Informe de seguridad de AI, descifrar 8 tendencias y 8 plazos para el sistema de gestión de estacionamientos-Tigerwong

, GPU se utiliza principalmente en el centro de datos. La desventaja es el alto consumo de energía. En aplicaciones de seguridad, los chips de GPU están básicamente monopolizados por NVIDIA. Los chips de GPU en la industria de la seguridad están monopolizados por NVIDIA. En comparación con la GPU, el razonamiento central y el centro de datos de FPGA también se utilizan ampliamente. FPGA tiene ventajas obvias en el consumo de energía. En aplicaciones de seguridad, los principales fabricantes de FPGA incluyen xilinxintel, Altera original, etc. Debido a la diversidad y complejidad de las aplicaciones de extremo a extremo y al requisito de un rendimiento de alto costo, ASIC se utiliza principalmente en el razonamiento de extremo a extremo.

Hay muchos fabricantes de ASIC, como Cámbrico, Hisilicon, Horizon, bitcontinent, etc., y al mismo tiempo se proporcionan muchas soluciones. La competencia de ASIC en el mercado de la seguridad en 2018 es muy feroz. Entre ellos, el diseño de Hisilicon es muy intensivo, y el aprendizaje profundo es el núcleo de la inteligencia artificial. La tecnología de software framework todavía está en manos de gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft, Google y Baidu. Proporciona un conjunto de herramientas de software integrado para el desarrollo de aplicaciones, y el marco de algoritmos es el vínculo clave en el establecimiento del ecosistema central de inteligencia artificial. Realice la encapsulación modular del algoritmo.

Incluye varias aplicaciones y kits de herramientas de algoritmos desarrollados para la implementación de algoritmos, y proporciona una interfaz de llamada de algoritmos y otros servicios para el desarrollo de aplicaciones superiores. También comenzó el diseño de la tecnología de algoritmos de IA. Con la mayor inversión de las empresas, las empresas de algoritmos en la industria de la seguridad se pueden dividir en dos categorías. La primera categoría es Shangtang, Kuangshi, Yuncong, Yitu, Zhongke detective y otras empresas CV; La segunda categoría es Haikang, Dahua y Yushi. La precisión del algoritmo de reconocimiento de vídeo se ha mejorado enormemente.

Por ejemplo, el algoritmo de reconocimiento facial ha alcanzado un alto nivel en condiciones específicas. Clasificación de imágenes, detección de objetos, etc. La tasa de reconocimiento de la computadora ha superado con creces el nivel promedio de los seres humanos. 4. Los fabricantes de CV de aplicaciones industriales y de productos y proveedores de plataformas en la nube también comenzaron gradualmente a proporcionar productos y aplicaciones de la industria. Además de los fabricantes de seguridad conservadores como Haikang, Dahua, Yushi, Keda, Tiandi Weiye y Dongfang Wangli. Las empresas básicamente han completado la serialización de productos inteligentes de borde. El sistema de gestión del estacionamiento está enriquecido con productos de borde y centro, a excepción de los productos de centro en la nube mencionados anteriormente.

Los usuarios comenzaron a presentar requisitos más altos para los servicios de aplicaciones. Desde la situación actual de la industria, ya sean empresas de seguridad radical o empresas de plataformas CV y en la nube, aunque hay alguna mejora en las aplicaciones comerciales, todavía está dominado por las aplicaciones generales típicas. Los usuarios prestan más atención a la aplicación práctica. En la actualidad, ha habido una nueva tendencia de "no IA ni seguridad" en la industria de la seguridad. Con la penetración de la industria de seguridad de IA y la investigación y desarrollo de tecnología de aplicación profundamente arraigada.

En la actualidad, es un hecho indiscutible que todos los fabricantes de monitoreo de seguridad tienen una línea completa de IA de productos, y también se ha convertido en una nueva estrategia para todos los fabricantes. Con la implementación en profundidad de la industria de seguridad de IA, la forma del producto y el modo de aplicación en el campo de la seguridad de IA, especialmente en el campo de la videovigilancia, también han comenzado a estabilizarse. La tecnología de inteligencia artificial en la industria de la seguridad se centra principalmente en el reconocimiento facial, el reconocimiento de vehículos, el reconocimiento de peatones, el reconocimiento de comportamiento, el análisis estructural, la recuperación de video a gran escala, etc. El primero se refiere a escenarios de aplicación con condiciones controlables como luz y ángulo. Los escenarios de aplicación de IA en la industria de la seguridad se dividen en escenarios de bayoneta y escenarios sin bayoneta.

Principalmente bayoneta del vehículo y bayoneta; Este último se refiere a la escena del video de monitoreo de seguridad general. Entre ellos, la escena de la bayoneta representa alrededor del 1% - 3% del número total de cámaras de vigilancia, y el resto son escenas sin bayoneta. Escena de bayoneta de video de vigilancia 1: los puntos clave de la aplicación de identificación facial están equipados con cámaras de captura facial, y la aplicación de identificación facial está representada por el control del personal en la industria de seguridad pública. Las caras capturadas son analizadas y reconocidas por el servidor de reconocimiento de caras back-end, y comparadas con la base de datos de la lista negra de caras. Con la mejora de la aplicación de control de personal, el efecto ha comenzado a mostrarse.

Por ejemplo, el reciente "concierto de Jacky Cheung" que capturó al sospechoso es la identidad confirmada por la escena de la bayoneta. 2 escenario de bayoneta: aplicaciones de autenticación facial como control de acceso facial, puerta de acceso rápido facial, asistencia facial, identificación de personal, etc. Las aplicaciones de autenticación facial son cada vez más populares. Se han implementado aplicaciones raras de la lista blanca facial en muchas industrias. Es ampliamente utilizado en empresas, diversos parques y otros escenarios. Además de realizar la aplicación básica de reconocimiento facial, el control de acceso facial también puede evitar la falsificación de rostros a través de fotos, videos y otros comportamientos, y garantizar efectivamente el control seguro del personal de entrada y salida y la gestión diaria del personal. 3 escena de bayoneta: el reconocimiento de placas de solicitud de reconocimiento de vehículos hace que "buscar personas en coche" sea una realidad. La tecnología de reconocimiento de vehículos es una de las tecnologías más maduras y efectivas en la práctica de la seguridad pública.

Con la ayuda de popularizar los puestos de control de vehículos en las principales carreteras de tráfico de todo el país. Shengli ayudó a la policía a resolver varios casos. La tecnología de reconocimiento de vehículos se ha desarrollado desde la etapa de aplicación de reconocimiento de vehículos principal basada en la matrícula hasta la etapa de aplicación de reconocimiento de vehículos precisa, como el reconocimiento de tipos de vehículos y el reconocimiento de matrículas. 4 escena sin bayoneta: Análisis de vídeo estructurado y aplicación de recuperación rápida la función de negocio de vídeo estructurado es clasificar y detectar vehículos de motor, vehículos no motorizados, peatones y otros objetivos móviles en el vídeo; Al mismo tiempo, La imagen de objetivo pequeño y la imagen de escena grande se extraen y escriben en el dispositivo de almacenamiento para el análisis estructurado de vídeo y aplicaciones de recuperación rápida. Es conveniente para una consulta rápida posterior y una recuperación inteligente. A través del análisis rápido y la extracción de la información de atributos característicos del objetivo de interés en el video a través del servicio estructurado de video, los usuarios pueden obtener de manera eficiente las pistas relacionadas con el caso y los eventos, y promover los datos de video desde la vista hasta la comprensión en la era de gran seguridad. 5 escenario sin bayoneta: la aplicación de seguridad asistida por análisis de comportamiento se puede aplicar a la identificación de la máquina de prevención de áreas clave, monitoreo de bienes importantes, bienes peligrosos sospechosos dejados atrás y otros comportamientos; También puede alarmar el comportamiento anormal de las personas, y el análisis de comportamiento puede ayudar a la aplicación de seguridad. Analizar y manejar el comportamiento anormal del personal a través del sistema de análisis de comportamiento.

Mejora en gran medida la eficiencia de la aplicación de videovigilancia. Ocho factores restrictivos para la aplicación a escala de la seguridad inteligente, pero en la producción y la aplicación práctica, aunque la tecnología de inteligencia artificial se ha desarrollado rápidamente. Todavía hay muchos problemas. En los últimos años, la popularidad de la inteligencia artificial es muy alta, pero de hecho, solo se ha establecido el "modelo conceptual" y no se ha logrado el efecto ideal de "utilización efectiva". En esta etapa, hay ocho factores principales que limitan la escala de aplicación: alto interés, restricciones de escenarios de algoritmos, altas dificultades de distribución, mayores requisitos de red y seguridad, falta de diseño sistemático de nivel superior para aplicaciones en profundidad, falta de normas de la industria y sistema de evaluación y aprendizaje y organización de los usuarios para garantizar un mayor impacto de interés" Hay muchos factores para la aplicación a gran escala de las soluciones de productos Security AI, y el interés es alto. En la actualidad, el alto interés es una de las muchas razones.

A partir de la proporción de costos de cada parte de un proyecto típico de redes de videovigilancia de seguridad pública rural a mediana y gran escala, se puede ver claramente que el costo es un cuello de botella importante en el desarrollo de Security AI. También es el principal cuello de botella en esta etapa. El algoritmo es altamente limitado. Computación de inteligencia artificial La capacidad de generalización del método es un problema temporal que enfrenta el problema de reconocimiento de patrones. Por lo tanto, en el uso práctico, la energía neutra del modelo entrenado a menudo se reduce significativamente cuando se utiliza en escenas cambiantes. Es necesario definir estrictamente la escena, o posicionar el algoritmo inteligente como una función auxiliar insensible a los indicadores. En aplicaciones infantiles, como el paso y la violación en el transporte inteligente, la captura del capítulo y la comparación de certificados humanos en las estaciones del aeropuerto requieren esquemas específicos de dispositivos de ingeniería.

Este enfoque realiza efectivamente el valor comercial bajo la condición de tecnología insuficiente, pero las desventajas también son obvias: por un lado, la transformación de los equipos existentes necesita aumentar el costo de construcción, lo que afecta la penetración del algoritmo de inteligencia artificial en aplicaciones tradicionales; por otro lado, También limita la eficiencia de obtener materiales efectivos Tasa, lo que afecta la mejora adicional de los indicadores de algoritmos. Solo en escenas específicas podemos adherirnos a una buena tasa de reconocimiento. Es difícil organizar cámaras para el reconocimiento facial. La inteligencia artificial a menudo tiene requisitos específicos de la escena. Es necesario cumplir estrictamente con las políticas y Especificaciones emitidas por el Ministerio de Seguridad Pública, lo que reduce en gran medida el espacio de aplicación de reconocimiento facial y mejora en gran medida la dificultad de construcción.

El número de accidentes ocurrieron Según más y más informes, la próxima generación de tecnología de interacción humano-computadora se está desarrollando con la aplicación de tecnología inteligente en el sistema de seguridad. El problema que conlleva es cómo hacer que los usuarios comprendan rápidamente los datos, es decir, el problema de la visualización de datos. La próxima generación de interacción persona-computadora en la industria de la seguridad se desarrollará hacia una operabilidad más sólida y tridimensional, interacción hacia un movimiento mutuo más fuerte y aplicación. Además, impulse o ayude a la toma de decisiones del usuario. Por lo tanto, el diseño del sistema y la capacidad de práctica del proyecto del sistema de gestión del estacionamiento se mejoran de vez en cuando. El aterrizaje de aplicaciones comerciales inteligentes debe basarse en un control de intereses razonable, calidad de construcción calificada, integración perfecta de datos y mecanismo de gestión de soporte.

Luego, los algoritmos y modelos de escenarios de soporte se basan en un marco informático alto. Un marco informático eficaz transforma los datos en servicios visuales para el usuario. La aplicación empresarial inteligente es un proyecto sistemático, que incluye arquitectura, algoritmo, computación, datos, aplicación, ingeniería y proceso de gestión. Es necesario fortalecer la capacidad de diseño sistemático de alto nivel de vez en cuando y mejorar la capacidad de práctica del proyecto. China tiene una demanda de alrededor de 50 millones de cámaras al año, y el stock de videos sin bayoneta se aplica gradualmente Según las estadísticas, solo se utilizan efectivamente alrededor de 500000 cámaras inteligentes, lo que representa solo alrededor del 1%, mientras que hasta el 99% de las cámaras no pueden ser dotado de Atributo de "inteligencia". Esto significa que la IA de seguridad acaba de entrar en la etapa primaria.

La capacidad de generalización de los algoritmos de inteligencia artificial en escenarios no bayonetas es uno de los principales cuellos de botella en la implementación de la seguridad. En comparación con los métodos de reconocimiento de patrones radicales, la capacidad de generalización de los algoritmos de aprendizaje profundo y la adaptabilidad a escenarios complejos se han mejorado significativamente con el apoyo de big data. La base técnica y la integración del producto de la seguridad inteligente se han vuelto maduras, piensa Zhidong. Por lo tanto, la propuesta en la siguiente etapa es cómo organizar sistemáticamente la escala. Los desafíos y las oportunidades conviven. Desde la innovación continua de medios técnicos hasta el aterrizaje ingenuo de la forma del producto, la seguridad inteligente aún enfrenta muchos problemas, como un alto interés, un diseño de ingeniería difícil, grandes limitaciones de escenarios de algoritmos, falta de aplicación en profundidad, Falta de diseño sistemático de alto nivel y falta de satisfacción práctica Cómo resolver estos problemas está relacionado con si los productos y soluciones de seguridad inteligentes realmente pueden echar raíces.