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AI視覺時代 傳統(tǒng)攝像機被“軟件定義”革了命？
“請不要占用自行車道、請把車輛停放在停車區(qū)域、請不要闖紅燈”AI正讓城市交通變得更有秩序，更加順暢。
“請按照正確方式投放垃圾，請不要亂扔垃圾”AI正讓社區(qū)環(huán)境變得更整潔，更宜居。
“進入公共場所，請正確佩戴口罩；體溫正常，請通過”AI正讓疫情常態(tài)防控變得更迅速、更精準(zhǔn)
……
現(xiàn)實中更多智能化需求正被挖掘
得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算以及人工智能技術(shù)的不斷成熟，基于視覺感知的智能化升級浪潮已經(jīng)來臨，身邊越來越多的場景正被AI占據(jù)，更多的智能化便捷服務(wù)正在被挖掘。
以AI賦能公共安全為例，以人像識別、圖像識別為主的視頻安防設(shè)備已成為當(dāng)前公安工作的重點。充分利用人像識別、結(jié)構(gòu)化技術(shù)，可以對公共環(huán)境的所有人員、車輛、非機動車進行集中采集和管理。
再比如在機場、海關(guān)、車站等場所，利用人像識別進行布控，或者通過人像驗證提供便捷通道；在社區(qū)場景下，人像識別、圖像識別等技術(shù)能夠提供刷臉門禁、周界防范、陌生人報警等應(yīng)用；而在校園場景下，則有人像點名、考場刷臉驗證等應(yīng)用。
AI在顛覆安防行業(yè)傳統(tǒng)價值觀念的同時，也在推進著各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級與創(chuàng)新發(fā)展，更進一步豐富了智能業(yè)務(wù)需求想象力，催化著大量智能需求以碎片化、場景化的形式涌現(xiàn)。
傳統(tǒng)智能攝像機面臨著諸多窘境
然而，在大量智能化應(yīng)用需求涌現(xiàn)的當(dāng)下，作為視覺感知落地的核心設(shè)備，智能安防海量數(shù)據(jù)的采集終端--智能攝像機卻面臨諸多問題和挑戰(zhàn)。
首先是功能固化，當(dāng)前智能攝像機大多依托具體化的場景進行配置，單一場景下往往只配備一種算法，例如城市道路卡口中，往往只配置車牌識別算法，并且這種算法在以后是無法改變的，許多路口常見的“麻雀桿”現(xiàn)象就是如此造成的。
其次是已配置完成的攝像機中智能算法無法演進。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能的加速融合，當(dāng)前智能算法更新迭代速度在時刻發(fā)生，每個月乃至每周都可能有精度的提升，而傳統(tǒng)的智能攝像機內(nèi)置的算法是很難升級迭代的，即使升級，過程也非常繁瑣且還要面臨數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險；同時還要中止相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用，而一旦在中止過程中出現(xiàn)關(guān)鍵錄像漏拍，就會給業(yè)務(wù)帶來無法估量的損失和麻煩。
另外，值得行業(yè)特別注意的是，當(dāng)前安防行業(yè)智能化推廣依然處在上半場，據(jù)相關(guān)機構(gòu)預(yù)測，目前國內(nèi)AI攝像機的普及率不及5%，在網(wǎng)的設(shè)備中，依然是以往大規(guī)模“平安城市”建設(shè)中落地的非智能攝像機，這些設(shè)備如何有效利舊值得行業(yè)深思。
同時，隨著人們環(huán)保意識的提高，傳統(tǒng)攝像機以及目前有些智能攝像機存在著明顯的技術(shù)缺陷，夜晚攝像機白光補光導(dǎo)致的光污染嚴(yán)重已成為行業(yè)普遍關(guān)注的問題。
技術(shù)進步 算力提升給行業(yè)帶來更多可能
以往，受到空間、功耗、成本等因素的限制，硬件計算資源一直無法滿足安防前端采集設(shè)備的感知智能，只能運行相對簡單的、對實時性要求很低的算法。
隨著安防海量數(shù)據(jù)的快速增長，為進一步提高數(shù)據(jù)處理效果、滿足特殊行業(yè)對實時性的高要求，越來越多的智能算法從后端平臺轉(zhuǎn)向在前端采集設(shè)備上完成。尤其是隨著芯片的發(fā)展，專門為視覺處理設(shè)計的芯片體積的減小、能耗的降低以及處理能力的增強，將AI芯片放置在前端攝像機中良好應(yīng)用成為可能。
通過算力、算法前移，使前端設(shè)備不斷擁有強大的視頻圖像采集能力，還具備了初步的數(shù)據(jù)分析存儲能力，通過對視頻圖像進行預(yù)處理，去除圖像冗余信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此也分?jǐn)偭藗鬏斚到y(tǒng)一直跟不上發(fā)展的壓力，以及云中心的計算和存儲壓力，進一步提高視頻分析處理的速度，滿足公安等行業(yè)實戰(zhàn)業(yè)務(wù)需求。
隨著高精度算法應(yīng)用、算力不斷走向普及，如今的攝像機已經(jīng)不單單是視頻采集器，更具備數(shù)據(jù)前期處理分析的能力，已經(jīng)逐漸成為物聯(lián)網(wǎng)世界中感知萬物的“眼睛”，更為百行百業(yè)的智能化業(yè)務(wù)提供豐富的感知數(shù)據(jù)。
攝像機迎變革 軟件定義具備獨特優(yōu)勢
面對行業(yè)發(fā)展亟需解決的難題，2018年成立的紫光華智依托于紫光集團在芯片、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、主動安全、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的深厚積累和技術(shù)優(yōu)勢，聚焦“AI視覺”技術(shù)領(lǐng)域，推出了有生命力的攝像機--軟件定義攝像機。
據(jù)了解，軟件定義攝像機采用開放式的設(shè)計框架，在硬件資源平臺化、標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，將攝像機的軟件與硬件解耦、算法與軟件解耦，通過輕量化容器技術(shù)構(gòu)建面向多算法的集成框架，讓各算法獨立運行，實現(xiàn)算法的快速加載與在線迭代。
另外，從整個云系統(tǒng)的角度來看，軟件定義攝像機是視頻云架構(gòu)的延伸，位于邊緣感知層的云節(jié)點，云和智能的能力可以在系統(tǒng)中交互，通過底層技術(shù)架構(gòu)的變革，實現(xiàn)傳統(tǒng)攝像機升級。
例如針對不同時段不同應(yīng)用場景，通過分時按需加載不同算法，實現(xiàn)一臺攝像機融合智能識別、密度統(tǒng)計、行為分析、人車結(jié)構(gòu)化分析等豐富智能應(yīng)用。
此外，針對光污染問題，紫光華智軟件定義攝像機采用雙相曝光技術(shù)，針對人臉、車輛采取不同的曝光策略，從而在夜晚人車混行場景能較高提升車輛、人臉的捕獲率，并且通過AI補光可以在無人時不開補光，檢測到人后再開啟補光，防止躲避抓拍以及光污染。
軟件定義攝像機推進智能化進入迸發(fā)期
軟件即服務(wù)，在當(dāng)前智能安防硬件得到長足發(fā)展的前提下，從軟件出發(fā)，適配不同場景下不同服務(wù)要求，以安防軟件服務(wù)的升級滿足多業(yè)務(wù)多場景的智能需求，并推動更多領(lǐng)域智能化實現(xiàn)飛躍。
基于多樣化多層次的智能化需求，紫光華智陸續(xù)推出了基礎(chǔ)智能、普惠智能和全結(jié)構(gòu)化的軟件定義攝像機，以適配更多場景，滿足行業(yè)智能化應(yīng)用新需求，力圖解決當(dāng)前智能化面臨的問題和挑戰(zhàn)。
針對傳統(tǒng)的智能攝像機功能固化，出廠后智能功能不能更改。軟件定義攝像機可以按需定義智能功能，在不同時段、不同預(yù)置點設(shè)置不同場景化智能，加載不同的算法，可實現(xiàn)不同的智能分析功能，消化客戶個性化/場景化的算法訴求，降低多樣化算法交付的敞口風(fēng)險，提升客戶智能創(chuàng)新的響應(yīng)能力；而且在算法加載、卸載過程中，攝像機實況、錄像業(yè)務(wù)不中斷，不會丟錄像；且支持分時段、分場景切換智能功能。
例如在教育行業(yè)，針對大門口、體育館等重要活動入口等區(qū)域，人流高峰期使用人群密度檢測算法，實現(xiàn)重點區(qū)域人員密度分析和預(yù)警，防止危險發(fā)生。在非高峰期可切換使用人像算法，實現(xiàn)黑名單布控。
另外針對傳統(tǒng)攝像機智能算法無法演進問題，軟件定義攝像機的智能算法可在線快速無感升級（秒級），無需重啟攝像機，不影響音視頻業(yè)務(wù)，實況畫面可正常監(jiān)看，錄像不中斷。通過算法和應(yīng)用的可持續(xù)迭代，不斷增強智能效果，讓攝像機具備更持久的生命力。
當(dāng)前數(shù)字化大潮波濤洶涌，以智慧城市為中心的行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域下的智慧升級已經(jīng)勢不可擋，軟件定義攝像機作為“AI視覺”領(lǐng)域的創(chuàng)新與應(yīng)用“急先鋒”，已經(jīng)成為文教衛(wèi)、智慧警務(wù)、智慧社區(qū)以及智慧交通等諸多領(lǐng)域的關(guān)鍵需求點。
軟件定義攝像機作為紫光華智為百行百業(yè)智能化升級賦能的“利器”，目前已經(jīng)在國內(nèi)眾多省份，不同領(lǐng)域應(yīng)用案例中得到實戰(zhàn)化檢驗，并將持續(xù)致力把AI視覺場景化落地應(yīng)用帶入到行業(yè)智能化升級的下半場。
“請不要占用自行車道、請把車輛停放在停車區(qū)域、請不要闖紅燈”AI正讓城市交通變得更有秩序，更加順暢。
“請按照正確方式投放垃圾，請不要亂扔垃圾”AI正讓社區(qū)環(huán)境變得更整潔，更宜居。
“進入公共場所，請正確佩戴口罩；體溫正常，請通過”AI正讓疫情常態(tài)防控變得更迅速、更精準(zhǔn)
……
現(xiàn)實中更多智能化需求正被挖掘
得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算以及人工智能技術(shù)的不斷成熟，基于視覺感知的智能化升級浪潮已經(jīng)來臨，身邊越來越多的場景正被AI占據(jù)，更多的智能化便捷服務(wù)正在被挖掘。
以AI賦能公共安全為例，以人像識別、圖像識別為主的視頻安防設(shè)備已成為當(dāng)前公安工作的重點。充分利用人像識別、結(jié)構(gòu)化技術(shù)，可以對公共環(huán)境的所有人員、車輛、非機動車進行集中采集和管理。
再比如在機場、海關(guān)、車站等場所，利用人像識別進行布控，或者通過人像驗證提供便捷通道；在社區(qū)場景下，人像識別、圖像識別等技術(shù)能夠提供刷臉門禁、周界防范、陌生人報警等應(yīng)用；而在校園場景下，則有人像點名、考場刷臉驗證等應(yīng)用。
AI在顛覆安防行業(yè)傳統(tǒng)價值觀念的同時，也在推進著各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級與創(chuàng)新發(fā)展，更進一步豐富了智能業(yè)務(wù)需求想象力，催化著大量智能需求以碎片化、場景化的形式涌現(xiàn)。
傳統(tǒng)智能攝像機面臨著諸多窘境
然而，在大量智能化應(yīng)用需求涌現(xiàn)的當(dāng)下，作為視覺感知落地的核心設(shè)備，智能安防海量數(shù)據(jù)的采集終端--智能攝像機卻面臨諸多問題和挑戰(zhàn)。
首先是功能固化，當(dāng)前智能攝像機大多依托具體化的場景進行配置，單一場景下往往只配備一種算法，例如城市道路卡口中，往往只配置車牌識別算法，并且這種算法在以后是無法改變的，許多路口常見的“麻雀桿”現(xiàn)象就是如此造成的。
其次是已配置完成的攝像機中智能算法無法演進。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能的加速融合，當(dāng)前智能算法更新迭代速度在時刻發(fā)生，每個月乃至每周都可能有精度的提升，而傳統(tǒng)的智能攝像機內(nèi)置的算法是很難升級迭代的，即使升級，過程也非常繁瑣且還要面臨數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險；同時還要中止相關(guān)業(yè)務(wù)應(yīng)用，而一旦在中止過程中出現(xiàn)關(guān)鍵錄像漏拍，就會給業(yè)務(wù)帶來無法估量的損失和麻煩。
另外，值得行業(yè)特別注意的是，當(dāng)前安防行業(yè)智能化推廣依然處在上半場，據(jù)相關(guān)機構(gòu)預(yù)測，目前國內(nèi)AI攝像機的普及率不及5%，在網(wǎng)的設(shè)備中，依然是以往大規(guī)模“平安城市”建設(shè)中落地的非智能攝像機，這些設(shè)備如何有效利舊值得行業(yè)深思。
同時，隨著人們環(huán)保意識的提高，傳統(tǒng)攝像機以及目前有些智能攝像機存在著明顯的技術(shù)缺陷，夜晚攝像機白光補光導(dǎo)致的光污染嚴(yán)重已成為行業(yè)普遍關(guān)注的問題。
技術(shù)進步 算力提升給行業(yè)帶來更多可能
以往，受到空間、功耗、成本等因素的限制，硬件計算資源一直無法滿足安防前端采集設(shè)備的感知智能，只能運行相對簡單的、對實時性要求很低的算法。
隨著安防海量數(shù)據(jù)的快速增長，為進一步提高數(shù)據(jù)處理效果、滿足特殊行業(yè)對實時性的高要求，越來越多的智能算法從后端平臺轉(zhuǎn)向在前端采集設(shè)備上完成。尤其是隨著芯片的發(fā)展，專門為視覺處理設(shè)計的芯片體積的減小、能耗的降低以及處理能力的增強，將AI芯片放置在前端攝像機中良好應(yīng)用成為可能。
通過算力、算法前移，使前端設(shè)備不斷擁有強大的視頻圖像采集能力，還具備了初步的數(shù)據(jù)分析存儲能力，通過對視頻圖像進行預(yù)處理，去除圖像冗余信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此也分?jǐn)偭藗鬏斚到y(tǒng)一直跟不上發(fā)展的壓力，以及云中心的計算和存儲壓力，進一步提高視頻分析處理的速度，滿足公安等行業(yè)實戰(zhàn)業(yè)務(wù)需求。
隨著高精度算法應(yīng)用、算力不斷走向普及，如今的攝像機已經(jīng)不單單是視頻采集器，更具備數(shù)據(jù)前期處理分析的能力，已經(jīng)逐漸成為物聯(lián)網(wǎng)世界中感知萬物的“眼睛”，更為百行百業(yè)的智能化業(yè)務(wù)提供豐富的感知數(shù)據(jù)。
攝像機迎變革 軟件定義具備獨特優(yōu)勢
面對行業(yè)發(fā)展亟需解決的難題，2018年成立的紫光華智依托于紫光集團在芯片、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、主動安全、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的深厚積累和技術(shù)優(yōu)勢，聚焦“AI視覺”技術(shù)領(lǐng)域，推出了有生命力的攝像機--軟件定義攝像機。
據(jù)了解，軟件定義攝像機采用開放式的設(shè)計框架，在硬件資源平臺化、標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，將攝像機的軟件與硬件解耦、算法與軟件解耦，通過輕量化容器技術(shù)構(gòu)建面向多算法的集成框架，讓各算法獨立運行，實現(xiàn)算法的快速加載與在線迭代。
另外，從整個云系統(tǒng)的角度來看，軟件定義攝像機是視頻云架構(gòu)的延伸，位于邊緣感知層的云節(jié)點，云和智能的能力可以在系統(tǒng)中交互，通過底層技術(shù)架構(gòu)的變革，實現(xiàn)傳統(tǒng)攝像機升級。
例如針對不同時段不同應(yīng)用場景，通過分時按需加載不同算法，實現(xiàn)一臺攝像機融合智能識別、密度統(tǒng)計、行為分析、人車結(jié)構(gòu)化分析等豐富智能應(yīng)用。
此外，針對光污染問題，紫光華智軟件定義攝像機采用雙相曝光技術(shù)，針對人臉、車輛采取不同的曝光策略，從而在夜晚人車混行場景能較高提升車輛、人臉的捕獲率，并且通過AI補光可以在無人時不開補光，檢測到人后再開啟補光，防止躲避抓拍以及光污染。
軟件定義攝像機推進智能化進入迸發(fā)期
軟件即服務(wù)，在當(dāng)前智能安防硬件得到長足發(fā)展的前提下，從軟件出發(fā)，適配不同場景下不同服務(wù)要求，以安防軟件服務(wù)的升級滿足多業(yè)務(wù)多場景的智能需求，并推動更多領(lǐng)域智能化實現(xiàn)飛躍。
基于多樣化多層次的智能化需求，紫光華智陸續(xù)推出了基礎(chǔ)智能、普惠智能和全結(jié)構(gòu)化的軟件定義攝像機，以適配更多場景，滿足行業(yè)智能化應(yīng)用新需求，力圖解決當(dāng)前智能化面臨的問題和挑戰(zhàn)。
針對傳統(tǒng)的智能攝像機功能固化，出廠后智能功能不能更改。軟件定義攝像機可以按需定義智能功能，在不同時段、不同預(yù)置點設(shè)置不同場景化智能，加載不同的算法，可實現(xiàn)不同的智能分析功能，消化客戶個性化/場景化的算法訴求，降低多樣化算法交付的敞口風(fēng)險，提升客戶智能創(chuàng)新的響應(yīng)能力；而且在算法加載、卸載過程中，攝像機實況、錄像業(yè)務(wù)不中斷，不會丟錄像；且支持分時段、分場景切換智能功能。
例如在教育行業(yè)，針對大門口、體育館等重要活動入口等區(qū)域，人流高峰期使用人群密度檢測算法，實現(xiàn)重點區(qū)域人員密度分析和預(yù)警，防止危險發(fā)生。在非高峰期可切換使用人像算法，實現(xiàn)黑名單布控。
另外針對傳統(tǒng)攝像機智能算法無法演進問題，軟件定義攝像機的智能算法可在線快速無感升級（秒級），無需重啟攝像機，不影響音視頻業(yè)務(wù)，實況畫面可正常監(jiān)看，錄像不中斷。通過算法和應(yīng)用的可持續(xù)迭代，不斷增強智能效果，讓攝像機具備更持久的生命力。
當(dāng)前數(shù)字化大潮波濤洶涌，以智慧城市為中心的行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域下的智慧升級已經(jīng)勢不可擋，軟件定義攝像機作為“AI視覺”領(lǐng)域的創(chuàng)新與應(yīng)用“急先鋒”，已經(jīng)成為文教衛(wèi)、智慧警務(wù)、智慧社區(qū)以及智慧交通等諸多領(lǐng)域的關(guān)鍵需求點。
軟件定義攝像機作為紫光華智為百行百業(yè)智能化升級賦能的“利器”，目前已經(jīng)在國內(nèi)眾多省份，不同領(lǐng)域應(yīng)用案例中得到實戰(zhàn)化檢驗，并將持續(xù)致力把AI視覺場景化落地應(yīng)用帶入到行業(yè)智能化升級的下半場。
