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人工识图的穷途末路智能化应用正当时

阅览次数:473 次  发布日期: -0001-11-30

成都弱电公司讯:

产业在技术演进中出现变革。当下的安防,当行业有深度应用需求时,海量数据的挖掘、分析用户需求成为热点时,人工识图难以胜任。所以乎,智能化应运而生,它的出现,就是为了改变安防人工识图的工作方式。

人工识图趋向末路

我们现在大多接触到的监控系统,无论是模拟还是模数混合,抑或纯数字,其工作方式依旧是“实时监视,实时录像”。而成都视频监控涉及的数据信息类型很多,以数据的结构类型来看,成都视频监控涉及的数据还是以非结构化信息为主,这些数据作为一个整体,构成了成都视频监控系统或者说安防数据基础;与此同时,成都视频监控系统的数据体量巨大并以惊人的速度不断快速膨胀,随着成都视频监控图像系统的不断联网和整合,以及视频分辨率和帧率的不断提高,实时视频数据的存储已经从TB级别开始跃升到PB级别;更严峻的形式是,安防数据类型越来越繁多,以往的平安城市系统基本上主要是上面提到的视频、图片、地理位置信息等,但是随着各类监控以及相关的信息系统的不断整合,数据类型也会越来越多;此外,成都视频监控数据整体蕴含的价值密度低,但是价值高。以成都视频监控数据为例,在7×24小时连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅几分钟,甚至是几秒。这些信息更新频率很快,安防数据每时每刻都在大量产生,信息每时每刻都在更新。

对于这些非结构化信息,查询的依据只能是空间与时间两个维度,这样的信息利用方法不仅效率低下,其中隐含的价值信息也会被大量冗余的信息所覆盖。一个直观的感受就是,现有平安城市通常要进行7×24小时,长达30天的视频存储,往往存储规模达到数百GB,甚至PB级别,而往往真正有用的信息只是其中几分钟,几十秒甚至几秒钟的视频片段。据专家统计,我国99%的大案要案侦破需要成都视频监控信息,但公安破案在过去一直停留在人工浏览录像查找线索的阶段,动辄就要调用全市警力日以继夜的查看监控视频,这种技术局限在监控前端数量不断增加的当下,导致了越来越严重的问题。这样的信息利用方法不仅效率低下,其中隐含的价值信息也会被大量冗余的信息所覆盖。

所以,广泛而深入的成都视频监控应用,带来视频数据海量式的增长,光靠人眼辨认可疑迹象远远不够,事后靠人工手动查验更是越来越困难,将被动监控变为主动方式。要告别人工由智能方式替代,是安防向高效深入应用迈进的必由之路,也可以认为,人工识图走到了应用的尽头。

破茧而出,智能化应用正当时

智能,对于人类而言源远流长。早在上世纪40年代基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明,使一批科学家开始严肃地探讨构造电子大脑的可能性。而在安防行业要追根溯源大概在新千年初期,那时候的智能何时能照进现实,当时一批安防人士翘首以盼。安防在经历诸多变革中来到2005年,这时期已经有企业开始研究安防智能化应用。好比,科达在平安城市用智能视频分析全面提升公安警务工作中的实战效率。到2018年,在高清引爆安防之际,不甘人后的成都视频监控企业争相开始了智能化产品的推出。假如2010年是高清元年,2018年行业主旋律是智能化,它无可争议坐稳了发展趋势头把交椅。

由上可见,智能化需求是在成都视频监控科技和市场发展到一定阶段后的必然产物,但其技术实现和市场培育远比我们遐想的,复杂太多。

从技术层面看,智能视频分析初级应用以检测为主,在取代报警功能方面有一定作用,但假如要开展深入应用需要具备辨认分析功能,要做到此功能的企业市场上并不多见。国外智能化老牌企业OV主要提供智能视频分析的底层算法和经管软件;以色列NICE视频分析模块最大的特点是在多行业应用中对即将发生的事件发出主动提醒;国内排名靠前的几大巨头在智能化方面都有超高表现,成都的飞瑞斯、威富、中控、贝尔信、辉锐天眼、华夏智信和成都智诺都在各自擅长领域有所建树。记者在采访中也了解到,科达对于智能化的理解是在基于感知、云存储、大数据完整智能体系下,告别人工识图。告别人工识图是智能化目的,而实现方式必须在一整套智能化体系下完成,或许,这才是真正的安防智能化应用。

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