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AI监控尚未“进化”完备 两大解决方案被看好

有12人浏览 日期:2019-05-15放大字体  缩小字体

 5月13日,上海市科学技术委员会发布2019年度人工智能领域项目指南,包括人工智能在内关键共性技术赋能交通领域、卫生健康领域及社区等五大领域。自深度学习算法出现后,AI正以雷霆万钧之势从学术界进入产业界,成为了传统行业变革求新、提益的利器。其中,安防俨然成为人工智能落脚点之一。
 
  AI摄像头尚未进化完备
 
  AI让安防的海量数据发挥出了价值,摄像头不仅可以识别车牌车辆,预测车流,还能够执行人脸识别、判断人流。那么,AI摄像头已经基本发展完备了吗?
 
  事实并非如此。AI在摄像头乃至智慧城市系统还面临许多困难与障碍。比如传统摄像头清晰度欠佳,导致AI难以识别。即便摄像头足够高清,但终端设备若缺乏特征提取功能,那么云端必须完成从特征提取到识别再到反馈的全部过程,这将会牺牲一定的识别精度、速度与准确度。
 
  有人提出使摄像头搭载识别能力。这虽然可以解决云端运算量过大的问题,但由于已部署的摄像头不便拆卸,重复建设问题就不可避免。另外,若数据无法互相打通,后端AI仍旧无法给出真正智能的结果与建议,因此,想要让AI全局化理解城市,各摄像头也必须进行全局汇总。
 
  解决之道有哪些?
 
  1、建立视频AI综合平台
 
  随着资本快速涌入、公安和交通领域的应用遍地开花,其他领域的需求不断增长,视频AI综合平台已具雏形。视频AI平台能够使算法AI单体能力规模化,将AI智能推送至云、边、端,并感知动态调配算法AI资源。
 
  目前针对人脸识别、车辆识别等成熟算法,可以通过平台以简单的SDK方式快速集成,这种模式下,平台能提供针对算法服务的调度,同时算法服务能开放API服务出去;而顾及AI领域创新速度快的状况,一些新算法尚在探索期时,平台也能够提供工程化支撑,通过服务集成的方式提供支持。这或许对解决困扰安防行业多年的多源数据互联互通问题有所助益。
 
  2、数字视网膜
 
  除视频AI综合平台之外,中国工程院院士高文提出的“数字视网膜”理念,也广为产学各界重视。所谓“数字视网膜”,就是将识别和推理等智能计算保留在云端的同时 让端侧完成初步智能化解析,从而平衡两侧成本与效率关系。而云大脑与摄像头的智慧结合,就好像是给城市装了一层“数字视网膜”。
 
  这种视频监控系统需要摄像头具有图像识别、处理、传输的能力,只传输有效信息,这不仅有助于解决AI视频监控的问题,也有助于智慧城市的进一步发展。
 
  结语:从文章开头可以看出,人工智能从安防、广告与金融领域开始向卫生健康、社区等多个领域蔓延,这反映了AI技术仍处于起步期向快速发展期的过渡阶段,也显示了产业的巨大发展潜力。
 
  值得一提的是,随着市场容量扩大,AI监控设备将朝着标准化的方向发展,系统复杂度也将进一步上升,此时负责集成的厂商须承担起架构设计与运营的工作,牵涉总体协调,进入门槛高,话语权将会扩大。而视频监控大设备商由于产品系列全,质量高、实施经验足等因素,在集成方向上的整合水到渠成。
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