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人工智能技术在安防领域的应用

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-12-26 10:36:29 本文摘自: 中国安防协会

目前,安防行业中基于深度学习的人工智能产品,主要识别方向包括:车辆分析、人员分析、行为分析和图像分析,产品形态分为前端智能和云端智能。

前端产品主要是用于边缘节点计算的AI摄像机(人脸识别摄像机/卡口电警摄像机),在采集视频和图片的同时,依靠高性能芯片和先进算法,为云端的数据中心提供结构化的数据,可以减少云端分析处理的计算资源压力和网络带宽等系统成本。缺点是前端设备空间有限、功耗成本较高,导致有限的硬件资源只能运行相对简单、对实时性要求高的算法。

云端产品主要是智能NVR、人脸识别比对服务器、车辆结构化分析服务器和视频结构化分析服务器,智能NVR是在集中存储图像的基础上,通过集成深度学习算法实现了针对视频内容的智能分析和信息提取,比如小型比对库的人脸识别/车辆识别等,适合中小型项目使用。后三类智能服务器通过在X86服务器集成高性能GPU芯片和深度学习算法,专门对人脸特征、车辆特征、机动车/非机动车/行人的全目标特征进行快速提取和准确识别比对,比如亿级人脸底库的识别比对、卡口过车图片的二次特征提取和以图搜车、行人的衣着体貌特征识别和以图搜人等。云端产品能根据客户需求灵活配置硬件资源,可以运行复杂,业务响应置后的算法,且升级维护比较方便。

步行街人脸动态布控

道路监控视频的机非人全目标特征结构化

随着智能需求日益增多,更多数据的采集和计算未来都将在前端进行边缘节点计算,前端初步处理分析后回传到云端进行深度分析,前端智能和云端智能并不矛盾,可根据客户的具体需求灵活组合,实现更智能的分布式计算,提供差异化的智能解决方案。一般来说,检测、跟踪、去重、抠图等相对通用的应用以及拌线、越界、徘徊、计数等行为分析类的应用适合放在前端,而提取细节特征、识别比对等以及涉及敏感信息的复杂应用适合放在云端,要结合实际设计,实现资源利用最大化。

关键字:应用安防技术智能

本文摘自: 中国安防协会

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人工智能技术在安防领域的应用

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-12-26 10:36:29 本文摘自: 中国安防协会

目前,安防行业中基于深度学习的人工智能产品,主要识别方向包括:车辆分析、人员分析、行为分析和图像分析,产品形态分为前端智能和云端智能。

前端产品主要是用于边缘节点计算的AI摄像机(人脸识别摄像机/卡口电警摄像机),在采集视频和图片的同时,依靠高性能芯片和先进算法,为云端的数据中心提供结构化的数据,可以减少云端分析处理的计算资源压力和网络带宽等系统成本。缺点是前端设备空间有限、功耗成本较高,导致有限的硬件资源只能运行相对简单、对实时性要求高的算法。

云端产品主要是智能NVR、人脸识别比对服务器、车辆结构化分析服务器和视频结构化分析服务器,智能NVR是在集中存储图像的基础上,通过集成深度学习算法实现了针对视频内容的智能分析和信息提取,比如小型比对库的人脸识别/车辆识别等,适合中小型项目使用。后三类智能服务器通过在X86服务器集成高性能GPU芯片和深度学习算法,专门对人脸特征、车辆特征、机动车/非机动车/行人的全目标特征进行快速提取和准确识别比对,比如亿级人脸底库的识别比对、卡口过车图片的二次特征提取和以图搜车、行人的衣着体貌特征识别和以图搜人等。云端产品能根据客户需求灵活配置硬件资源,可以运行复杂,业务响应置后的算法,且升级维护比较方便。

步行街人脸动态布控

道路监控视频的机非人全目标特征结构化

随着智能需求日益增多,更多数据的采集和计算未来都将在前端进行边缘节点计算,前端初步处理分析后回传到云端进行深度分析,前端智能和云端智能并不矛盾,可根据客户的具体需求灵活组合,实现更智能的分布式计算,提供差异化的智能解决方案。一般来说,检测、跟踪、去重、抠图等相对通用的应用以及拌线、越界、徘徊、计数等行为分析类的应用适合放在前端,而提取细节特征、识别比对等以及涉及敏感信息的复杂应用适合放在云端,要结合实际设计,实现资源利用最大化。

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本文摘自: 中国安防协会

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