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AI+安防的双智能系统会给我们带来哪些不一样

发布时间:2020-05-13

近几年随着 AI 技术的兴起,有效支撑了嫌疑人轨迹追踪、违法事件检测等“看得懂”问题,安防业务逐渐向智慧城市、民生服务延伸。随着大量视频监控数据分析对人力的需求与当前人力紧缺、人力成本上升之间的矛盾日益显著,智能摄像机的应用可以有效提升图像线索的排查效率,这将很大程度带动智能摄像机市场的发展。
算法层面
除了需要不断提升应用场景的环境适应能力外,还需要在保证算法精度的前提下对模型的持续精炼,以降低对算力的消耗,从而控制硬件资源的投入、系统建设成本和电力消耗,为大规模泛智能化应用创造条件。因此谁掌握了深度学习的核心技术,具备算法的持续优化迭代能力,谁就会在未来的市场中占据主导地位。虽然安防AI市场的参与者都宣称具有自主开发算法的能力,但绝大多数是利用开源深度学习框架进行二次开发和模型训练,本身并不掌握核心技术,而开源框架多数来源于美国的公司或研究机构,未来在算法的迭代能力上将面临极大的考验。
算力层面
无论是云端算力和边缘算力将会得到大幅度提升,英伟达不断刷新其推理型GPU芯片的运算性能和能耗比,为云端运算提供强大的算力支撑。Intel、NXP、AMD、GOOGLE、苹果、IBM、ARM、高通、博通、三星等国际知名芯片厂商以及华为、寒武纪、深鉴、地平线、中星微等国内芯片厂商都在AI芯片上持续发力,未来必将呈现众彩纷呈的局面,让每个安防设备都具备强大的AI能力。
产品层面
目前云端产品主要以GPU服务器为主,未来会出现集成ARM、高通、华为海思、FPGA等芯片架构的云端AI运算服务器。随着高性能、微功耗、低成本AI芯片的推出,未来最值得期待的将会是边缘节点泛智能产品,如可同时运行多种AI算法模型的AI摄像机、智能NVR等产品,AI将会是安防监控设备的标配能力。
 应用层面
AI来源于深度学习与大数据,AI同时也产生大数据,如基于人脸、人体、车辆特征的时空轨迹大数据。AI的核心是算法,本质是大数据,特别是在公安行业,AI给警用大数据注入了新鲜血液,有了AI才算真正有了警用大数据。因此未来在安防AI应用层面,不仅仅是目前简单的人脸比对、黑名单布控、身份甄别等简单化应用,而是具备更大可挖掘价值的AI大数据应用,也将会涌现出一批专注于面向各行业的AI大数据挖掘和应用的企业。
2017年是AI+安防企业正式落地应用的第一年,具备深度学习算法或AI产品开始在政府、国安得到小范围运用,包括提供个性化定制解决方案,随着未来技术的成熟,以及国家政策的推动,在原有安防场景里,AI+安防产品大规模运用最多只有5年左右时间,这些年弯道超车的AI初创企业,以及积极拥抱AI新技术的传统安防企业的行业格局变化值得期待。