AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí) 大華股份亮相人工智能安防峰會(huì)

中國(guó)投影網(wǎng)投影資訊　來(lái)源：大華股份　2018-4-8 9:45:15　編輯：風(fēng)隨行　[ 大中小 ]

　　近日，2018中國(guó)人工智能安防峰會(huì)在深圳成功召開(kāi)，大會(huì)以“動(dòng)態(tài)人臉與車(chē)輛識(shí)別”為主要議題，匯集了全國(guó)范圍內(nèi)最頂尖的企業(yè)領(lǐng)袖、學(xué)術(shù)大師、解決方案專(zhuān)家，共同探討“人工智能+視頻監(jiān)控”的實(shí)戰(zhàn)技術(shù)落地與產(chǎn)學(xué)研發(fā)展方向。大華股份先進(jìn)技術(shù)研究院院長(zhǎng)殷俊受邀出席會(huì)議，并分享了“AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)”主題演講。

　　殷俊介紹到，安防經(jīng)歷了從高清化變革解決“看得見(jiàn)”到“看得清”的問(wèn)題，到網(wǎng)絡(luò)化變革解決視頻大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的問(wèn)題，隨著技術(shù)推陳出新，行業(yè)又提出了從“看視頻”到“用視頻”的更高要求。大華股份基于“云生態(tài)·智未來(lái)”戰(zhàn)略，發(fā)布“全智能、全計(jì)算、全感知、全生態(tài)”的人工智能戰(zhàn)略，推動(dòng)行業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。
　　在全智能層面，殷俊認(rèn)為企業(yè)需要關(guān)注的不僅是人工智能技術(shù)，更是提升自身綜合能力幫助用戶解決痛點(diǎn)問(wèn)題。因此，大華在產(chǎn)品、解決方案和業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)三個(gè)維度進(jìn)行結(jié)合，為用戶創(chuàng)造更多價(jià)值。另一方面，人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的加載，解決了認(rèn)知的問(wèn)題，并且通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)可以不斷提升智能的水平，同時(shí)數(shù)據(jù)的時(shí)空碰撞引發(fā)對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)和思考，這將推動(dòng)行業(yè)應(yīng)用的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)從過(guò)往追溯到未來(lái)研判的飛躍。當(dāng)前我們已經(jīng)在人群態(tài)勢(shì)分析、交通態(tài)勢(shì)分析等領(lǐng)域上開(kāi)始試點(diǎn)應(yīng)用。以人臉識(shí)別應(yīng)用為例，大華人像大數(shù)據(jù)可以通過(guò)前端相機(jī)捕捉到的人臉視圖，快速精準(zhǔn)識(shí)別人員信息，甚至可以分析研判行蹤軌跡，并形成一個(gè)日常行程記錄，用于重點(diǎn)人員布控、白名單的放行等。此外，人像數(shù)據(jù)還可以和車(chē)輛數(shù)據(jù)、RFID進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)人車(chē)關(guān)聯(lián)，帶來(lái)更多應(yīng)用模式。
　　殷俊談到，未來(lái)計(jì)算不是單一的邊緣計(jì)算或者中心計(jì)算。如果把所有數(shù)據(jù)匯聚到中心計(jì)算，會(huì)造成系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷和中心計(jì)算負(fù)荷過(guò)重，因此只有把邊緣計(jì)算、節(jié)點(diǎn)計(jì)算與中心計(jì)算三者相融合，基于場(chǎng)景的應(yīng)用和解決方案的系統(tǒng)部署，彈性調(diào)配計(jì)算資源，從而實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)計(jì)算的最優(yōu)配置。以樓宇為例，在門(mén)禁與通道管理上，邊緣計(jì)算快速敏捷，能夠?qū)崿F(xiàn)快速通行，大大提升用戶體驗(yàn)。但面對(duì)城市流動(dòng)人員管理，就不能依賴前端完成識(shí)別，需要部署基于云化、中心計(jì)算的業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)系統(tǒng)，在前端完成圖像抓拍，在中心側(cè)完成比對(duì)識(shí)別和人員管理。大華根據(jù)解決方案特點(diǎn)，抓住邊緣計(jì)算和云計(jì)算兩大核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的分層架構(gòu)，從而可以針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行計(jì)算能力最優(yōu)配置。
　　在感知方面，以往感知僅僅是采集到了視頻數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在感知內(nèi)容不斷豐富，主要包含三個(gè)方面：第一是從局部到全局的變化，通過(guò)更大分辨率去采集全景視頻，不放過(guò)任何細(xì)節(jié)；第二是多傳感融合感知，包括了RFID、MAC、音頻等視頻以外的數(shù)據(jù)采集，甚至還可以是溫濕度等環(huán)境變量，為人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供海量數(shù)據(jù)資源；第三是內(nèi)容理解的感知，通過(guò)人工智能技術(shù)，不僅看到視頻，進(jìn)一步識(shí)別出視頻中的內(nèi)容，為大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
　　