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博鱼体育官方网址智能监控背后有何难隐之言?
 

  守林员小陈每天的工作,大部分时间都用来在林间巡逻,以便第一时间发现安全隐患。枯燥繁重的工作让年轻的他有点郁闷。

  有天他举着朋友圈里转发的文章问领导,听说有地方都能用AI来识别山火了,咱们啥时候能用上啊,以后我也算半个用电脑上班的白领了。

  领导懒得搭理他,新的智能监控摄像机刚安装不久,图像质量提升了不说,目标识别、异常行为监控之类的功能也都有了,哪里还有经费换个“火眼金睛”!年轻人啊,就是身在福中不知福!

  让摄像机看懂正在发生的事件并提出告警,已经在越来越多的智慧城市项目中落地,不过实现形式却各有不同。

  目前,机器视觉智能分析主要分为两类:一种是前端智能化硬件分析,另一种是后端服务器分析。这两种部署方式的区别,主要体现在三个方面:

  前端智能化,侧重于对视频进行实时分析,能够实现“事中报警”,比如在机场、高铁站,一旦发现移动目标出现了触发预定义分析规则的行为,就会引发联动;

  而后端智能化则会先将前端摄像机采集的视频流存储到服务器中,根据预设的不同规则,从海量的数据中提取出相关信息,集中优势计算资源做更深入的分析,实现检测与事件检测的协同联动,方便“事后查证”。

  实时分析与预警,需要前端智能化有较高的计算性能来支撑,如果把算法集成在硬件配置低的摄像机上,处理速度变慢,就会丧失前端智能的优势。因此,大部分前端只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法。

  后端智能分析会根据需求配置足够强大的硬件资源,可以处理成百上千摄像机组成的系统所上传的数据,运行复杂的、允许一定延时的算法。

  智能前置对摄像机提出了强大的软硬件计算能力要求,终端硬件成本比较高,好处是可以节省带宽资源,帮助后端减轻计算压力,同时实现无人值守,也能够节省人力成本;

  而后端智能则需要在存储管理、传输带宽、服务器集群等方面进行较大的投入,来保障数据传输的稳定性,当然,分析运算的集中化也让算法升级、设备运维都变得简化。

  前端的响应速度与稳定性,与后端的资源能力和全局视角,两者互为补充,可以更加贴近一线、事半功倍。

  举个最简单的例子,当自动驾驶汽车走在路上,如果摄像机采集的内容还要传送到云端进行识别、判断、分析,一旦遇到网络不好的环境,那还没等指令下传,事故可能就已经发生了。最佳的解决方案,当然是由自带智能算法的前端直接完成实时的路况判断、障碍物识别、违法检测,而更复杂的线路分析等海量数据学习,可以在泊车时交给后端处理,岂不两全其美?

  既然前后端协同,已经成为视频分析系统的必然趋势,那么,如何以更低耗能、更低成本实现前端智能化,也就成为各行各业智能化管理中的当务之急。

  一方面,尽管人们早已习惯了大街小巷摄像机的存在,但其中大部分是仅具备视频采集功能的传统摄像机,能“看清”就不错了,在视频线索查找时依然需要启动人海战术,消耗大量人力物力。

  因此,能“看懂”发生了什么的智能化、数字化、高清化摄像机也就成了大势所趋。有数据显示,2019 年的前端智能化增速相比 2018 年,提升了 100%。

  另一方面,越来越多的智能算法开始从后端转移到前端来完成。比如大家熟悉的车牌号识别、目标识别等等,能够有效减轻后端的计算压力,实时告警还可以有效降低漏抓误报的可能。

  但在实际场景中,光线、姿态、清晰度等等,都有可能影响识别效果,这就要求前端有终端芯片、软件平台等基础的支撑,来使更多算法可以落地。

  尤其是在多媒体技术不断更新迭代的情况下,文字、图形、影像、动画、声音及视频等不同形态的数据混合在一起,需要技术雄厚、结合具体应用场景来攻克的企业才能完成这一挑战。

  就拿公共安全领域来说,有的是静态识别,比如车辆、颜色等等;有的是异常行为,比如突然加速、聚集、突然跌倒等等;还有的要针对移动物体进行智能化跟踪分析、复杂场景下的视频分析等等……这些都需要不断引入新的算法来解决。

  此外,前端智能化要实现工程上的成本最优,需要可以演进式地发展。其中就存在着不少阻碍,比如有的前端系统比较难接入和兼容,想要在监控功能基础上增加智能分析,往往需要重复安装摄像机,重复建设无疑会造成极大的资源浪费;

  再比如,目前市场发展不均衡,有的厂家有算法但产品不足,有的厂家算法和产品都有但缺乏配套软件,最后呈现的分析效果和效率也都差异很大。

  软件缺乏可持续的演进能力,最直接的结果就是很容易遭遇性能瓶颈,尤其是在摩尔定律接近极限、难以突破的现状下,智能摄像机每 3-6 个月就需要迭代一次,如果没有开放 OS 和相应软件来对系统进行自动升级,以及加速算法加载与迭代,那么前端硬件的内置算力会很快被极速的计算量耗尽。

  正如图灵奖得主 David Patterson 所说,未来十年将是计算架构“新黄金十年”,通过架构优化、“软硬协同”的方式来提升整体计算性能,将成为大势所趋。

  总的来看,尽管前端智能化的前途看起来一片光明,但它也受限于许多前置条件,比如低成本量产的嵌入式AI芯片、高性能场景化的垂直算法、全流程可演进的软件平台等等,没有这些,前端智能摄像机也很难飞入街头巷陌。淬炼前端:华为的三个智能方程式

  在前端智能化已经势不可挡的情境中,华为也结合自身大量的计算、存储、联接、云化、智能、安全等各个领域的技术积累与商业实践,在“全栈云、全智能、全场景”的机器视觉和大数据解决方案基础上,给出了一个体系完备、面面俱到的解题样本。

  一方面,华为软件定义摄像机(SDC)搭载专业AI芯片,算力最高可达 20T,可以在极致低功率、极致算力等不同场景中为前端释放极致算力。让硬件可以轻松实现如目标分类和属性识别等能力,甚至可以完全取代后端服务器来完成视频全量特征分析,提升实时响应能力。

  此外,华为算法与应用商城 HoloSens Store 也应运而生,实现前端智能算法按需可选,在线加载,赋予前端越来越强大的能力。

  智能视频监控系统往往会在城市的多个场景、多种业务下使用,比如白天要检测车辆排队长度、甄别事故,晚上则重点看护应急车道情况。如何最大化地根据个性化需求来进行设计,让前端智能能够快速响应、不断创新呢?

  答案自然是允许合作伙伴开发多元化的垂直场景算法,这就需要开放性的软件定义来将底层硬件能力释放出去,实现感知传感器硬件等终端,以及多种软件能力的接入。

  华为就基于容器架构,华为打造业界首创摄像机 OS,推出“软件定义”架构。以标准、归一化的软件运行环境,实现软硬件解耦,统一调用底层硬件的计算和编排能力、统一由操作系统封装,开发者只需要聚焦功能侧的能力,大大降低了开发门槛。

  另一方面,通过一系列行业标准的北向接入协议,打造了开放的软件生态。合作伙伴在完成算法训练与开发之后,就可以快速集成 SDC OS 公共软硬件能力,打造成各自行业中具有差异化竞争力的商用产品。

  这样做的好处是,能够让大量合作伙伴加入并品尝前端智能化的商业机会,按照各自聚焦的场景开发大量匹配行业属性的长尾算法,解决客户的实际问题,同时接口标准的统一,能够持续演进迭代,进一步降低部署成本,增加其竞争优势。

  对于应用前端智能的企业 / 机构来说,要自己训练一个 AI 模型还是比较复杂、技能门槛较高的工作。想要实现 AI 普惠,前提就要让应用开发变得更容易、更快捷,使其成为 ICT 从业人员的一项基本技能。

  因此华为也将完善的 SDC Studio 开发工具链开放出来,提供通用算法模型、算法模型文件格式转换、数据的自动标注等服务,以降低应用者的开发成本,提升调测效率。结合前面提到的算法商城,可以共同实现在 SDC 上的算法与应用管理,以便让前端智能算法和应用可以根据不同场景、全生命周期都能够持续演进、敏捷开发。

  这里不再是单一视觉图像的世界,而是集合了多种传感器,让视觉、听觉、雷达、定位等各种数据互相交织,形成一张全息感知的智能网络,为城市治理、交通等精准护航;

  也不再是需要重复“打补丁”的成本雷区,通过软件定义摄像机 SDC 的开放服务化接口,让前端可以跟随数字技术的变化而动,不断升级更大的价值;

  更不是通用算法的“一言堂”,不同种类、不同厂商的多算法在框架体系内生长,一同将 AI 推向各个实际场景的细枝末节之中。这样的城市之眼,不正是你我所期许的吗?关键字:编辑:什么鱼 引用地址:

  豪威集团在AutoSens展会上首次推出人工智能专用集成电路OAX4600——可同时用于驾驶员/乘员监控系统的耐用且高度集成的ISP和NPUOAX4600可实现无缝隙的驾驶员/乘员监控系统功能和灵活的汽车设计,在较小的封装内集成低功耗的RGB-IR ISP和两个NPU加利福尼亚,圣克拉拉 – 2022年5月4日 – 豪威集团,全球排名前列的先进数字成像、模拟、触屏和显示技术等半导体解决方案开发商,当日发布用于汽车行业的高级人工智能专用集成电路(ASIC),该产品能以无缝方式同时为专用的驾驶员/乘员监控系统(DMS/OMS)供电。该产品采用晶片堆叠架构提供集成的RGB-IR图像信号处理(ISP),在单个低功耗、小尺寸封装芯片中采用两个

  专用集成电路 /

  本来自动避障是智能汽车值得称道的卖点之一,可谁能想到汽车会为了躲避一个塑料袋而紧急刹车?这个时候,它变得仿佛没有那么聪明了,还需要进化出更高级的智慧。但如今在信息化的浪潮中,物联网、云计算、大数据、人工智能(AI)和移动互联等技术正在向传统行业渗透,汽车的电子化、互联化,让车辆智能化有了新的发展。发展智能汽车可以推动新技术应用,有利于促进以汽车为载体的芯片、软件、信息通信和数据服务等产业的发展。中国对智能汽车的发展也是高度重视。早在2020年,国家发改委等11个部门联合发布了《智能汽车创新发展战略》,提出到2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。展望2035年到2050

  将重塑人车交互体验,加速产业智能化 /

  技术发展步伐日益加快,客户体验已经演变成每时每刻都在变化的全渠道互动。如果一个品牌为客户提供了糟糕的体验,客户就会去寻找替代方案。尤其在快节奏消费时代,客户只要遇到一次糟糕的体验就很容易放弃一家企业并“转投”竞争对手。低代码平台、人工智能(AI)、自动化等最新的系统和工具可以加快新客户体验策略的开发和执行,但光有技术还不够。企业是否能够在竞争中脱颖而出并留住忠诚客户,取决于企业是否能够在产品的整个生命周期中与客户开展互动,第一步就是创建一个以客户为中心的产品蓝图。何为以客户为中心的产品蓝图技术与服务的进步正在造就一个由客户驱动的市场。消费者会在商店、家中、火车上以及任何有Wi-Fi的地方研究产品并购买。但这可能是一把双刃剑——企业的

  福特和自动驾驶汽车技术公司Argo AI多年来一直在合作,为福特汽车带来高水平的自动驾驶功能。迄今为止,大部分合作都是测试自动驾驶出租车服务以及试行最后一英里交付。据外媒报道,近日福特似乎有兴趣扩大这种合作伙伴关系,专注于中间一英里交付。图片来源:福特 福特首席执行官Jim Farley表示:“福特越来越对物流交付感兴趣。这种战略转变与我们的商用车业务一致,因为我们的客户对中间一英里越来越感兴趣。” Farley还指出,福特有兴趣继续与使用福特汽车将Argo应用带入生活的合作伙伴进行战略合作。据Argo发言人表示,Argo和福特正在与Lyft合作,在其位于迈阿密和奥斯汀的叫车平台上推出自动驾驶汽车,两家公司还与沃尔玛在同一城市

  扩大合作 ,专注中间一英里自动驾驶交付 /

  据外媒报道,人工智能(AI)推理加速内存计算公司Untether AI宣布与通用汽车公司(General Motors)合作。在安大略省政府(Government of Ontario)通过安大略省车辆创新网络(OVIN)提供支持下,两家公司将加速自动驾驶汽车的新一代人工智能感知系统的开发。图片来源:Untether AI 感知系统是自动驾驶汽车(AV)的核心。根据协议,Untether AI和通用汽车将合作展示基于Untether AI独特的内存计算技术的自动驾驶汽车感知系统。该项目得到了OVIN研发合作基金(R&D Partnership Fund)100万美元的支持。 交通部长Caroline Mulroney表

  感知系统 /

  香港 - Media OutReach - 2022年5月6日 - 青岛创新奇智科技集团股份有限公司(简称创新奇智,)公布2021年环境、社会及管治报告(下称ESG或报告),详尽介绍公司在环境保护、社会责任及企业管治方面的理念、实践及表现,为创新奇智登录港场后公布的首份ESG报告。博鱼娱乐体育官网入口创新奇智坚守科技向善,赋能价值的初心,坚守价值观,平衡好环境、社会和管治的良性发展,履行企业社会责任。报告透露,创新奇智建立了由董事会、高级管理层和ESG工作小组组成的ESG管治架构,实现了自上而下的ESG事宜执行与监管,携手各利益相关方

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