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黑龙江体彩6加1开奖:2018年行業最關心的“安防+AI”問題解答

發布日期:2019-02-25 作者:增誠 點擊:

黑龙江6十开奖结果 www.xlbxxs.com.cn   過去一年安防知識網征集了關于“安防+AI”的讀者關心的問題,現通過整理企業采訪、專家意見,將回應呈現如下,望有助于提升行業人員對于未來趨勢的掌握,如想咨詢或者更好的見解,請可以隨時留言。   

Q:所有人都認為AI會賦能安防,但AI研發投入每家公司都是數以十億甚至百億計,對與中小安防企業的合作會否資金與技術門檻太高?或者目前最大的挑戰與機遇在哪里?   

答:1、以后肯定會出現許多的同類產品,但是其他同類產品如果不是重構底層平臺架構的話,功能越多越會產生沖突,而架構重構的話又需要一定的時間周期和技術保障,再加上需要考量重構時間周期完成過后的市場變化情況,而這就是一些中小企業的先發優勢。   

     2、現在中小AI創業公司而言,面對的困難是前期做sdk純軟件銷售過多,雖然利潤率很高,但營業額相對而言卻不是特別大。為了改變這一現狀有的企業也開始做自己的硬件產品與解決方案。另外一個是資本市場的問題,當前商湯、曠視等公司融資額特別高,占據風投資源,對其他AI創企的融資會產生不少困難,也對企業人才、品牌等綜合性競爭上造成影響,雖然之前埋頭做事讓我們在公安或者大公司層面上知名度很高,但是在公眾層面目前企業的知名度仍然不足。   

   3、在生態合作中,簡單來說就是“硬件設備+智能和應用軟件”組成聯合解決方案為用戶提供完整的服務,在這個過程中,廠商的品牌依然可以得到展現。但要注意的是企業的生態合作強調的互補關系,同時企業自身也要有足夠的競爭力以及建立護城河的能力。   

Q:對車的識別相對較容易,但對人的識別有一定的困難,首先,樣本空間數據的完整性如何保證?比如窗口采集人臉數據,還有其他何種手段?   

答:1、人臉檢測和識別的數據可以通過購買數據的方式解決數據積累的問題,而車輛相關的數據無法通過購買數據解決數據積累的問題。因為類似于數據堂這種企業的標注數據是通過眾包的方式,讓個人進行標注,可以進行人臉相關的數據標注,但是沒有都有新車型上市,而且車輛種類眾多,相似車輛標注難度大,通過眾包方式獲取的車輛數據在準確率上參差不齊,在一些數據測試的場景中,我們發現了不少安防大企業的數據存在不少標注錯誤的現象,如車輛型號誤標等,車輛標注并不像人臉標注那么簡單,這里面需要一定的時間積累。   

     2、傳統的安防企業深耕行業多年,能夠獲得足夠的數據量應用于人工智能算法的訓練,促進算法性能的提升。AI企業在單點的技術上有獨特的見解,對于單點技術的應用場景有深刻的理解。未來,通過構建生態圈,加強企業間的交流,加強政府與企業間的合作,AI企業也能夠獲得足夠的數據量來改進自身技術。   

Q:AI技術在安防領域最大的應用市場在什么地方?   

答:1、AI技術使得視頻監控給用戶帶來的價值不斷提升,而用戶對于視頻圖像的應用也提出了新的要求。廠商在公安、交通、司法、文教衛、金融等重點行業已經有全業務AI解決方案,已經能夠基本覆蓋客戶的需求。AI企業擁有獨特的技術能力,在一些細分領域能夠創造新的應用,為用戶帶來新的價值。   

     2、目前已在人臉識別、視頻結構化、知識圖譜、大數據、移動支付等領域都有較大的進展。   

     3、雖然所有的企業都在搶人工智能這款蛋糕,但人工智能市場太大了,沒有一家企業能夠完全占據。就拿安防行業和金融行業來講,AI+金融與AI+安防具有很大的區別。金融行業比較垂直化,基本算法相差不大,但一旦在不同場景中加入AI,算法和解決方案就有更多變化了。就整個行業架構來談,安防行業并不垂直,智慧城市的愿景必須在企業、政府部門的協作下才能達成,目前其整個架構還較為分散。很多企業想在不同的場景中將人臉識別或是其它生物識別技術及其它計算機視覺技術、大數據技術串聯起來,但核心算法技術仍是企業的核心業務重中之重。  

 Q:在人體姿態識別方面有哪些突破,應用場景請給出?   

答:目前人體姿態識別已經可以實現通過計算前景圖像的幾何特征,如寬高比、輪廓長度與所圍面積比、離心率等,利用這些參數構成特征向量反映人體姿態,實現對運動物體識別的監控提取關鍵信息。具體的應用場景有家庭監控,如對獨居家中老年人摔倒情況的識別。也可應用于安保、監視系統,通過監控識別出特殊的人體姿態,以便及時作出響應。   

Q:關于傳統安防和新型安防之間的區別是什么?現在AI技術并不成熟,產品的差異僅僅只是外觀,所以安防類產品新的突破點在哪里?安防市場是否還是定位于TOB 類,是否TOC類市場做到人人安防才是更好的發展?  

 答:1、人工智能浪潮的迅猛,新進AI創企給行業帶來的沖擊力:一方面,新進AI創企的加入將豐富整個AI生態圈,某些AI創企可能會進入某些應用市場,他們的每項新技術都將帶動AI行業的發展;另一方面,新進AI創企的確催生了一些AI新場景的應用,例如商業場所和管理場所,這些都是傳統安防企業還沒涉足或者沒有足夠的精力去滲透的場景,他們**了AI的市場需求,使其應用變得多樣化,呈現出一片勃勃生機的景象。盡管如此,我們認為,這些新進AI創企的加入還不足以對整個安防生態圈的格局造成翻天覆地的變化。這些創企一般通過對其在算法先進性的宣傳來渲染其進入安防行業的能力,但是,AI并不是一個簡單的人工智能算法優劣問題,傳統安防廠家在數據和客戶方面有新進AI創企無法匹敵的巨大優勢。更為重要的是,傳統安防廠商,例如科達,非常注重與客戶在AI實用方面的深入探討。   

        2、傳統的安防企業與AI企業不同的是,安防企業著重于從業務入手,首先是讓AI技術更加貼近場景化應用,其次提高前端攝像機的作用,提高前端相機的圖像質量,將算法前移到攝像機上,最大程度的利用前端優勢解決問題。而AI企業更多的是對算法進行優化,但是缺少場景應景經驗。AI算法的前移是安防行業發展的趨勢,能夠降低傳輸帶寬、節省機房空間和節約建設成本,AI企業對于前端攝像機的涉獵相對較淺,不如安防企業深入。   

       3、整個安防分為三個階段,第一個階段是公共安全,主要集中在TOG的應用,例如公安、交通等;第二個階段是商業應用,也就是所謂的TOB,在2017年下半年這領域的市場迎來爆發,包括校園、樓宇、社區、商業等;第三個階段是家庭安全,也是TOC的應用,隨著IoT與AI的緊密結合,市場的苗頭已經開始發芽。無論是B端還是C端,在技術變革的浪潮中,存在著技術紅利期,占據先機的人,可以在紅利期內獲得更多收益,這個階段新技術在產品上疊加的成本可以忽略。但是隨著紅利期的消失,也會帶來行業整體技術的成熟,這個階段,硬件、軟件、人力等成本都會下降,迎來應用的全面爆發。這也是很多企業比較早部署C端的原因,隨著成本的降低,C端必然迎來爆發。   

Q:安防產業不再是傳統意義上的安全技防,傳統安防集成商怎樣更好的與當今AI技術潮流融合應用?面對紛湧而至的AI變革,傳統集成商要做好哪些應對?   

答:人工智能落地范圍之廣泛給集成商帶來了廣闊的市場,但應用場景上面臨著個性化需求的問題,如果僅進行集成服務支持,集成商的生存空間將逐漸減少。未來集成商的價值將圍繞不同用戶進行個性化定制,這意味著集成商需要站在用戶的立場,投入相應的產品設計人員、后臺的研發人員,假如無法滿足用戶的需求,集成商很容易在智能化時代被拋棄出局。此外,在整個研發過程中,集成商后端配套的管理及服務體系等方面都必須跟上步伐。   

Q:訓練AI,需要大量的數據,比如人臉,請問大家如何看待大量個人數據收集和隱私?;さ奈侍?,AI行業領軍的企業在這方面是如何做的?   

答:我們目前處在人工智能1.0的階段,雖然存在不少問題,但一般情況大家對它的容忍度還是比較高的。比如人臉識別,從千分之一到萬分之一的誤報率,遠遠高于我們人臉的特征。在一個特定的行業只要我們有足夠的數據積累和標定,誤報率的問題和智能化的問題也只是時間問題。傳統的安防是解決不了智能化問題的,所以一個人工智能公司應該關注于數據的積累。以我們自身為例,企業在不斷合作中積累大量行業數據,目前我們的模型已經逐步變得豐滿起來,而且這些數據未來是開放式共享給生態圈的合作伙伴,也能提升提高他們的行業競爭力,降低他們的業務類型誤報,提高他們算法和算力的價值。   

Q:目前大家算法差異大嗎?   

答:1、在特定的場景下,存在差異。安防跟深度學習是深度融合的,新銳企業依靠純算法肯定是沒有出路的,像商湯、曠視這些企業都在做落地應用。安防企業如??蕩蠡?,它們具備市場優勢,落地應用非常好,AI企業的核心技術要比傳統企業更加前沿,兩者各有各的優勢,現階段而言,兩者之間的互動能讓產業與中國的安防技術提升到更高的臺階。   

     2、差異化問題是一定存在的,因為不同公司研發的算法有所不同,所應用的場景也各有不同。盡管不同的公司就人工智能技術進行了多次PK,但不同的算法在不同場景下的識別率各不相同。以我們例,算法大致有上百種???,但這些??樵誆煌撓τ貿【暗牟煌楹鮮侗鹱既仿什⑼耆幌嗤?,包括角度、光線、遮擋,每個組合都各有優缺點。另外,算法的差異化具有時效性。深度學習本質上是概率的提升,頭部企業算法再厲害也只能達到99.9%,并不能達到或超過100%。而相對而言目前算法稍弱的初創AI公司通過對算法的不斷訓練和優化,遲早也能達到一定的準確率,這時候技術紅利期就結束了。   

Q:為什么都是視頻黑龙江6十开奖结果進行AI演進,其他安防系統發展趨勢是否有討論呢?   

答:目前AI與視頻的結合是最直接的。同時安防行業最核心的就是視頻監控,其關注兩個目標:一個是人,一個是車。深度學習的到來,前端攝像將物理場景數據化和邊緣計算能力讓人臉識別、車牌識別成為現實,人工智能的出現,能讓機器模擬人那樣去思考、學習,它們也一直在改變我們的生活,將人們一步一步地解放出來??梢鑰隙ǖ氖瞧淥低騁不岵歡先諍轄?。  

Q:智能在安防落地的關鍵點是什么,如何更接地氣,更實用,避免停留在概念上?   答:針對不同的用戶場景,提供不同的技術,讓技術服務于業務,真正的讓用戶把技術“用”起來。目前安防行業對于人工智能技術的應用主要還是以人、車、物為主,在應用過程中主要存在環境適應性差、數據資源分散、算法單一的問題。例如:   1、環境適應性差,人工智能算法受限于前端攝像頭的視頻效果,容易被光照不足、圖像模糊、目標像素不足等問題干擾;   2.數據資源分散,視頻數據、結構化數據和行業內部數據無法進行關聯分析,形成信息孤島;   3.算法單一,單設備只能解決簡單場景問題,無法對視頻內容進行全解析。  

 Q:人工智能、物聯網是現在炒得很火的話題,但是人工智能在安防行業的現狀是什么樣的?未來又將朝什么方向發展?傳統的安防企業如何應對這些變化,他們將何去何從?   

答:1、在連續兩年被寫入政府工作報告后,人工智能的發展迎來了新風口。在安防行業,用戶需要更智能化的產品來解決視頻體量激增帶來的分析問題,同時隨著平安城市、智慧城市建設的需要,用戶在視頻監控智能化方面的投入意愿也逐步增強?;桓黿嵌榷?,安防本身業務應用的需求推動了安防人工智能市場的發展。在這樣的時代背景下,安防企業紛紛打出“AI”大旗,雖然獨角獸企業受到了資本的熱寵,一輪又一輪不斷擴大的融資規模刷爆了媒體的新聞版面,但最終解決用戶需求才是關鍵,因為用戶所需的是實實在在解決問題的能力。從行業中發展起來的智慧眼在算法、行業業務應用、智能軟硬件終端產品定制等方面有多年的積累,能快速有效的提供滿足客戶需求的產品,在安防人工智能市場上會有更加廣闊的發展空間。   

      2、做企業不能當賭博,對于初創技術型AI企業而言,其最長效發展的方式是通過技術找到落地的應用場景深耕,形成產業鏈上不可或缺的一環。AI、區塊鏈這類顛覆性技術的到來將技術門檻憑空拉高許多,這無疑對很多傳統的公司構成了新的挑戰,而要快速的跟進技術發展趨勢,傳統安防企業最合適的方式就是找有技術含量的公司展開合作。  

 Q:無論是人臉識別,視頻結構化,步態識別,實際業務場景下的準確率都還遠遠不夠,更像瞎貓撞死耗子,三兩年內有希望有質的突破么?   

答:從應用來講,動態識別的誤報率太高,大數據的資源應用沒有充分的利用起來,研發單位不管是公司還是其他,只能選擇在公安現場去訓練,或者通過一些手段把數據拷下來,自己標注、加工,來提升核心引擎。從數據源頭來講,在傳感器方面,仍然是受到了暗光、強光和逆光的影響,雖然行業現在有寬動態、星光型的攝像機,但是這仍然是一個問題。未來的發展趨勢就是3D傳感器,從Kinect到iphoneX到Lidar,這是另外一個趨勢,對二維的識別進行補充。   AI+安防未來的技術趨勢:第一,大數據閉環自主學習,行業通過前端獲取數據,數據抓取之后經過結構化或者直接送到后臺大數據存儲,通過核心引擎實現數據的訓練,最后實現后臺大數據與核心引擎的再學習打通,實現閉環。   第二,從大數據到一人一檔。通過路人庫和名單庫這兩個集合的合輯梳理成一人一檔,實現跨時空的目標軌跡挖掘等應用,是核心算法和大數據產生的結果。第三,新一代智能攝像機,不僅能實現臉、人體、車輛的視頻結構化集成到前端去,而且能實現全光照拍攝功能。   

Q:關于行業生態圈的看法?   

萬安智能咨詢設計王新軍:生態圈仔細想想主要是產品商之間的關系。產品商和集成商主要是商務渠道關系,談不上生態圈。一個行業若很小,產品廠家肯定沒心思也沒必要去構建生態圈。要講生態圈,那就肯定不只局限在工程項目的安防領域里。就像上海的住宅新技防規范,應該是把智慧社區的很多應用都包括了(合不合理大家自己思考),推而廣之是智慧城市了。傳統安防和所謂智能安防割裂也是沒有很大意義,有很多是能力的逐步增強。強行把安防分為傳統安防和智能安防兩部分,工程上可以說是ridiculous了。   北京藍盾世安咨詢汪捷:什么是行業系統的生態圈,它和行業內的產業鏈是什么關系,以及和社會應用是什么關系。安防行業的生態圈是什么。搞清這些基本概念再談AI在安防行業中的生態圈的位置和周邊生態關系(不是垂直的上下游)。我也不認為AI安防和所謂傳統安防隔開而論,在安防的防控手段是多元化的,不能簡單談誰替代了誰。這是個人觀點,僅站在社會應用層面一個維度看。希望得到大家的研討指教! 

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