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AI永无止境, “智”理共筑平安

时间:2020-11-17 09:19:08

来源:慧聪网

作者:瑞丽

  作者:瑞丽

  出品:慧聪物联网编辑部


  安全,是人类与生俱来的基本需求。

  基于公共安全的宽泛性以及新技术的不断迭代,安防的内涵与外延都在发生改变,其本质与AI技术逻辑高度一致,分别是事前预防、事中响应、事后追查三方面,为公共安全应用和智慧警务带来强大的技术支撑,为城市治理守护着一方平安。

  公共安全作为与人们生命财产安全紧密相关的重要领域,在AI加持下迎来新的场景应用及技术变革,而智能安防技术是构建安全防护的“铜墙铁壁”。无论是传统安防厂商,还是新入局的安防新星,都朝着智能安防领域发力,深入探索公共安全领域的诸多场景。

  去年的中国智能安防行业峰会,曾向业界提出一种理念:安防智能化发展需要跨越“算力、算法、数据”三座大山,并向业界发出了安防智能化发展“将智能推向全境、将解耦进行到底、将解决方案场景化”的3个倡议。

  当时峰会上发布了十大金刚钻技术,一度颠覆业界对传统安防产品的看法。发展至今,在新基建战略背景下,以人工智能为核心的新技术应用正在加速落地,让当下对行业理解不断深入的企业有了哪些新的思考?今年的智能安防峰会又带来了哪些新的理念及技术?

  今年的峰会齐聚全国公共安全领域的城市管理者、专家学者、企业领袖等,围绕“智汇星城 共筑平安”的主题,共同探讨5G、云、AI、大数据等新技术在公共安全领域的发展与应用。

  显然,公共安全行业已经成为国民经济发展不可或缺的组成部分,新技术在该行业的赋能加持及应用场景基本成为主基调。

  01“四全”智能+ 助力雪亮工程升级

  公共安全领域亮眼的风景线少不了2016年提出的雪亮工程,经过五年发展,雪亮工程基本实现高清覆盖,重点区域覆盖达到100%,重点区域联网率100%、重点区域完好率98%高清视频覆盖,重要视频成像不失控,敏感视频成像不泄露,成为构筑平安中国的基石。

  但随着市场需求的提升,雪亮工程在智能效率提升上仍然存在部分不足,常常导致算力浪费以及数据使用效率低的情况。在以视频为核心下,雪亮工程存在以下痛点:

  1.现网摄像机智能化比例<10%,智能不能普及;

  2.不同厂家算法之间存在算法墙,不能有效打通;

  3.海量历史数据非机构化,价值难以挖掘。

  为此,雪亮工程逐渐从以“视频”为核心转向以“智能”为核心,那么该如何打破众多桎梏全面落实雪亮工程?

  大致可从这两方面入手:①在提升算力效能上,做到端云智能协同,效率最优,资源按需调度,随时可用,真正解决人力短缺问题;②在深挖数据价值方面,保证人、车、物全息感知,数据智能,支持业务实战,挖掘数据价值。

  如何做好以智能为核心的数字化建设?视频智能化应用是推进智慧警务发展的新增长点。因此,视频全智能区解决方案应运而生。

  全智能区,可以理解为即构筑全域智能立体防控体系,而不是一个单点技术。

  以区县为建设单位,全面普及人工智能、视频云和大数据技术,实现机器代替人,提高工作效能。契合雪亮工程提出的建设目标“全域覆盖、全网共享、全时可用和全程可控”,视频全智能区解决方案主要围绕新的“四全”:全息感知、全云共享、全域检索、全网协同四方面进行。

  针对视频全智能区解决方案,现场展现了相关的系列产品、方案以及截至目前的一些应用数据,堪称迄今为止最全的安防行业产品/方案展示。

  02全息感知:人、车、物的前端智能化

  智能世界源于万物的感知被唤醒,是物理世界和数字世界连接的纽带。从感知角度来看,人、车、物如何快速连接十分重要,这与“软件定义摄像机”的愿景不谋而合。

  一直以来,前端智能化是安防强调的重点。会上,相关嘉宾对此表示:“如果运用后端解析,那么70%算力将浪费在无目标时的视频解析上;为什么必须是前端智能?首先一定要考虑如何经济有效地使用算力。”

  针对全息感知,以HoloSens SDC系列产品为例,从极致、专业到基础AI囊括X、M、C、D四大系列摄像机产品,构建全息感知的智能入口。

  从人的方面来看,前端智能化核心在于算力消耗是否真正抓住了市场刚需:人像人体的关联。经济型全结构化摄像机可以有效提高40%TCO,引爆前端智能。

  疫情常态化下,面临抓拍重复率高、资源浪费现象,在今年6月份开展的人像算法测试,有多家安防企业参与。显然,在警务工作中有实战优势的厂商,将在多家口罩识别人像算法中脱颖而出。前端智能相较于后端,具备低延时感知、极致成像、提升效率、高性价比、降低带宽与存储空间等优势。

  从车的方面来看,在驾驶过程中经常遇到“爆闪灯”,影响驾驶安全,且容易出现偏色严重现象,影响后期警务执勤的精准度。利用AI超微光卡口摄像机,实现电警、卡口、流量三合一,以算力换成像,有效解决光污染问题,使光污染降低90%。而成像清晰度也堪比单反画质。

  除了安全以外,维持城市的秩序也是车方面的安全管控核心,为此全息路口解决方案随之推出,可以大致理解为实时精准采集数据,构建数字化的“上帝视角”。全息路口主要采用智能交通微边缘ITS800+电警卡口+毫米波雷达,来达到实现优化效果,从这几组数据来看便能体现全息路口的实力:1.全天候多维感知,雷达超视距200m;2.全方位雷视拟合,轨迹跟踪准确率95%;3.全实时事件检测,帧级轨迹40ms,事件检测<8s;4.全要素动静融合,车道级定位精度50cm。

  从物的方面来看,万物互联时代下,物联多维数据的连接采集是核心问题。在城市日常管理中,对于水、烟火、温湿度等进行有效监测是实现数据连接的基础,如何实现多维连接且避免挖沟埋线的繁琐步骤?下一代生态型摄像机很好的解决了上述问题。采用无电、无网、无光和无现场运维方式,支持全类型接口,可接入声音、水位、烟火、WiFi、温度湿度等更多传感器,实现生态灵活互联,被业界称为AIoT的生态仓。

  03 全云共享:存储、算力、算法、数据的后端资源化

  视频数据从产生到经过一系列算法分析,再到后期的数据价值升华,被称为数据的资产化管理。

  相比以往传统存储方式,当下的视频存储的时长及可靠性都有了较高的要求。在视频数据中心,有价值的数据仅占到了37%,其中高价值数据只达到7%,“有效存储”概念应运而生。何为“有效存储”?在相同的物理空间上面存储更多、更久的数据,并且利用云计算和大数据等技术解决成本问题。利用AI智能压缩,采用精细化ROI算法,节省60%存储空间。

  在算力方面,经常出现算力与算法绑定,算力与前端绑定的情况,导致利用率较低。算力是不是真的有效利用?潮汐调度2.0能有效避免资源闲时浪费,实现芯片级精细调度、算力感知自动调度、多维组合调度三方面。

  在算法方面,很多厂商往往只看到精度而忽略了算法的误报,一个智能化系统通常有成千上万路的摄像机,若误报率太高将无法真正落实到实战中。基于算法的创新,多算法仓实现跨厂商的算法关联分析,极大地提升智能准确率,创新成果体现在全局深度识别超业界20%、大角度矫正识别率达到95%、夜间关联检测率高于业界10%。并且做到从公约束场景到非约束场景归档、从单一人像归档到人像/人体互补归档、从T+1隔天归档到城市级全量归档,实现万路人像数据实时的精准归档。

  04 全域追踪+全网协同:实现创新视图及多网关联

  在建设信息化平台时,如何实现数据的有效利用?传统视图侦查手段往往面临操作、数据及业务的断点,人、车、物无法形成关联,采用烟囱式建设,数据割裂难以打通。采用全域追踪手段,能够动态实时地从采集多目标对维度数据,精准发现、识别、比对、分析、研判,实现轨迹还原,创新视图侦查体验。

  随着城管、环保、应急等的民生诉求日益高涨,让所有数据沉淀下来时,如何打通警务及民生专网实现多网关联成为亟需解决的问题。基于视频专网和公共安全较强的独立性,利用全网协同打通公共安全信息网及电子政务网,实现上下协同,与各类数据充分融合,形成多感、多智的应用体系。此外,打通各个省市县的警务部门协同作战,实现多警种指挥协同,更好地服务民生安全。

  “我们希望用算力来解放人力,通过算力真正地赋能警力,把数据的价值发挥到淋漓尽致,并且不断创新新的解决方案,通过全智能区为未来的智能化、信息化平台建设添砖加瓦。”现场嘉宾如此总结。

  05 总结:守护平安 智能无止境

  2020年对于所有安防企业来说都是艰难且充满挑战的一年,但平安城市的打造仍然是一项艰巨且长远的任务。予城市以生命,与城市共成长,智能永无止境,AI安防探索的步伐也从不曾停止。

  在5G、大数据、物联网技术发展和实战需求的双轮驱动下,平安城市不断走向新的阶段。AI的发展和应用从来就不是一蹴而就的,而安防企业在AI技术上的厚积薄发让我们看到了智能安防领域的无限可能性,也让我们对于智能守护“一方平安”有了更多的期待。

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