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智能前端将成AI落地安防一大落脚点

信息来源:本站 2018-11-28

众所周知,随着平安城市、智慧城市建设的不断推动,安防摄像头数量与日剧增,特别是近年来由人工智能驱动智能摄像机的广泛应用,使安防行业大数据正呈指数级增长,给承担数据存储和计算的后端服务器带来很大压力。伴随着AI技术在安防行业逐渐落地,越来越多的公司开始将智能化前移,以此实现更实时、更高效的智能分析能力。

智能前端将成AI落地安防一大落脚点

小场景应用中,轻量级前端智能大有作为

所谓前端智能,即是指将图像分析、人脸识别等AI功能集成到前端智能摄像头,在数据源直接对视频信息进行处理,并将分析结果传送至中后端服务器。其最大优势在于帮助客户直接从视频图像中提取关键信息,实时高效进行智能分析,快速为行动决策提供可靠依据。同时,可以大大减轻后端计算压力,而且节省大量带宽资源。

当前,已经有很多智能算法可以在前端实时运行,如进入/离开区域、越界、徘徊、停车、人员聚集、快速移动、物品遗留、物品拿取、人脸检测等。其中,人脸识识别已经达到能从成千上万的人脸中识别出目标人物,也即是多对一或者多对多识别,而且精准度更高。业界皆知,人脸识别是目前最为成熟的AI技术落地成果,特别是在安防行业,具有极其广泛的应用场景支持。广泛应用于公安、交通等大安防领域

智能前端将成AI落地安防一大落脚点

传感+芯片+算法,推动前端智能规模化应用

毋庸置疑,前端智能方案在处理海量数据上更“游刃有余”,但由于前端应用场景环境较为复杂,如光线条件、人脸尺寸、摄像机位置等对识别造成很大的困扰,因此,前端智能在与实际应用场景相融合方面面临了不少难题,应对策略除了深耕实际业务场景需求外,从技术层面上,主要是涉及到和各类传感器数据的融合,以及芯片和算法的研发进程的推进。

多传感器的融合,即运用多个传感器去尽可能多的获取空间和环境中的各种信息。如何将这些海量的传感器数据进行分析、处理,对各种传感器进行多层次、多空间的信息的互补和优化的组合分析,就对有限的计算能力和传输数据能力提出了非常高的要求。因此,具有强大计算能力的芯片,不但可以实现多传感器融合,而且使得针对神经网络算法的计算能力大幅提高以助力前端嵌入式人工智能能够适应更广阔、更灵活的场景。

从整个大环境来看,人工智能还有很长的路要走,不过智能前端和物联网相结合,具有非常大的市场空间,未来,随着芯片技术和算法的进一步发展,将有越来越多智能化功能向前端转移,将大大推动安防智能硬件进一步繁荣,为安防进一步拓展新应用场景,进而实现智能前端产品的产业规模化应用。

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