(yōu)勢。
所以,Tesla P4具備了一般GPU都有的特性。除此之外,Tesla P4外形小巧,功耗極低,初始功率只有50瓦特,處理推理應(yīng)用的能效比與CPU相比提高了40倍。這也促使“睿智”系列能夠同時對多達192路的高清視頻流進行實時解碼和分析。同時,對于視頻推理的工作負載,一臺配備單個Tesla P4 GPU的服務(wù)器可以取代13 臺CPU服務(wù)器,因此,從商業(yè)價值上來說,Tesla P4讓總體擁有成本(包括服務(wù)器成本和電力成本)節(jié)省了超過800%。
視頻結(jié)構(gòu)化成為趨勢
據(jù)潘石柱博士介紹,“睿智”服務(wù)器把實時視頻進行結(jié)構(gòu)化分析后,能將復(fù)雜場景中的人、機動車、非機動車分離,全方位提取車輛特征,如車牌號碼識別、主副駕駛是否系安全帶、是否打電話、有無遮陽板、有無年檢標(biāo)、有無掛墜、有無紙巾盒;針對行人,“睿智”服務(wù)器可以多方面分析其相關(guān)特征,包括性別、表情、年齡段、服飾特征(上下衣著顏色、眼鏡)、攜帶物特征(背包、打傘)、運動特征等。
經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理之后的視頻數(shù)據(jù),可以進行長期保存,用戶按照尋找目標(biāo)的特征,對人、機動車、非機動車的各種特征條件進行組合篩選,快速精確檢索目標(biāo),提高查詢效率。
由此,我們也可以清楚看到結(jié)構(gòu)化處理所帶來的優(yōu)勢:
首先,是視頻查找速度得到極大的提升。視頻結(jié)構(gòu)化之后,從百萬級的目標(biāo)庫中(對應(yīng)成千上萬小時的高清視頻)查找某張截圖上的行人嫌疑目標(biāo),數(shù)秒即可完成;千萬級目標(biāo)的庫中查找,幾分鐘即可完成(如果實現(xiàn)云化,速度會更快)。在結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)上進行檢索查詢,可以解決快速目標(biāo)查找問題。
其次,是存儲容量極大的降低,經(jīng)過結(jié)構(gòu)化后的視頻,存儲人的結(jié)構(gòu)化檢索信息和目標(biāo)數(shù)據(jù)不到視頻數(shù)據(jù)量的2%;對于車輛,不到1%;對于行為降得更多。存儲容量極大地降低,可以解決有效視頻長期存儲的問題。
最后,視頻結(jié)構(gòu)化可以盤活視頻數(shù)據(jù),可作為大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ),視頻經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理后,存入相應(yīng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫,對各類的數(shù)據(jù)倉庫可以進行深度的數(shù)據(jù)挖掘,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)作用,提升視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值,提高視頻數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測功能。
總之,無論是芯片還是視頻結(jié)構(gòu)化,都是為了給視頻數(shù)據(jù)的智能化提供強有力的支持,從而真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值,使主動式防控系統(tǒng)成為可能。
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