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當(dāng)前位置:智慧城市產(chǎn)品技術(shù) → 正文

視頻監(jiān)控正式邁入深度智能時(shí)代

責(zé)任編輯:editor006 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-07-04 16:26:14 本文摘自:數(shù)字音視工程網(wǎng)

隨著高清視頻時(shí)代的到來(lái),視頻監(jiān)控的點(diǎn)位數(shù)和數(shù)據(jù)量已呈爆發(fā)式增長(zhǎng),傳統(tǒng)的智能算法還停留在比較淺層的分析識(shí)別上,具體表現(xiàn)為準(zhǔn)確率低、環(huán)境適應(yīng)性差、識(shí)別種類少。然而,從97年IBM“深藍(lán)”以3.5:2.5擊敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯巴羅夫到17年1月谷歌“阿法狗”升級(jí)版Master在人機(jī)圍棋比賽中取得60連勝,我們不得不相信,人工智能的時(shí)代以洪荒之勢(shì)已然來(lái)臨。

人工智能的崛起離不開(kāi)三要素:深度學(xué)習(xí)為算法提供了重要基石,大數(shù)據(jù)為存儲(chǔ)提供了高效燃料,GPU、超級(jí)計(jì)算機(jī)、云計(jì)算為運(yùn)算能力提供了引擎助力。其中,深度學(xué)習(xí)作為最核心的技術(shù)支撐,其靈感來(lái)源于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓機(jī)器具備了人類對(duì)事物抽象和重構(gòu)的能力,在算法層次上由淺至深,在特征設(shè)計(jì)上從人造特征到自主學(xué)習(xí),讓機(jī)器擁有接近甚至超越人類的模式識(shí)別精度、超強(qiáng)抗干擾的環(huán)境適應(yīng)能力以及強(qiáng)大的種類識(shí)別能力。作為機(jī)器視覺(jué)最具代表性的應(yīng)用,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用狀況又是如何呢?

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  “中國(guó)芯”正在迅速崛起

網(wǎng)絡(luò)高清時(shí)代的到來(lái)為我們帶來(lái)了更好的圖像質(zhì)量,使攝像機(jī)可以更好的記錄現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,這同時(shí)也對(duì)芯片商提出了更高的要求。目前國(guó)內(nèi)工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的加速及第三方的介入給芯片設(shè)計(jì)業(yè)者提供了快速進(jìn)入市場(chǎng)的可能,從而推動(dòng)了芯片國(guó)產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的逐步升級(jí)。而安防行業(yè)的蓬勃發(fā)展,讓國(guó)產(chǎn)芯片廠商看到了希望,以華為海思為代表的一批致力于國(guó)產(chǎn)芯片研發(fā)生產(chǎn)的企業(yè),將目光聚焦在安防芯片上,試圖在安防行業(yè)一展拳腳,發(fā)揮最大的價(jià)值。

中國(guó)安防芯片的技術(shù)演進(jìn)路線越來(lái)越清晰,功能多樣化的趨勢(shì)日趨明顯。有了“中國(guó)芯”,一方面所有的芯片產(chǎn)品定義真正來(lái)自國(guó)內(nèi)客戶、系統(tǒng)集成商以及最終行業(yè)用戶需求,在源頭上保證芯片真正滿足客戶需求。另一方面,在芯片布局上緊密契合國(guó)內(nèi)客戶的產(chǎn)品演進(jìn),推動(dòng)視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的持續(xù)升級(jí)。

前端設(shè)備插上了深度智能的翅膀

作為視頻監(jiān)控的前端設(shè)備,監(jiān)控?cái)z像機(jī)是整個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分,它經(jīng)歷了從模擬到數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、高清化以及智能化的發(fā)展歷程。視頻圖像來(lái)源是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的第一環(huán),運(yùn)用傳統(tǒng)的攝像機(jī)存在很大的局限性,如檢測(cè)準(zhǔn)確率不高,漏抓誤報(bào)比較多,抓拍不清晰,圖像質(zhì)量不理想等。前端攝像機(jī)內(nèi)置深度學(xué)習(xí)算法,可以對(duì)人臉、車輛等關(guān)鍵信息進(jìn)行快速定位抓拍,有效解決漏抓誤報(bào)問(wèn)題,也能為后端分析服務(wù)器提供更清晰、更高質(zhì)量的圖片,更出色的成像效果大大提升了后端的資源利用率,同等條件下可大幅節(jié)省中心部署空間,同樣的投入可以產(chǎn)生更大的效用。

安防行業(yè)中不少企業(yè)已經(jīng)在紛紛布局智能前端的市場(chǎng),以安防龍頭企業(yè)為例,它們推出的前端攝像機(jī)中內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)算法,具有結(jié)構(gòu)化信息提取、小型人臉庫(kù)比對(duì)、人體屬性分析、人員流量統(tǒng)計(jì)、道路實(shí)況檢測(cè)、車輛特征識(shí)別、全景監(jiān)控等多種功能,將前端設(shè)備的智能化應(yīng)用發(fā)揮到極致。此外,還將人眼仿生、MSS多光譜成像、被動(dòng)紅外熱成像技術(shù)等技術(shù)融入其中,可對(duì)因環(huán)境造成的圖像模糊昏暗進(jìn)行亮度與清晰度的還原,還能實(shí)現(xiàn)環(huán)境測(cè)溫、防火防盜等功能,引導(dǎo)著前端設(shè)備在深度智能化這條路上越走越遠(yuǎn)。

深度學(xué)習(xí)開(kāi)啟智能視頻分析技術(shù)的新篇章

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用中取得了顯著的成效。深度學(xué)習(xí)也正影響著安防企業(yè),影響著智能視頻分析技術(shù)。智能視頻分析是計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)分支,是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù),其支持的功能主要有:人車物特征識(shí)別采集、人員及物件行為報(bào)警、視頻信號(hào)及質(zhì)量診斷、視頻增強(qiáng)處理、圖像比對(duì)、視頻摘要、內(nèi)容分揀等。深度學(xué)習(xí)解決了傳統(tǒng)智能視頻分析技術(shù)人工選擇特征準(zhǔn)確率低、淺層學(xué)習(xí)模型無(wú)法解析大數(shù)據(jù)等問(wèn)題,使視頻分析過(guò)程中識(shí)別準(zhǔn)確率更高、環(huán)境適應(yīng)性更好、識(shí)別種類更豐富。

在以人、車、物為核心視頻特征識(shí)別領(lǐng)域,目前最成熟的其實(shí)是車輛識(shí)別算法,在平安城市建設(shè)和公安實(shí)戰(zhàn)創(chuàng)新的推動(dòng)下,車輛識(shí)別技術(shù)在智慧交通、智慧警務(wù)等行業(yè)的應(yīng)用取得了不錯(cuò)的成果。國(guó)內(nèi)以深圳華尊科技為代表,在算法準(zhǔn)確率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、識(shí)別種類、公安車輛大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用上表現(xiàn)得較為突出,且數(shù)次在華為國(guó)內(nèi)外的大型活動(dòng)中亮相。人臉識(shí)別算法因其應(yīng)用的廣泛性,火爆程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于車輛算法,但就目前的技術(shù)來(lái)看,在準(zhǔn)確率、更深層的應(yīng)用上還有很高的提升空間,以曠視、商湯為代表的算法公司也在高校人才及技術(shù)儲(chǔ)備、各行業(yè)的淺層應(yīng)用上做出了努力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代為算法研究提供了高效的計(jì)算工具,而數(shù)據(jù)量的增加也意味著需要更復(fù)雜的視頻分析算法模型來(lái)詮釋和挖掘這些數(shù)據(jù),使占有巨大存儲(chǔ)資源的視頻數(shù)據(jù)發(fā)揮出更多的價(jià)值。目前人員行為分析、人群分析等復(fù)雜的算法還在起步階段,讓我們想象一下,基于對(duì)人體、生物體行為細(xì)節(jié)的精確捕捉和復(fù)雜分析模型,一個(gè)城市級(jí)的視頻大數(shù)據(jù)中心將能為公共安全、各類學(xué)科研究、商業(yè)發(fā)展乃至人類的進(jìn)步做出多大的貢獻(xiàn)。

海量視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)呈現(xiàn)前端分布式存儲(chǔ)、后端集中存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)三種模式

隨著視頻圖像清晰度的不斷提高,其存儲(chǔ)需求也在不斷發(fā)生變化。在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域,目前主要存儲(chǔ)方式有三種:前端分布式存儲(chǔ)、后端集中存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)。

原有的模擬及模數(shù)混合組網(wǎng)的視頻監(jiān)控正逐步被純IP化、全高清的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控所取代,因此前端分布式存儲(chǔ)產(chǎn)品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替換成NVR產(chǎn)品。隨著前端分布式存儲(chǔ)的系統(tǒng)組網(wǎng)成本不斷降低,同時(shí)4K、H.265技術(shù)的推出大大提高了視頻圖像的清晰度,并通過(guò)改變編碼方式降低了存儲(chǔ)空間需求,使得前端NVR存儲(chǔ)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步增強(qiáng)。另外,NVR產(chǎn)品由于其簡(jiǎn)單易用的特性,為不同層面的客戶所廣泛使用。

相對(duì)NVR的分布式存儲(chǔ)而言,后端集中存儲(chǔ)方式更加注重?cái)?shù)據(jù)的集中保存、數(shù)據(jù)的可靠性及統(tǒng)一的管理維護(hù),同時(shí)具有較好的容量擴(kuò)展能力,因此后端集中存儲(chǔ)方式更適合大規(guī)模部署。集中存儲(chǔ)主要以SAN/NAS為主要代表,其中SAN因?yàn)槠涓咝阅堋⒏叻€(wěn)定性而被廣泛采用。FCSAN產(chǎn)品延時(shí)小、可靠性高,但建設(shè)成本也高很多,針對(duì)于視頻監(jiān)控的大容量存儲(chǔ)需求來(lái)說(shuō)并不是非常合適,而IPSAN產(chǎn)品由于其互聯(lián)互通性高、管理維護(hù)簡(jiǎn)單、建設(shè)成本相對(duì)低廉等優(yōu)勢(shì)而為安防視頻監(jiān)控行業(yè)所廣泛應(yīng)用。

采用多臺(tái)IPSAN存儲(chǔ)設(shè)備疊加的方式勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)視頻接入和圖像存儲(chǔ)需求時(shí),由于多臺(tái)存儲(chǔ)設(shè)備間相互獨(dú)立,缺乏有效的數(shù)據(jù)整合與協(xié)同處理能力,因此也額外帶來(lái)了存儲(chǔ)設(shè)備的統(tǒng)一管理、設(shè)備冗余性能和存儲(chǔ)空間無(wú)法共享及利用等問(wèn)題。應(yīng)需而生的云存儲(chǔ)利用集群化、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)等技術(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)備資源、帶寬資源、存儲(chǔ)空間資源等進(jìn)行統(tǒng)一整合,從而為用戶提供大容量、高性能、高可靠的透明存儲(chǔ)服務(wù)。在云存儲(chǔ)技術(shù)中,不同廠家的應(yīng)用方案也有所不同,安防廠商基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解順勢(shì)推出安防專用云存儲(chǔ),數(shù)據(jù)存儲(chǔ)廠商則力推通用云存儲(chǔ)以期滿足用戶多樣化需求。

視頻監(jiān)控在各行業(yè)的應(yīng)用情況

據(jù)立木信息咨詢發(fā)布的《中國(guó)視頻監(jiān)控市場(chǎng)調(diào)研與投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告(2017版)》顯示:當(dāng)前,視頻監(jiān)控的主要需求依然來(lái)自于平安城市建設(shè)、行業(yè)延伸及民用市場(chǎng)開(kāi)啟。伴隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進(jìn),政府對(duì)平安城市、智慧城市建設(shè)及升級(jí)改造的重視,各行業(yè)對(duì)視頻監(jiān)控及視頻應(yīng)用需求的進(jìn)一步提升,居民對(duì)人身安全、財(cái)產(chǎn)安全的重視程度不斷提高,促進(jìn)視頻監(jiān)控行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)。此外,伴隨著“中國(guó)制造”、“互聯(lián)網(wǎng)+”的開(kāi)展,視頻監(jiān)控也得到政策的大力支持。

從發(fā)展勢(shì)頭來(lái)看,傳統(tǒng)的金融、能源市場(chǎng)趨于飽和,政府、交通市場(chǎng)還在持續(xù)快速增長(zhǎng),民用、醫(yī)療、教育等新興市場(chǎng)保持高速增長(zhǎng)勢(shì)頭。

就智慧城市建設(shè)而言,目前大城市的安防基礎(chǔ)建設(shè)工作已基本完成,中小城市正處于蓬勃發(fā)展階段,視頻監(jiān)控更多的向聯(lián)網(wǎng)化、智能化和高清化方向發(fā)展,同時(shí)隨著對(duì)數(shù)據(jù)和有效信息利用要求的提高,云存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算也開(kāi)始發(fā)展。

在智能交通領(lǐng)域,隨著智能手機(jī)和無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始普及以來(lái),互聯(lián)網(wǎng)的體驗(yàn)型應(yīng)用越來(lái)越滲透到智能交通中,此外,視頻智能分析、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷突破,不僅提高了公安交警的工作效率,也給普通民眾提供了更便利、更人性化的平臺(tái)。

民用市場(chǎng)迎來(lái)發(fā)展期。隨著人們生活的水平提高,消費(fèi)者正在成為推動(dòng)消費(fèi)安防的重要力量,中小企業(yè)、商鋪、家庭逐漸成為常規(guī)安防需求的中堅(jiān)力量。目前,我國(guó)民用安防監(jiān)控只占了6%的市場(chǎng)份額,遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國(guó)家(如美國(guó)民用安防監(jiān)控產(chǎn)值占據(jù)了整體的30%以上),具有非常強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿ΑkS著家庭市場(chǎng)的發(fā)展成熟,市場(chǎng)會(huì)向更高一級(jí)的使用便利化以及有序管理服務(wù)方向發(fā)展,家庭監(jiān)控將融合移動(dòng)監(jiān)控、云存儲(chǔ)、隱私保護(hù)以及綜合運(yùn)營(yíng)服務(wù),不單單是安全功能,同時(shí)也向個(gè)人價(jià)值的滿足和分享方向發(fā)展。

視頻監(jiān)控行業(yè)化應(yīng)用能力的不足之處

國(guó)家SVAC編解碼能力亟待提升

監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)作為敏感的可視化信息,已經(jīng)成為國(guó)家安全的重要組成部分,敏感視頻外流給國(guó)家和地區(qū)造成的輿論壓力非常大,所以我國(guó)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的視頻監(jiān)控專用編解碼協(xié)議SVAC得到了公安部的高度重視,也在廣東等地區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)推廣。原定于去年推出的SVAC2.0版本協(xié)議延至今年發(fā)布,6月1號(hào)起正式實(shí)施,但是與主流的H.264、H.265相比,SVAC技術(shù)迭代進(jìn)展相對(duì)較為緩慢,在碼流壓縮傳輸方面還有較大的差距,市場(chǎng)產(chǎn)品線也還不夠完整。

產(chǎn)品缺乏亮點(diǎn)

目前視頻大數(shù)據(jù)還處于相對(duì)比較初期的階段。整個(gè)視頻大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,包括了云存儲(chǔ)、云智能,以及大數(shù)據(jù)分析和挖掘。云存儲(chǔ)在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)相對(duì)比較普遍,但是各個(gè)廠家對(duì)云存儲(chǔ)的定義不盡相同,有很多拿傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)包裝一下出來(lái)就是云存儲(chǔ)。云智能也是面臨著同樣的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)分析和挖掘部分則還處于相對(duì)早期的探索階段,因?yàn)樗蕾囉跀?shù)據(jù)的沉淀、匯聚和清洗。目前市場(chǎng)上絕大部分安防產(chǎn)品的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)過(guò)于激烈,產(chǎn)品缺乏足夠的亮點(diǎn)。早期的監(jiān)控平臺(tái)并不是以云架構(gòu)方式建設(shè)的,也沒(méi)有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)共享的概念。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的整體背景下,原來(lái)的很多監(jiān)控平臺(tái)難以支撐大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,市場(chǎng)急需一個(gè)新的云架構(gòu)的監(jiān)控平臺(tái)來(lái)支撐未來(lái)的發(fā)展。

視頻分析準(zhǔn)確度低、缺乏深層次挖掘

視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展這些年,視頻分析準(zhǔn)確度低是制約其得以大規(guī)模應(yīng)用的首要問(wèn)題,系統(tǒng)針對(duì)復(fù)雜異常行為建模困難,目標(biāo)與背景接近會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)特征信息提取困難,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋會(huì)造成目標(biāo)信息缺失,目標(biāo)移動(dòng)速度過(guò)快或算法過(guò)于復(fù)雜導(dǎo)致跟蹤的有效性較低,這些因素都很容易造成誤報(bào)、漏報(bào)、跟蹤困難等結(jié)果。同時(shí),對(duì)于視頻圖像信息也缺乏深層次的挖掘,難以支撐不同用戶的差異化應(yīng)用需求,視頻圖像信息及數(shù)據(jù)的價(jià)值仍未得到充分地利用。

視頻圖像檢索速度慢、效率低

前端采集設(shè)備不斷回傳的視頻、圖片等信息,都需要在平臺(tái)服務(wù)器上疊加算法進(jìn)行分析,由于服務(wù)器本身處理性能的限制,無(wú)法并行處理日益累積的超量數(shù)據(jù)。視頻監(jiān)控每天的數(shù)據(jù)量就有高達(dá)上千PB,累計(jì)的歷史數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大,系統(tǒng)也就逐漸暴露出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓力大,檢索速度越來(lái)越慢,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析效率越來(lái)越低等問(wèn)題。因此,雖然智能分析服務(wù)器的應(yīng)用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節(jié)省了人力與時(shí)間,但整體的效率仍有較大提高的空間。

在安防市場(chǎng)需求的催生及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的助攻下,智能視頻分析技術(shù)目前已成為當(dāng)下最炙手可熱最前沿的技術(shù)之一。讓我們期待,在平安城市向智慧城市逐步過(guò)渡的進(jìn)程中、在技術(shù)儲(chǔ)備與市場(chǎng)孕育趨于成熟之時(shí),智能視頻分析技術(shù)將于全面化、深層次的應(yīng)用中帶領(lǐng)我們迎來(lái)一個(gè)全新的智慧時(shí)代。

關(guān)鍵字:視頻分析視頻圖像

本文摘自:數(shù)字音視工程網(wǎng)

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視頻監(jiān)控正式邁入深度智能時(shí)代

責(zé)任編輯:editor006 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-07-04 16:26:14 本文摘自:數(shù)字音視工程網(wǎng)

隨著高清視頻時(shí)代的到來(lái),視頻監(jiān)控的點(diǎn)位數(shù)和數(shù)據(jù)量已呈爆發(fā)式增長(zhǎng),傳統(tǒng)的智能算法還停留在比較淺層的分析識(shí)別上,具體表現(xiàn)為準(zhǔn)確率低、環(huán)境適應(yīng)性差、識(shí)別種類少。然而,從97年IBM“深藍(lán)”以3.5:2.5擊敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯巴羅夫到17年1月谷歌“阿法狗”升級(jí)版Master在人機(jī)圍棋比賽中取得60連勝,我們不得不相信,人工智能的時(shí)代以洪荒之勢(shì)已然來(lái)臨。

人工智能的崛起離不開(kāi)三要素:深度學(xué)習(xí)為算法提供了重要基石,大數(shù)據(jù)為存儲(chǔ)提供了高效燃料,GPU、超級(jí)計(jì)算機(jī)、云計(jì)算為運(yùn)算能力提供了引擎助力。其中,深度學(xué)習(xí)作為最核心的技術(shù)支撐,其靈感來(lái)源于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓機(jī)器具備了人類對(duì)事物抽象和重構(gòu)的能力,在算法層次上由淺至深,在特征設(shè)計(jì)上從人造特征到自主學(xué)習(xí),讓機(jī)器擁有接近甚至超越人類的模式識(shí)別精度、超強(qiáng)抗干擾的環(huán)境適應(yīng)能力以及強(qiáng)大的種類識(shí)別能力。作為機(jī)器視覺(jué)最具代表性的應(yīng)用,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用狀況又是如何呢?

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  “中國(guó)芯”正在迅速崛起

網(wǎng)絡(luò)高清時(shí)代的到來(lái)為我們帶來(lái)了更好的圖像質(zhì)量,使攝像機(jī)可以更好的記錄現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,這同時(shí)也對(duì)芯片商提出了更高的要求。目前國(guó)內(nèi)工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的加速及第三方的介入給芯片設(shè)計(jì)業(yè)者提供了快速進(jìn)入市場(chǎng)的可能,從而推動(dòng)了芯片國(guó)產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的逐步升級(jí)。而安防行業(yè)的蓬勃發(fā)展,讓國(guó)產(chǎn)芯片廠商看到了希望,以華為海思為代表的一批致力于國(guó)產(chǎn)芯片研發(fā)生產(chǎn)的企業(yè),將目光聚焦在安防芯片上,試圖在安防行業(yè)一展拳腳,發(fā)揮最大的價(jià)值。

中國(guó)安防芯片的技術(shù)演進(jìn)路線越來(lái)越清晰,功能多樣化的趨勢(shì)日趨明顯。有了“中國(guó)芯”,一方面所有的芯片產(chǎn)品定義真正來(lái)自國(guó)內(nèi)客戶、系統(tǒng)集成商以及最終行業(yè)用戶需求,在源頭上保證芯片真正滿足客戶需求。另一方面,在芯片布局上緊密契合國(guó)內(nèi)客戶的產(chǎn)品演進(jìn),推動(dòng)視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的持續(xù)升級(jí)。

前端設(shè)備插上了深度智能的翅膀

作為視頻監(jiān)控的前端設(shè)備,監(jiān)控?cái)z像機(jī)是整個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分,它經(jīng)歷了從模擬到數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、高清化以及智能化的發(fā)展歷程。視頻圖像來(lái)源是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的第一環(huán),運(yùn)用傳統(tǒng)的攝像機(jī)存在很大的局限性,如檢測(cè)準(zhǔn)確率不高,漏抓誤報(bào)比較多,抓拍不清晰,圖像質(zhì)量不理想等。前端攝像機(jī)內(nèi)置深度學(xué)習(xí)算法,可以對(duì)人臉、車輛等關(guān)鍵信息進(jìn)行快速定位抓拍,有效解決漏抓誤報(bào)問(wèn)題,也能為后端分析服務(wù)器提供更清晰、更高質(zhì)量的圖片,更出色的成像效果大大提升了后端的資源利用率,同等條件下可大幅節(jié)省中心部署空間,同樣的投入可以產(chǎn)生更大的效用。

安防行業(yè)中不少企業(yè)已經(jīng)在紛紛布局智能前端的市場(chǎng),以安防龍頭企業(yè)為例,它們推出的前端攝像機(jī)中內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)算法,具有結(jié)構(gòu)化信息提取、小型人臉庫(kù)比對(duì)、人體屬性分析、人員流量統(tǒng)計(jì)、道路實(shí)況檢測(cè)、車輛特征識(shí)別、全景監(jiān)控等多種功能,將前端設(shè)備的智能化應(yīng)用發(fā)揮到極致。此外,還將人眼仿生、MSS多光譜成像、被動(dòng)紅外熱成像技術(shù)等技術(shù)融入其中,可對(duì)因環(huán)境造成的圖像模糊昏暗進(jìn)行亮度與清晰度的還原,還能實(shí)現(xiàn)環(huán)境測(cè)溫、防火防盜等功能,引導(dǎo)著前端設(shè)備在深度智能化這條路上越走越遠(yuǎn)。

深度學(xué)習(xí)開(kāi)啟智能視頻分析技術(shù)的新篇章

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用中取得了顯著的成效。深度學(xué)習(xí)也正影響著安防企業(yè),影響著智能視頻分析技術(shù)。智能視頻分析是計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)分支,是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù),其支持的功能主要有:人車物特征識(shí)別采集、人員及物件行為報(bào)警、視頻信號(hào)及質(zhì)量診斷、視頻增強(qiáng)處理、圖像比對(duì)、視頻摘要、內(nèi)容分揀等。深度學(xué)習(xí)解決了傳統(tǒng)智能視頻分析技術(shù)人工選擇特征準(zhǔn)確率低、淺層學(xué)習(xí)模型無(wú)法解析大數(shù)據(jù)等問(wèn)題,使視頻分析過(guò)程中識(shí)別準(zhǔn)確率更高、環(huán)境適應(yīng)性更好、識(shí)別種類更豐富。

在以人、車、物為核心視頻特征識(shí)別領(lǐng)域,目前最成熟的其實(shí)是車輛識(shí)別算法,在平安城市建設(shè)和公安實(shí)戰(zhàn)創(chuàng)新的推動(dòng)下,車輛識(shí)別技術(shù)在智慧交通、智慧警務(wù)等行業(yè)的應(yīng)用取得了不錯(cuò)的成果。國(guó)內(nèi)以深圳華尊科技為代表,在算法準(zhǔn)確率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、識(shí)別種類、公安車輛大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用上表現(xiàn)得較為突出,且數(shù)次在華為國(guó)內(nèi)外的大型活動(dòng)中亮相。人臉識(shí)別算法因其應(yīng)用的廣泛性,火爆程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于車輛算法,但就目前的技術(shù)來(lái)看,在準(zhǔn)確率、更深層的應(yīng)用上還有很高的提升空間,以曠視、商湯為代表的算法公司也在高校人才及技術(shù)儲(chǔ)備、各行業(yè)的淺層應(yīng)用上做出了努力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代為算法研究提供了高效的計(jì)算工具,而數(shù)據(jù)量的增加也意味著需要更復(fù)雜的視頻分析算法模型來(lái)詮釋和挖掘這些數(shù)據(jù),使占有巨大存儲(chǔ)資源的視頻數(shù)據(jù)發(fā)揮出更多的價(jià)值。目前人員行為分析、人群分析等復(fù)雜的算法還在起步階段,讓我們想象一下,基于對(duì)人體、生物體行為細(xì)節(jié)的精確捕捉和復(fù)雜分析模型,一個(gè)城市級(jí)的視頻大數(shù)據(jù)中心將能為公共安全、各類學(xué)科研究、商業(yè)發(fā)展乃至人類的進(jìn)步做出多大的貢獻(xiàn)。

海量視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)呈現(xiàn)前端分布式存儲(chǔ)、后端集中存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)三種模式

隨著視頻圖像清晰度的不斷提高,其存儲(chǔ)需求也在不斷發(fā)生變化。在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域,目前主要存儲(chǔ)方式有三種:前端分布式存儲(chǔ)、后端集中存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)。

原有的模擬及模數(shù)混合組網(wǎng)的視頻監(jiān)控正逐步被純IP化、全高清的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控所取代,因此前端分布式存儲(chǔ)產(chǎn)品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替換成NVR產(chǎn)品。隨著前端分布式存儲(chǔ)的系統(tǒng)組網(wǎng)成本不斷降低,同時(shí)4K、H.265技術(shù)的推出大大提高了視頻圖像的清晰度,并通過(guò)改變編碼方式降低了存儲(chǔ)空間需求,使得前端NVR存儲(chǔ)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步增強(qiáng)。另外,NVR產(chǎn)品由于其簡(jiǎn)單易用的特性,為不同層面的客戶所廣泛使用。

相對(duì)NVR的分布式存儲(chǔ)而言,后端集中存儲(chǔ)方式更加注重?cái)?shù)據(jù)的集中保存、數(shù)據(jù)的可靠性及統(tǒng)一的管理維護(hù),同時(shí)具有較好的容量擴(kuò)展能力,因此后端集中存儲(chǔ)方式更適合大規(guī)模部署。集中存儲(chǔ)主要以SAN/NAS為主要代表,其中SAN因?yàn)槠涓咝阅堋⒏叻€(wěn)定性而被廣泛采用。FCSAN產(chǎn)品延時(shí)小、可靠性高,但建設(shè)成本也高很多,針對(duì)于視頻監(jiān)控的大容量存儲(chǔ)需求來(lái)說(shuō)并不是非常合適,而IPSAN產(chǎn)品由于其互聯(lián)互通性高、管理維護(hù)簡(jiǎn)單、建設(shè)成本相對(duì)低廉等優(yōu)勢(shì)而為安防視頻監(jiān)控行業(yè)所廣泛應(yīng)用。

采用多臺(tái)IPSAN存儲(chǔ)設(shè)備疊加的方式勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)視頻接入和圖像存儲(chǔ)需求時(shí),由于多臺(tái)存儲(chǔ)設(shè)備間相互獨(dú)立,缺乏有效的數(shù)據(jù)整合與協(xié)同處理能力,因此也額外帶來(lái)了存儲(chǔ)設(shè)備的統(tǒng)一管理、設(shè)備冗余性能和存儲(chǔ)空間無(wú)法共享及利用等問(wèn)題。應(yīng)需而生的云存儲(chǔ)利用集群化、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)等技術(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)備資源、帶寬資源、存儲(chǔ)空間資源等進(jìn)行統(tǒng)一整合,從而為用戶提供大容量、高性能、高可靠的透明存儲(chǔ)服務(wù)。在云存儲(chǔ)技術(shù)中,不同廠家的應(yīng)用方案也有所不同,安防廠商基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解順勢(shì)推出安防專用云存儲(chǔ),數(shù)據(jù)存儲(chǔ)廠商則力推通用云存儲(chǔ)以期滿足用戶多樣化需求。

視頻監(jiān)控在各行業(yè)的應(yīng)用情況

據(jù)立木信息咨詢發(fā)布的《中國(guó)視頻監(jiān)控市場(chǎng)調(diào)研與投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告(2017版)》顯示:當(dāng)前,視頻監(jiān)控的主要需求依然來(lái)自于平安城市建設(shè)、行業(yè)延伸及民用市場(chǎng)開(kāi)啟。伴隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進(jìn),政府對(duì)平安城市、智慧城市建設(shè)及升級(jí)改造的重視,各行業(yè)對(duì)視頻監(jiān)控及視頻應(yīng)用需求的進(jìn)一步提升,居民對(duì)人身安全、財(cái)產(chǎn)安全的重視程度不斷提高,促進(jìn)視頻監(jiān)控行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)。此外,伴隨著“中國(guó)制造”、“互聯(lián)網(wǎng)+”的開(kāi)展,視頻監(jiān)控也得到政策的大力支持。

從發(fā)展勢(shì)頭來(lái)看,傳統(tǒng)的金融、能源市場(chǎng)趨于飽和,政府、交通市場(chǎng)還在持續(xù)快速增長(zhǎng),民用、醫(yī)療、教育等新興市場(chǎng)保持高速增長(zhǎng)勢(shì)頭。

就智慧城市建設(shè)而言,目前大城市的安防基礎(chǔ)建設(shè)工作已基本完成,中小城市正處于蓬勃發(fā)展階段,視頻監(jiān)控更多的向聯(lián)網(wǎng)化、智能化和高清化方向發(fā)展,同時(shí)隨著對(duì)數(shù)據(jù)和有效信息利用要求的提高,云存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算也開(kāi)始發(fā)展。

在智能交通領(lǐng)域,隨著智能手機(jī)和無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始普及以來(lái),互聯(lián)網(wǎng)的體驗(yàn)型應(yīng)用越來(lái)越滲透到智能交通中,此外,視頻智能分析、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷突破,不僅提高了公安交警的工作效率,也給普通民眾提供了更便利、更人性化的平臺(tái)。

民用市場(chǎng)迎來(lái)發(fā)展期。隨著人們生活的水平提高,消費(fèi)者正在成為推動(dòng)消費(fèi)安防的重要力量,中小企業(yè)、商鋪、家庭逐漸成為常規(guī)安防需求的中堅(jiān)力量。目前,我國(guó)民用安防監(jiān)控只占了6%的市場(chǎng)份額,遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國(guó)家(如美國(guó)民用安防監(jiān)控產(chǎn)值占據(jù)了整體的30%以上),具有非常強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿ΑkS著家庭市場(chǎng)的發(fā)展成熟,市場(chǎng)會(huì)向更高一級(jí)的使用便利化以及有序管理服務(wù)方向發(fā)展,家庭監(jiān)控將融合移動(dòng)監(jiān)控、云存儲(chǔ)、隱私保護(hù)以及綜合運(yùn)營(yíng)服務(wù),不單單是安全功能,同時(shí)也向個(gè)人價(jià)值的滿足和分享方向發(fā)展。

視頻監(jiān)控行業(yè)化應(yīng)用能力的不足之處

國(guó)家SVAC編解碼能力亟待提升

監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)作為敏感的可視化信息,已經(jīng)成為國(guó)家安全的重要組成部分,敏感視頻外流給國(guó)家和地區(qū)造成的輿論壓力非常大,所以我國(guó)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的視頻監(jiān)控專用編解碼協(xié)議SVAC得到了公安部的高度重視,也在廣東等地區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)推廣。原定于去年推出的SVAC2.0版本協(xié)議延至今年發(fā)布,6月1號(hào)起正式實(shí)施,但是與主流的H.264、H.265相比,SVAC技術(shù)迭代進(jìn)展相對(duì)較為緩慢,在碼流壓縮傳輸方面還有較大的差距,市場(chǎng)產(chǎn)品線也還不夠完整。

產(chǎn)品缺乏亮點(diǎn)

目前視頻大數(shù)據(jù)還處于相對(duì)比較初期的階段。整個(gè)視頻大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,包括了云存儲(chǔ)、云智能,以及大數(shù)據(jù)分析和挖掘。云存儲(chǔ)在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)相對(duì)比較普遍,但是各個(gè)廠家對(duì)云存儲(chǔ)的定義不盡相同,有很多拿傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)包裝一下出來(lái)就是云存儲(chǔ)。云智能也是面臨著同樣的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)分析和挖掘部分則還處于相對(duì)早期的探索階段,因?yàn)樗蕾囉跀?shù)據(jù)的沉淀、匯聚和清洗。目前市場(chǎng)上絕大部分安防產(chǎn)品的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)過(guò)于激烈,產(chǎn)品缺乏足夠的亮點(diǎn)。早期的監(jiān)控平臺(tái)并不是以云架構(gòu)方式建設(shè)的,也沒(méi)有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)共享的概念。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的整體背景下,原來(lái)的很多監(jiān)控平臺(tái)難以支撐大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,市場(chǎng)急需一個(gè)新的云架構(gòu)的監(jiān)控平臺(tái)來(lái)支撐未來(lái)的發(fā)展。

視頻分析準(zhǔn)確度低、缺乏深層次挖掘

視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展這些年,視頻分析準(zhǔn)確度低是制約其得以大規(guī)模應(yīng)用的首要問(wèn)題,系統(tǒng)針對(duì)復(fù)雜異常行為建模困難,目標(biāo)與背景接近會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)特征信息提取困難,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋會(huì)造成目標(biāo)信息缺失,目標(biāo)移動(dòng)速度過(guò)快或算法過(guò)于復(fù)雜導(dǎo)致跟蹤的有效性較低,這些因素都很容易造成誤報(bào)、漏報(bào)、跟蹤困難等結(jié)果。同時(shí),對(duì)于視頻圖像信息也缺乏深層次的挖掘,難以支撐不同用戶的差異化應(yīng)用需求,視頻圖像信息及數(shù)據(jù)的價(jià)值仍未得到充分地利用。

視頻圖像檢索速度慢、效率低

前端采集設(shè)備不斷回傳的視頻、圖片等信息,都需要在平臺(tái)服務(wù)器上疊加算法進(jìn)行分析,由于服務(wù)器本身處理性能的限制,無(wú)法并行處理日益累積的超量數(shù)據(jù)。視頻監(jiān)控每天的數(shù)據(jù)量就有高達(dá)上千PB,累計(jì)的歷史數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大,系統(tǒng)也就逐漸暴露出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓力大,檢索速度越來(lái)越慢,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析效率越來(lái)越低等問(wèn)題。因此,雖然智能分析服務(wù)器的應(yīng)用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節(jié)省了人力與時(shí)間,但整體的效率仍有較大提高的空間。

在安防市場(chǎng)需求的催生及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的助攻下,智能視頻分析技術(shù)目前已成為當(dāng)下最炙手可熱最前沿的技術(shù)之一。讓我們期待,在平安城市向智慧城市逐步過(guò)渡的進(jìn)程中、在技術(shù)儲(chǔ)備與市場(chǎng)孕育趨于成熟之時(shí),智能視頻分析技術(shù)將于全面化、深層次的應(yīng)用中帶領(lǐng)我們迎來(lái)一個(gè)全新的智慧時(shí)代。

關(guān)鍵字:視頻分析視頻圖像

本文摘自:數(shù)字音視工程網(wǎng)

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