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商湯科技楊帆:安防行業信息化未走完“五環” 需要行業共同構建生態
2018年10月30日 10:43:45來源:商湯科技點擊量:64768
導讀10月25日,商湯科技聯合創始人、副總裁楊帆在“2018中國安防技術創新峰會暨IVA2018論壇”發表了主題為“智能城市中樞”的精彩演講。他表示,今天中國的安防,所面臨的技術進步是非常挑戰的。
  【中國安防展覽網 訪談】一聲梧葉一聲秋,滿地金黃落葉層層疊疊。正值北京美的秋季,10月23至26日,中國社會公共安全產品博覽會(簡稱“安博會”)在北京舉行,數百家傳統安防企業與新興AI企業齊聚,碰撞思維,融合業態,深有百花齊放之勢。
 
  25日,商湯科技聯合創始人、副總裁楊帆在“2018中國安防技術創新峰會暨IVA2018論壇”發表了主題為“智能城市中樞”的精彩演講。他表示,今天中國的安防,所面臨的技術進步是非常挑戰的。整個行業的不同角色,每個玩家應該去做自己擅長的事情,共同完成一個百花齊放的生態,真正讓整個行業取得一個更大的價值。
 
  安防行業的信息化還沒走完“五環”
 
  我以前上學的時候,計算機課的老師說計算機科學是研究信息的采集,傳輸,存儲,分析,反饋五個環節的一種科學。其實我們所有的計算科學,都是以信息為核心和載體,在這五個環節中,每個環節的技術進步,終會形成一個閉環,共同帶動整個行業應用生態的進步。
 
信息的五個環節
 
  在安防行業的五個環節里,采集很簡單,各種高清、黑光攝像頭不斷進步;傳輸方面,包括4G以及未來的5G普及,會給安防行業帶來更大更新的發展機會;存儲方面,近些年包括云計算、數據湖、大數據中心也發展迅速。
 
  但坦白來講,過去兩三年,安防行業的信息化做得還不夠好,并沒有走完真正的閉環,因為分析和反饋兩個環節缺乏。
 
  分析是對于我們采集的數據真正具備自動化價值提煉的能力,AI今天帶給了行業這個能力;反饋就是當你擁有了前面所有這些基礎提煉能力之后,再結合用戶需求,形成應用生態,能夠真正給客戶帶來價值。
 
  今年的安博會展廳,幾乎所有的廠商都在展示AI和它在不同細分領域的應用,我覺得是一個非常好的現象。它說明我們的第四個環節——AI分析,真真正正進入到了整個行業,所以才能衍生出如此多樣化百花齊放的應用生態。
 
  當然從另一個角度看,我們往前走的路還很長。今天大家談論安防還是集中在人臉識別上,而未來去做城市級別人像歸檔,甚至于城市的綜合治理管控,還是有很多技術挑戰等待我們去探索。
 
  商湯聯合創始人、副總裁楊帆在“2018中國安防技術創新峰會暨IVA2018論壇”發表演講
 
  構建百花齊放的生態
 
  AI進來之后的新安防,擁有感知、認知、應用和衍進的能力。感知是看見一個物體,認知是看懂一個物體,應用是把AI跟用戶的需求、場景結合起來,挖掘出更多價值。重要的是衍進,當AI真正在客戶場景實踐的時候,你是否具備能力能夠讓它持續進步,也就是真正的智能能力。
 
AI+安防擁有感知、認知、應用和衍進的能力
 
  為了提供更好的衍進能力,商湯在做兩件事情:一個是算法增量訓練系統,隨著甲方數據的不斷積累,它可以不斷進行自我訓練學習,然后針對甲方的數據獲得一個更好的結果,讓整個應用獲得一個更好的反饋。
 
  另外一個叫做算法工具鏈。我們會通過把整個算法產生過程工具化,標準化,來去降低一個單一算法的一次性產生成本。并為客戶提供快速應用的能力。包括從基礎設施到終端到引擎,再到上層應用所提供的各種各樣的產品能力。
 
  在這中間,我們承擔的核心是視覺引擎分析計算這一層,同時我們會把這一層做成開放平臺提供給客戶。AI在整個安防信息五個環節中所提供的關鍵環節就是信息分析計算。在這之上,我們希望跟整個行業更多的不同角色,不同的玩家,一起共同去做,每個廠家去做自己擅長的事情,共同去完成一個百花齊放的生態,真正讓整個行業取得一個更大的價值。
 
商湯方舟城市級視覺開放平臺
 
  行人ReID檢索讓破案效率大幅度提升
 
  商湯今年也很榮幸獲得科技部新一代人工智能開放創新平臺,也承載著對于智能視覺領域先進技術研究和探索的重要任務。安防業務落地方面,我們也取得了豐碩成果,商湯的安防業務已經覆蓋了全國30多個省,參與了總計超過10萬路大規模的城市級視頻分析系統的建設。
 
  我們今天用人臉去做很多罪案的時候,會面臨一個挑戰:過去我們的高清攝像頭,由于架設點位種種的原因,拍不到清晰的人臉。
 
  所以這幾年行業新增了大量的人臉抓拍機,但人臉抓拍機部署到整個系統上線需要一個相當長的時間周期,甚至很多區域因為建設經費的原因,會導致周期被拉得更長。這種情況下,我們如何能夠快速有效的讓一些新技術更好的被運用到實戰?商湯在實踐中摸索總結出一套新的方式:
 
  步:撒大網。我們用人臉抓拍機去建設一些粗力度的骨干網絡,周邊區域及時布控,防止疑犯遠距離逃逸,完成撒大網的動作;
 
  第二步:定方向。通過歷史結構化信息檢索,掌握疑犯習慣活動區域;
 
  第三步:拉小網。通過行人ReID檢索(將圖像中某個行人的特征與其他圖像中行人特征進行對比,判斷是否屬于同一個人),縮小抓捕范圍。雖然傳統的高清攝像頭拍不到人臉,但可以拍到人體,再對視頻內容進行分析。
 
  舉個實戰案例,在南方某個城市的一個案例。當案件發生之后,我們快速調取了案發前后一周整個城市抓拍機的攝像頭,然后定位出了**所出現的幾個大片區。
 
  通過這種高清攝像頭,雖然很多場景拍不到人臉,但利用行人ReID檢索,在一個小范圍內還原出**移動的相對精細化的細節路徑和軌跡,終幫助完成了整個案件的偵破,終也抓到了嫌疑犯。
 
  我們對比了一下,有這樣的AI系統和沒有這樣的AI系統之間存在巨大差別。傳統這么大量的數據,需要500臺電腦,以及非常海量的硬盤,今天可能靠九臺高密度服務器,就可以解決這件事情。整個4000小時的視頻,6000萬張的圖片,過去如果要靠人去看的話,折算成人天可能是170人天,但今天可能是三個操作人員,很短的操作時間。過去需要民警輔警大量的人工辨識,甚至要大量的現場的拉網式的排查和搜索,今天這一切都在電腦上可以快速完成。
 
  人工智能在安防的落地,才剛剛走了步,以人臉識別為代表的一些技術,剛剛有一些應用生態去衍生。我們對于城市的安全治理,對于城市的整個有效的治理和管理,還存在大量的挑戰性課題等待著我們去完成。所以我相信AI在安防領域,未來還是有更大更美好的一個前景。
 
關鍵詞 商湯科技人工智能安防
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