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作者：iot101君 物联网智库 原创 转载请注明来源和出处
马斯洛在其著名的“需求层次理论”中，将安全需求排在第二层，仅次于人类维持自身生存的生理需求，可见安全之于个体、家庭、社会的基础性和重要性。而安防产业这柄追踪打击犯罪、预防灾害事故发生的“利剑”，也就由此应运而生。 视频监控系统是安防产业中最为重要的组成部分，历经三十余年的发展，产品和技术都在日趋走向成熟。
在模拟视频监控时代，人们需要依靠眼睛来对监视画面进行分析和判断，又累又笨又苦逼；而后，随着数字化和网络化成为监控技术的必然趋势，摄像机正在变得越来越智能，“云端大脑”能够协助人类进行视频画面信息的采集和管理，监控系统的性能由此得到了有效提升。 但所谓“道高一尺，魔高一丈”，在信息技术快速发展的今天，犯罪手法日趋现代化，手段也更隐蔽，所以让监控设备既拥有像人类一样的视觉智能，又具有计算机的超级算力，将会成为安防行业的下一次巨大飞跃。届时，智能摄像机将实现更高程度的自主化，可以观察、理解周围的环境，并能够与快速变化的环境进行交互，从中学习经验。 听起来像是科幻电影？得益于人工智能、深度学习、神经网络技术的飞速发展，安防视频监控的下一阶段飞跃已经加满了充足的“燃料”，蓄积了足够的“马力”。 近日，英特尔推出了Movidius视觉运算芯片和摄像头前端数据处理技术，其最新VPU（视觉处理单元）所采用的Myriad X是首个拥有专用神经计算引擎的视觉处理单元，将赋予设备实时观察、理解周围世界，并与其进行交互的能力。安防监控领域的龙头老大海康威视选择与英特尔强强联手，将英特尔的芯片积极应用于其全局摄像机等系列产品，由此获得从后端到前端实时分析海量数据的“超能力”，引领创造视觉智能的新浪潮！ 人工智能AI将在安防行业率先落地 今年，正值海康威视和英特尔合作十周年，说到两者的“结缘”，怎么也绕不过现在最最热门的话题之一——人工智能AI。 一方面，海康威视所处的安防行业具有源数据信息量大、数据层次丰富（人脸、车牌、形态、行为等各种层次的数据）的显著特点，这为人工智能在安防行业率先落地提供了优沃的“土壤”。为什么这么说？因为大量的、有代表性的数据将有助于把模型描述的更准确，对规律认识的更深刻。当开普勒从他老师手中接过大量的天文数据后，他终于找到了准确描述行星围绕太阳运动轨迹的模型——椭圆模型，所以，当数据量呈现海量爆发式增长时，计算机将能够完成一些过去只有人类才能完成的事情，比如机器视觉——摄像机可以像人眼一样去监测、分析、报警。 另一方面，人工智能离不开高强度的计算。海康的各种终端设备每天都能采集到大量的视频数据，可这些数据却是非结构化的，通俗来讲，就是没有条理的，只有将其转化成结构化的数据，比如确定画面里出现了几个人、几辆车，人的性别、身高、面部特征，车子的品牌、车型、车牌号……这时才能进行下一步的分析，才能真正产生价值。无论是将数据结构化还是进一步分析的过程，都需要计算机拥有强大的算力，而这就是CPU领域的龙头老大，英特尔所擅长的事情了。 如此看来，海康和英特尔的结缘实属“门当户对”，人工智能在安防行业的落地也是水到渠成。
算算时间节点，海康在人工智能领域的探索竟与英特尔的合作刚好契合，换言之，英特尔对海康的支持功不可没。两者在AI方面的合作主要体现在三个方面：
目前海康威视的人工智能在各个行业已经有了广泛应用，主要围绕智慧城市，包括应急指挥中心，民生服务中心，城市运营管理中心等等。通过物联网传感技术加上人工智能分析，在交通领域可以实现对交通流量的预测，以判断拥堵，还有车辆大数据的研判，包括车辆的流量、车速、行车轨迹的分析等等；在商业决策上，可以进行商场人流密度的判断，哪个区域的人比较多，哪个区域的人比较少，大家对哪款产品的关注度更高；除此之外，甚至还能在传媒领域也有所应用，当广告主投放广告时，相关评测数据可以帮助客户判断受众的真实关注度。 边缘计算，让人工智能从后端走向前端 当视频监控行业从“AVR（增强型内置Flash的单片机）”进入“NVR（网络硬盘录像机）”的时代，实现了可以同时观看、浏览、回放、管理、存储多个网络摄像机的大幅飞跃。监控行业摆脱了电脑硬件的牵绊，再也不用面临安装软件的繁琐。当所有的摄像机网络化之后，必由之路就是有一个集中管理核心出现，也就是我们常说的云端大脑——储存、分析、处理视频数据的中枢。 表面看上去，这种前端采集后端处理的方式好似很完美，但是随着视频数据的指数级增长，云端渐渐变得有些力不从心。因此，边缘计算应运而生。
所谓边缘计算，就是在在靠近物或数据源头的网络边缘侧，就近提供智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行，数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源，在边缘节点处过滤或者分析。如果说云端相当于人类的大脑，那么边缘计算就犹如人类的神经末梢，对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑。 英特尔新推出的Movidius视觉运算芯片和摄像头前端数据处理技术，正是赋予了海康威视监控设备边缘计算的能力。 Movidius是英特尔的子公司，该公司主要为机器、PC开发视觉技术。最新的VPU（视觉处理单元）采用了Myriad X系统芯片，植入独立神经运算引擎（Neural Compute Engine），支持边缘深度学习推断。在设计之时芯片硬件瞄准的正是深度神经网络，它可以用更快的速度、更低的能耗运行深度神经网络。英特尔表示，进行DNN推断时，深度神经网络加速器每秒可以完成运算操作1万亿次以上。 基于Movidius，海康威视开发了在行业内具有突破意义的全局摄像机。普通定点摄像机无法同时兼顾全景和细节，因此广场等开放式大场景的人、车目标捕获一直是业界的难题，而全局摄像机则能同时兼具监控广度与目标细节，实现对场景中运动人体目标的全覆盖提取。 具体来说，一旦全局的广角镜头检测到开放式场景中的运动目标，就可以将定位出来，联动全局的长焦镜头变倍放大，观察目标细节，并自动捕获人体、人脸、车辆图片。全局摄像机将目标图片流输出至后端，有效解决后端对视频流进行结构化信息提取难、分析效率低的问题。这种前后端一体化的方案，是海康威视产品最大的优势。 英特尔视频产品部总经理Adam在在答记者问时表示：视频影像的发展与物联网发展的三个阶段是一脉相承的：当万物实现互联时，摄像机的前端和后端实现了一体化；当软件定义系统构成智能系统后，摄像机的软件也越来越智能；最后，物联网的目标是挖掘数据价值，监控行业同样也要基于此提供增值服务。 站在这个角度，英特尔和海康威视的合作还会进一步深入展开。前端，基于持续进步的Movidius平台，海康会不断推出更高技术含量的产品；后端，服务器产品也会有更加深入的合作……未来，随着人工智能将逐渐深入各行各业，海康和英特尔也将在安防以外的行业继续不断探索。 |
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