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智能安防:算力、算法、数据为关键三要素

发布时间:2020-08-11 21:27 所属栏目:17 来源:站长网
导读:副标题#e# 安防行业在2002经历产品数字化变革后,2005开始智能初探,那时智能视频分析大多以移动侦测为主,应用差强人意。到了2016年,AI安防元年开启,开始了智能探索,技术日臻完善。时至2020,AI安防已进入下半场,技术下沉后,考虑更多的是AI如何与市场

安防行业在2002经历产品数字化变革后,2005开始智能初探,那时智能视频分析大多以移动侦测为主,应用差强人意。到了2016年,AI安防元年开启,开始了智能探索,技术日臻完善。时至2020,AI安防已进入下半场,技术下沉后,考虑更多的是AI如何与市场全面无缝对接,如何适应场景,赋能千行百业,做深垂直应用。

可见,安防市场对智能,一直有渴望。何为智能,难一概而论,不像高清有明确技术标准。

正由于概念的不固化,智能在不同时期有特定价值。用发展的眼光看当下的智能,才合适。于是,二个问题浮出,为什么行业需要智能,需要什么样的智能,也就是说,智能应有的模样与合适落脚方式。

盛世下,说安防,最绕不开的热词,便是智能。

2020,新十年的开启,智能安防也有了新的征途。蜕变与变革,是这场征途的真实写照。

瞄准智能世界,智能安防增量巨大

说智能世界,或许还远,或许也近。“罗马非一日建成”,智能世界是一个体系变革,瞄准智能世界,建设步伐需一步一个脚印。而智能世界与智能安防,息息相关。同时,2020新基建成风口,风口之下,皆为商机。

从大势上看:安平行业仍是智能安防主战场。预测到2025年,安平领域全球约50$亿市场空间。在这里,传统安防头部企业“死磕”;安防新贵们相继将以战略级来此攻城拔寨;AI初创企业以“城市大脑”形成中枢到端侧征战布局;还有诸多以平台+行为分析的新进企业都在安平领域,一争高下也寸土不让。

交通行业智能需求仅次于安平,这一细分市场蛋糕也分外诱人。从2016年起对车辆属性识别成为主流应用,最近智能非现场执*、全息路口、高速公路自由流收费都是智能安在交通的新体验。

到2025年,泛园区市场的智能化市场可参与空间达到113$亿,约占总空间的42%,其中在行业园区、智慧商业都有较大的可参与空间。而其他行业也在智能加持下遍地开花。智能在安防,“千树万树梨花开”。

千行百业,构成世界,千行百业智能化,就是智能世界,对于智能安防如何掘金“新蓝海”,又是一段征程。

这时代,智能应有的模样

智能是一发展物,进入AI安防的下半场,智能开始质变,这源于技术本身,也源于市场驱动。

算力之于智能,如同发动机之于汽车,动力澎湃方可驰骋。在AI安防下半场,算力可谓是产业智能升级改造的第一要素。过去十几年间,安防依靠CPU和DSP做浅层异构计算配合,只能完成简单周界和单目标检测,现在依靠CPU、GPU或者FPGA等芯片完成智能摄像机算法的运算。

随着算力大幅提升,原先需要几个月才能完成的深度训练迭代,现在只需要几个小时便可完成。同年,华为智能摄像机X系列登场,是业界首款具备16T澎湃算力的前端产品,得益于强算力,该机将算力进行优化分配,轻松实现对非智能摄像机的智能一拖八改造。从计算能力分析,0.66T能识别不超过二十张人脸,而4T算力能识别5百多张人脸。面多不同场景,要承担智能的训练、推理和数据的挖掘等一些列“神操作”,都需匹配相应的算力。

当然,2020依然是1\2T算力产品为主,如果要拔高和拓展智能能力,算力是“硬核”,这也是安防企业要创新智能产品发力点,强悍于“芯”就是此理。只有超强算力为支撑,在前端,摄像机通过AI芯片具备足够算力,为智能算法和应用提供高效运行环境。同时在边缘和中心,超强算力也为海量视频、图片、数据的深度解析和大数据碰撞、检索提供算力保障。

如果将算力简单理解为计算能力,那么算法就是解决问题的方法。以前,传统摄像机或者伪智能产品,面对复杂场景,束手无策,难以胜任用户个性化需求等,这些其实就是算法瓶颈问题。在超强算力支持下,算法也越发成熟。

在AI安防下半场,算法就是服务场景来做落地应用,并以此形成智能安防解决方案,只有在场景不断丰富和应用不断深入,更多成熟可用算法才可融入到业务应用中。如平安城市,业务需求早已从单一的管控到城市治理阶段。

此外,如果一个硬件只有一种算法,或者说硬件植入的算法不能延展,那对于智能安防将是一个桎梏。因为一个智能算法需要大量数据进行训练和标注,智能安防场景千千万,而且还需应对全天候。华为之所以要做HoloSens Store简单理解就是让工程项目从算法加载到场景应用,无缝连接。只需要在HoloSens Store网站上选择自己的设备型号和场景需求,就能匹配到合适、高质量的算法,一键部署到设备上。

智能与数据,就如同智能高清是个组合词,谁都离不开谁。

智能+数据=业务的无限可能。举例来看,在平安校园中,通过机器视觉和大数据分析等AI手段,尽可能将一切关乎于安全的数据都进行汇集,形成平安校园视频大数据应用(黑名单聚集预警、行为异常提示、在/离校失联预警、陌生人徘徊预警……),为校方提供趋势性的研判,在事情未发生之前就形成可视化的研判轨迹,实现从事后查看到事前预警的根本转变。

总之,进入AI下半场,智能安防需要强算力做基础支撑,算力看似够用其实是开发利用程度远未达到市场所期;算法方面应能按需加载,一机适配多重算法;在智能力方面应该会思考,而不是仅仅识别就是智能的全部。从被动防御到主动预防,这是这个时代给予智能安防现实课题。华为智能安防ICAN智能指数之所以备受行业关注与热议,就是因为重构了安防行业的智能想象,也为智能在安防做出了循序渐进的规划。在这个指数中,AI安防下半场不再是停留于描述级的智能,而是在诊断级和预测级智能力方面,做自我进提升与进化。

AI安防落脚点,智能前置

安防全面进入智能时代,已成共识。但,长久以来,智能向前,还是往后,是行业辩题。当时间来到2020,进入AI安防下半场后,前后之争,答案已见分晓。

从市场数据看,2019相较于2018,前端智能化增速极为明显,占比增长100%;在细分市场,安平和交通前端智能化渗透率*优,新建市场占比10%,其他行业前端智能化占比3%。

智能在安防,无非两种解决方案,前端智能还是后端智能。前端智能化,就是将AI功能集成到智能摄像机,对视频数据做结构化或半结构化处理,并将处理结果移至后端。

当下时代,前端智能,优势凸显:

其一,智能世界需要万物感知,而智能摄像机就是绝佳“抓手”和“眼睛”。华为认为,智能摄像机本身就是全息感知的HUB,将各类传感信息汇入分析,赋予摄像机不再是单一的功能节点,它将会成为连接世界的万物感知中心节点。

其二,智能分析力、适应力更强。通常智能分为识别类(偏向于对静态场景的分析处理)、行为类(侧重于对动态场景的分析处理)和诊断类(偏向于图像质量本身诊断和调优)智能分析。

(编辑:ASP站长网)

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