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培訓證書
AI視覺時代 傳統攝像機被“軟件定義”革了命？
來源：安防行業網 發布時間：2020/11/27瀏覽：9192
“請不要占用自行車道、請把車輛停放在停車區域、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正讓社區環境變得更整潔，更宜居。
“進入公共場所，請正確佩戴口罩；體溫正常，請通過”AI正讓疫情常態防控變得更迅速、更精準.
現實中更多智能化需求正被挖掘
得益于物聯網、大數據、云計算以及人工智能技術的不斷成熟，基于視覺感知的智能化升級浪潮已經來臨，身邊越來越多的場景正被AI占據，更多的智能化便捷服務正在被挖掘。
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備已成為當前公安工作的重點。充分利用人像識別、結構化技術，可以對公共環境的所有人員、車輛、非機動車進行集中采集和管理。
再比如在機場、海關、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；在社區場景下，人像識別、圖像識別等技術能夠提供刷臉門禁、周界防范、陌生人報警等應用；而在校園場景下，則有人像點名、考場刷臉驗證等應用。
AI在顛覆安防行業傳統價值觀念的同時，也在推進著各行業轉型升級與創新發展，更進一步豐富了智能業務需求想象力，催化著大量智能需求以碎片化、場景化的形式涌現。
傳統智能攝像機面臨著諸多窘境
然而，在大量智能化應用需求涌現的當下，作為視覺感知落地的核心設備，智能安防海量數據的采集終端--智能攝像機卻面臨諸多問題和挑戰。
首先是功能固化，當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。隨著大數據與人工智能的加速融合，當前智能算法更新迭代速度在時刻發生，每個月乃至每周都可能有精度的提升，而傳統的智能攝像機內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據丟失的風險；同時還要中止相關業務應用，而一旦在中止過程中出現關鍵錄像漏拍，就會給業務帶來無法估量的損失和麻煩。
另外，值得行業特別注意的是，當前安防行業智能化推廣依然處在上半場，據相關機構預測，目前國內AI攝像機的普及率不及5%，在網的設備中，依然是以往大規模“平安城市”建設中落地的非智能攝像機，這些設備如何有效利舊值得行業深思。
同時，隨著人們環保意識的提高，傳統攝像機以及目前有些智能攝像機存在著明顯的技術缺陷，夜晚攝像機白光補光導致的光污染嚴重已成為行業普遍關注的問題。
技術進步 算力提升給行業帶來更多可能
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。
隨著安防海量數據的快速增長，為進一步提高數據處理效果、滿足特殊行業對實時性的高要求，越來越多的智能算法從后端平臺轉向在前端采集設備上完成。尤其是隨著芯片的發展，專門為視覺處理設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用成為可能。
通過算力、算法前移，使前端設備不斷擁有強大的視頻圖像采集能力，還具備了初步的數據分析存儲能力，通過對視頻圖像進行預處理，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，由此也分攤了傳輸系統一直跟不上發展的壓力，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，滿足公安等行業實戰業務需求。
隨著高精度算法應用、算力不斷走向普及，如今的攝像機已經不單單是視頻采集器，更具備數據前期處理分析的能力，已經逐漸成為物聯網世界中感知萬物的“眼睛”，更為百行百業的智能化業務提供豐富的感知數據。
攝像機迎變革 軟件定義具備獨特優勢
面對行業發展亟需解決的難題，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、大數據、主動安全、物聯網等領域的深厚積累和技術優勢，聚焦“AI視覺”技術領域，推出了有生命力的攝像機--軟件定義攝像機。
據了解，軟件定義攝像機采用開放式的設計框架，在硬件資源平臺化、標準化的基礎上，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構建面向多算法的集成框架，讓各算法獨立運行，實現算法的快速加載與在線迭代。
另外，從整個云系統的角度來看，軟件定義攝像機是視頻云架構的延伸，位于邊緣感知層的云節點，云和智能的能力可以在系統中交互，通過底層技術架構的變革，實現傳統攝像機升級。
例如針對不同時段不同應用場景，通過分時按需加載不同算法，實現一臺攝像機融合智能識別、密度統計、行為分析、人車結構化分析等豐富智能應用。
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，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期
軟件即服務，在當前智能安防硬件得到長足發展的前提下，從軟件出發，適配不同場景下不同服務要求，以安防軟件服務的升級滿足多業務多場景的智能需求，并推動更多領域智能化實現飛躍。
基于多樣化多層次的智能化需求，紫光華智陸續推出了基礎智能、普惠智能和全結構化的軟件定義攝像機，以適配更多場景，滿足行業智能化應用新需求，力圖解決當前智能化面臨的問題和挑戰。
針對傳統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、不同預置點設置不同場景化智能，加載不同的算法，可實現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險，提升客戶智能創新的響應能力；而且在算法加載、卸載過程中，攝像機實況、錄像業務不中斷，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，針對大門口、體育館等重要活動入口等區域，人流高峰期使用人群密度檢測算法，實現重點區域人員密度分析和預警，防止危險發生。在非高峰期可切換使用人像算法，實現黑名單布控。
另外針對傳統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，不影響音視頻業務，實況畫面可正常監看，錄像不中斷。通過算法和應用的可持續迭代，不斷增強智能效果，讓攝像機具備更持久的生命力。
當前數字化大潮波濤洶涌，以智慧城市為中心的行業細分領域下的智慧升級已經勢不可擋，軟件定義攝像機作為“AI視覺”領域的創新與應用“急先鋒”，已經成為文教衛、智慧警務、智慧社區以及智慧交通等諸多領域的關鍵需求點。
軟件定義攝像機作為紫光華智為百行百業智能化升級賦能的“利器”，目前已經在國內眾多省份，不同領域應用案例中得到實戰化檢驗，并將持續致力把AI視覺場景化落地應用帶入到行業智能化升級的下半場。
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