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資訊頻道橫幅A1

【a&sAI創(chuàng)新】博思廷V6s 視頻監(jiān)控人工智能平臺(tái)解決方案:

AI+ 安防雙重基因厚積薄發(fā)

博思廷V6s視頻監(jiān)控智能平臺(tái)方案是基于“1+8”架構(gòu)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的,其核心是豐富多樣的智能分析應(yīng)用,包括人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等常見(jiàn)的算法,更多的是獨(dú)特的行業(yè)應(yīng)用,如安防事件、交通事件等,都有獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景,并且在高識(shí)別率下,滿足了多場(chǎng)景的使用需求。與眾多推出AI應(yīng)用企業(yè)不同的是,博思廷從誕生之日起,就定位于“AI+安防”,是為數(shù)不多根植于安防的AI企業(yè);多年的經(jīng)驗(yàn)積累,更是博思廷在新一輪競(jìng)爭(zhēng)中的重要保障。另外,隨著視頻偵查AI引擎的逐步完善,該平臺(tái)方案的功能將會(huì)更為強(qiáng)大,將會(huì)基于“1+N”架
資訊頻道文章B

  1、測(cè)評(píng)表現(xiàn)

  提起博思廷,業(yè)內(nèi)人士都非常熟悉,這是一家擁有深厚安防場(chǎng)景應(yīng)用的研發(fā)公司,但過(guò)去又似乎顯得與傳統(tǒng)的安防制造商格格不入,其重要原因就在于 AI還未融入安防之前,博思廷就一直專注于AI算法研發(fā)及安防領(lǐng)域的基礎(chǔ)應(yīng)用研發(fā),很少做市場(chǎng)推廣,因此,也讓其在行業(yè)掀起AI浪潮之前,沒(méi)有獲得安防圈足夠的關(guān)注。如今,安防大步向智能化轉(zhuǎn)型,博思廷也以其行業(yè)深耕獲得了前所未有的關(guān)注。那么,與算法公司、傳統(tǒng)安防企業(yè)相比,博思廷的技術(shù)實(shí)力如何?又有哪些優(yōu)勢(shì)?今天a&s就對(duì)其進(jìn)行一番評(píng)估。

  對(duì)人:4大類全面捕捉

  在展開(kāi)論述之前,小編先描述一個(gè)測(cè)評(píng)過(guò)程中的小插曲。本次測(cè)評(píng)在博思廷總部,其門口即采用了博思廷自主研發(fā)和組建的人臉門禁方案,從產(chǎn)品一眼看出,攝像機(jī)為第三方設(shè)備,小編駐足偏昏暗的過(guò)道上,門始終無(wú)法開(kāi)啟,但工作人員(已做人臉庫(kù)登記)在行進(jìn)過(guò)程中系統(tǒng)即完成了人臉身份認(rèn)證,并準(zhǔn)確識(shí)別與開(kāi)門,應(yīng)用非常便捷。

  不過(guò)人臉識(shí)別和門禁細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用,對(duì)博思廷來(lái)說(shuō),是再簡(jiǎn)單不過(guò)的解決方案,其針對(duì)人,主要有4大類:人臉識(shí)別、人體識(shí)別、客流統(tǒng)計(jì)、行為異常分析,以滿足各種復(fù)雜場(chǎng)景需求。

  先介紹人臉識(shí)別。系統(tǒng)經(jīng)過(guò)比對(duì)后從視頻流中采集效果最佳的人臉圖像并提取人臉特征值,再通過(guò)“一人一檔”歸檔存檔。接著是人體識(shí)別,其人體屬性結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品是博思廷推出的高端智能分析產(chǎn)品,可實(shí)現(xiàn)性別、年齡、眼睛、臉部特征、體型、頭肩、上下衣樣式、鞋樣式、衣鞋顏色/紋理、行走方向、附屬物、騎車等屬性準(zhǔn)確檢測(cè),并結(jié)構(gòu)化為文本數(shù)據(jù)。而客流統(tǒng)計(jì),博思廷為滿足各場(chǎng)景的準(zhǔn)確應(yīng)用,提供有俯視、斜視等多種計(jì)數(shù)算法,能通過(guò)人流量和流速生成統(tǒng)計(jì)分析圖。最后是行為異常識(shí)別,該算法有別于前三種,其主要針對(duì)駕駛艙特殊應(yīng)用場(chǎng)景,用于檢測(cè)司機(jī)的疲勞駕駛、抽煙、打電話、注意力集中與否的駕駛行為檢測(cè)。

  對(duì)車:分類特征提取

  與主流應(yīng)用于卡口、電警場(chǎng)景的智能交通應(yīng)用不同,博思廷針對(duì)車輛的AI應(yīng)用,主要是為后續(xù)的事件分析提供準(zhǔn)確研判數(shù)據(jù),其主要針對(duì)平安城市、道路等公共治安場(chǎng)景車輛識(shí)別,其中車輛特征檢測(cè)正是其中之一,包括車牌、車色、車牌顏色、車標(biāo)、駕駛員等特征進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)車內(nèi)前排司乘人員,同樣進(jìn)行人臉識(shí)別,作為車輛關(guān)聯(lián)信息的一部分,只是在半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建庫(kù)時(shí),車與人則分別建庫(kù)保存,便于提升監(jiān)控平臺(tái)做數(shù)據(jù)碰撞時(shí)的處理效率。

  對(duì)事件:優(yōu)勢(shì)承襲,深度挖掘

  安防事件檢測(cè)是博思廷的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目,主要支持周界入侵檢測(cè)、遺留物檢測(cè)、物品移動(dòng)/移走檢測(cè)、目標(biāo)徘徊檢測(cè)、密度等級(jí)檢測(cè)、PTZ自動(dòng)目標(biāo)跟蹤、煙霧檢測(cè)、火焰或火花檢測(cè)、漏油檢測(cè)、人員脫崗、人員倒地、打架檢測(cè)、奔跑追逐、懸掛條幅、電梯檢測(cè)、人臉遮擋、逆行檢測(cè)、人數(shù)異常等20多種細(xì)分應(yīng)用算法。

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  交通事件檢測(cè)算法子模塊通過(guò)對(duì)車流量、車道密度、平均車速、排隊(duì)長(zhǎng)度、紅綠燈狀態(tài)等交通參數(shù)的提取,支持交通擁堵、異常停車、車輛慢行、非法停車、行人闖入、車輛逆行、物品遺撒等應(yīng)用。

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  需要說(shuō)明的是,博思廷獨(dú)特算法在早期對(duì)事件的智能研判就有著不錯(cuò)的效果,目前更是與時(shí)俱進(jìn),在承襲背景建模算法的同時(shí),引入深度學(xué)習(xí)算法,雙引擎確保特征提取、分析、識(shí)別、研判全流程的準(zhǔn)確性。以交通事件檢測(cè)為例介紹,測(cè)試時(shí)視頻中兩輛車因擦碰停車,V6s經(jīng)過(guò)分析后,向后臺(tái)推送“異常停車”告警信號(hào)。

  事件檢測(cè)算法作為博思廷有別于很多廠商的優(yōu)勢(shì)算法,支持標(biāo)清、高清、全高清、超高清分辨率視頻采集分析,單路視頻可同時(shí)運(yùn)行最多16個(gè)規(guī)則;尤為特別的是,其每一種算法都有著針對(duì)性場(chǎng)景,如走廊、通道、電梯、出入口、隧道、高速公路等,算法繁多又互不沖突;共同筑造一道事件檢測(cè)長(zhǎng)城。

  運(yùn)維:增穩(wěn)降成本

  目前來(lái)說(shuō),安防系統(tǒng)進(jìn)入了最為復(fù)雜的時(shí)代,除了正在布建的高清系統(tǒng),還有利舊標(biāo)清、模擬產(chǎn)品,而最新的智能化設(shè)備也在不斷賦能其中,形成老、中、青的“多民族”大融合,這給系統(tǒng)的管理帶來(lái)了很多麻煩,如設(shè)備掉線、畫質(zhì)異常、拍攝角度被非法移動(dòng)等。目前的監(jiān)控系統(tǒng)一般都比較龐大,已難以依賴人工方式進(jìn)行維護(hù)。

  針對(duì)這一老生常談行業(yè)詬病,V6s平臺(tái)同樣植入了運(yùn)維管理功能,在不斷強(qiáng)化“對(duì)外”人工智能應(yīng)用的同時(shí),也在通過(guò)AI手段持續(xù)提升自身穩(wěn)定性。目前可支持清晰度異常、亮度異常、信號(hào)丟失、噪聲干擾、雪花干擾、視頻偏色、PTZ運(yùn)動(dòng)、畫面凍結(jié)、場(chǎng)景變換等視頻檢測(cè),通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)巡查策略,快速查找異常情況,然后有針對(duì)性地派員維護(hù),大大提升了運(yùn)維效率并降低成本,最重要的是實(shí)現(xiàn)了為視頻內(nèi)容分析的順利執(zhí)行保駕護(hù)航。

  平臺(tái):由點(diǎn)到面綜合研判

  V6s是一整套的視頻圖像綜合應(yīng)用管理平臺(tái),該平臺(tái)以視頻聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),以智能視頻分析為核心,以多種類型的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為存儲(chǔ);以電子地圖、告警聯(lián)動(dòng)等多種業(yè)務(wù)功能為服務(wù)方式,以多種客戶端類型為應(yīng)用選擇,該平臺(tái)可集中管理多個(gè)智能視頻分析子系統(tǒng),形成“1個(gè)視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)” + “人臉識(shí)別、人體識(shí)別、車輛識(shí)別、安防事件檢測(cè)、交通事件檢測(cè)、客流統(tǒng)計(jì)、行為異常檢測(cè)、運(yùn)維診斷的8大AI引擎”的智能應(yīng)用。平臺(tái)不僅把結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)做好安全存儲(chǔ)、快速定位檢索,還使它們建立相互聯(lián)系,避免數(shù)據(jù)孤島,通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析讓這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的價(jià)值,如同行人、出行規(guī)律、落腳點(diǎn)、區(qū)域碰撞分析等,還可通過(guò)1:1直接比對(duì)、1:N靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)、1:n實(shí)時(shí)熱數(shù)據(jù)比對(duì)、M:N庫(kù)庫(kù)碰撞、以圖搜圖、以圖搜人、條件檢索方式,實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別、智能安防、客流統(tǒng)計(jì)、智能交通的全方位智能應(yīng)用。

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  同時(shí),該平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)靈活,通過(guò)基礎(chǔ)聯(lián)網(wǎng),可適應(yīng)改建、新建、接入第三方平臺(tái)等多種落地方式;而模塊化設(shè)計(jì)也讓平臺(tái)具有很強(qiáng)的伸縮性,可根據(jù)不同行業(yè)、不同場(chǎng)景選擇合適的AI引擎;再有就是博思廷多年的行業(yè)深耕,使得V6s支持ONVIF/GB T28181/RTSP、SDK等多種兼容對(duì)接方式,降低二次開(kāi)發(fā)成本。

  小結(jié):雙基因奠定行業(yè)深耕

  博思廷介于“安防企業(yè)”與“AI算法公司”之間的角色定位,使其兼具安防與AI雙重基因——有著深厚的安防行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累和AI開(kāi)發(fā)實(shí)力,是早期“安防+AI”企業(yè)在大浪淘沙中為數(shù)不多的決勝者,這一背景直接奠定了其獨(dú)具一格的行業(yè)地位,并在V6s中得到了體現(xiàn)。首先平臺(tái)側(cè)重的是AI,而不是監(jiān)控,通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、平臺(tái)統(tǒng)一調(diào)度的智能化;其次博思廷AI算法實(shí)力過(guò)硬,復(fù)雜場(chǎng)景良好識(shí)別效果、多種數(shù)據(jù)庫(kù)歸類及比對(duì)等,沒(méi)有同時(shí)對(duì)安防行業(yè)和AI算法深刻的認(rèn)知是無(wú)法做到的;最后是豐富的算法,目前博思廷已開(kāi)發(fā)出超過(guò)72種AI算法,無(wú)論是比對(duì)安防公司還是AI公司,博思廷都引領(lǐng)風(fēng)騷。

  2、核心技術(shù)

  V6s作為該平臺(tái)方案的搭載媒介,視頻監(jiān)控只是結(jié)果,其核心是通過(guò)智能化管理手段,解決傳統(tǒng)低效、高成本、難預(yù)判等監(jiān)控過(guò)程桎梏。其中涉及了豐富的人臉識(shí)別、人體識(shí)別、車輛識(shí)別、行為分析、安防事件檢測(cè)、交通事件檢測(cè)、客流統(tǒng)計(jì)、運(yùn)維管理等合計(jì)70余種應(yīng)用算法;再通過(guò)數(shù)據(jù)碰撞實(shí)現(xiàn)軌跡分析、同行人、出行規(guī)律、落腳點(diǎn)、區(qū)域碰撞分析等研判應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了由點(diǎn)到面的AI覆蓋;與此同時(shí),平臺(tái)方案始終不脫離“監(jiān)控”這一本質(zhì)。

  3、算力要求

  博思廷采用CPU + GPU的異構(gòu)處理架構(gòu),針對(duì)x86 CPU,ARM CPU,GPU等硬件平臺(tái)進(jìn)行了針對(duì)性優(yōu)化,能夠充分發(fā)揮硬件的運(yùn)算性能。例如單塊GPU在執(zhí)行人臉檢測(cè)抓拍任務(wù)時(shí)可每秒處理500幀1080P圖片,在執(zhí)行人臉批量入庫(kù)時(shí)每小時(shí)可處理超過(guò)50萬(wàn)張人臉。此外,還針對(duì)不同硬件平臺(tái)特點(diǎn)和不同應(yīng)用對(duì)準(zhǔn)確率的需求有針對(duì)性地開(kāi)發(fā)了不同的復(fù)雜度模型,確保在各類應(yīng)用中都有良好表現(xiàn)。

  4、大數(shù)據(jù)訓(xùn)練

  博思廷根植安防多年,幾乎與業(yè)內(nèi)AI算法企業(yè)同步引入深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)其原有的AI應(yīng)用進(jìn)行升級(jí);借助積累的數(shù)據(jù)資源及豐富的場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,有針對(duì)性地對(duì)其各個(gè)AI算法進(jìn)行充分的場(chǎng)景訓(xùn)練。例如對(duì)于人臉識(shí)別應(yīng)用,博思廷積累了千萬(wàn)身份,億張人臉圖片規(guī)模的數(shù)據(jù)集,基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度達(dá)百層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),并采用多個(gè)CNN并聯(lián)融合人臉不同特征區(qū)域進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率,能夠在億分之一誤識(shí)率時(shí)達(dá)到90%以上的識(shí)別率。

  5、落地能力

  首先是模塊化設(shè)計(jì),博思廷8大AI算法引擎都可以獨(dú)立或相互組合使用,可根據(jù)場(chǎng)景需求選擇對(duì)應(yīng)的算法,讓用戶沒(méi)有整體打包的壓力;其次,博思廷的眾多算法中,很多都別具一格,比如火花檢測(cè)等,是其多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累的結(jié)果,避免了與同行的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng);第三是每一算法都有其行業(yè)需求,是實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的AI轉(zhuǎn)化,面對(duì)不同場(chǎng)景,博思廷都有針對(duì)性解決方案;第四是算法種類多,博思廷的雙基因定位,決定了其必須以AI決勝安防,豐富而有效的AI應(yīng)用已成為博思廷生存之本;再就是靈活的組網(wǎng)方案,提供有新建、改建、融入第三方等建設(shè)模式,適用各種項(xiàng)目落地。

  6、案例分析

  博思廷V6s平臺(tái)是通用型的智能化應(yīng)用平臺(tái),廣泛應(yīng)用在公安、軌道交通、道路交通、司法、文教衛(wèi)、園區(qū)、社區(qū)等分行業(yè)中。就地鐵為例,在全國(guó)已有幾十條地鐵線接入了V6s平臺(tái)系統(tǒng),通過(guò)V6s平臺(tái)的人臉識(shí)別,可以在地鐵進(jìn)出口進(jìn)行黑名單布控,及時(shí)控制可疑人員;通過(guò)安防事件檢測(cè)模塊,可對(duì)乘客在站臺(tái)上追逐、打架斗毆、劇烈運(yùn)動(dòng)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并報(bào)警;在地鐵內(nèi),通過(guò)客流統(tǒng)計(jì)及智能管理模塊,可及時(shí)安排人員干預(yù)、疏導(dǎo)、限流或采取其他措施來(lái)避免人員聚集或踩踏事件發(fā)生等。V6s平臺(tái)的高擴(kuò)展性、渠道應(yīng)用方便、高性價(jià)比,深受合作伙伴的歡迎。

  7、AI創(chuàng)新亮點(diǎn)

  ① 算法獨(dú)特而豐富,差異化和行業(yè)深耕是其立足之本,無(wú)論與安防企業(yè)還是AI算法企業(yè)相比,博思廷特色明顯,是對(duì)現(xiàn)有AI細(xì)分應(yīng)用的重要補(bǔ)充;② 算法應(yīng)用效率高,博思廷在原有背景建?;A(chǔ)上,引入深度學(xué)習(xí)算法,面對(duì)再?gòu)?fù)雜背景,AI引擎也能精準(zhǔn)識(shí)別目標(biāo)并根據(jù)需求提取特征值;③ 賦能監(jiān)控,打造智能化視頻監(jiān)控方案。

  8、專家點(diǎn)評(píng)

  博思廷V6s視頻監(jiān)控智能平臺(tái)方案是基于“1+8”架構(gòu)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的,其核心是豐富多樣的智能分析應(yīng)用,包括人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等常見(jiàn)的算法,更多的是獨(dú)特的行業(yè)應(yīng)用,如安防事件、交通事件等,都有獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景,并且在高識(shí)別率下,滿足了多場(chǎng)景的使用需求。與眾多推出AI應(yīng)用企業(yè)不同的是,博思廷從誕生之日起,就定位于“AI+安防”,是為數(shù)不多根植于安防的AI企業(yè);多年的經(jīng)驗(yàn)積累,更是博思廷在新一輪競(jìng)爭(zhēng)中的重要保障。另外,隨著視頻偵查AI引擎的逐步完善,該平臺(tái)方案的功能將會(huì)更為強(qiáng)大,將會(huì)基于“1+N”架構(gòu)下形成大數(shù)據(jù)研判應(yīng)用,AI與視頻監(jiān)控也將更為有機(jī)融合。

  9、提升空間

  在數(shù)據(jù)碰撞及大數(shù)據(jù)應(yīng)用挖掘?qū)用?,該平臺(tái)方案還有較大提升和完善空間。

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  評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)】

  1、有待完善:x<6分 2、常規(guī)水平:6≤x<8分

  3、優(yōu)秀水平:8≤x≤9.5分 4、領(lǐng)先行業(yè):9.5<x≤10分< p="">

  5、考評(píng)由測(cè)評(píng)單位、專家顧問(wèn)、企業(yè)各自評(píng)分;宣傳時(shí)各項(xiàng)評(píng)分全部公開(kāi);評(píng)選時(shí)以平均分作為考評(píng)標(biāo)準(zhǔn)。

  6、本測(cè)評(píng)評(píng)分僅是從模擬實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的測(cè)評(píng)表現(xiàn)展開(kāi)評(píng)分;落地能力、性價(jià)比等更多評(píng)分參考將在“a&s AI創(chuàng)新應(yīng)用評(píng)選論壇”上顧問(wèn)現(xiàn)場(chǎng)評(píng)分。


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