AI安全報告,解密停車場管理系統的8個趨勢和8個截止日期-Tigerwong

,GPU主要用於數據中心。 缺點是功耗高。 在安全應用中,GPU芯片基本上被NVIDIA壟斷。 安全行業的GPU芯片被NVIDIA壟斷。 與GPU相比,FPGA中心推理和數據中心也得到了廣泛的應用。 FPGA在功耗方面具有明顯的優勢。 在安全應用中,主要的FPGA廠商有xilinxintel、original Altera等。 由於端到端應用的多樣性和複雜性以及對高性價比的要求,ASIC主要用於端到端推理。

有許多ASIC製造商,如寒武紀、海思、地平線、比特大陸等,同時提供了許多解決方案。 ASIC證券市場2018年競爭非常激烈,。 其中,海思的布局非常密集,深度學習是人工智能的核心。 軟件框架技術仍掌握在亞馬遜、微軟、谷歌和百度等科技巨頭手中。 它為應用程序開發提供了一個集成的軟件工具包,算法框架是建立人工智能核心生態系統的關鍵環節。 實現算法的模塊化封裝。

它包括為算法實現而開發的各種應用程序和算法工具包,並為上層應用程序開發提供算法調用接口和其他服務。 也開始AI算法技術布局。 隨著企業的進一步投入,安防行業的算法企業可以分為兩類。 第一類是商湯、匡時、雲聰、伊圖、中科偵探等CV企業; 第二類是海康、大華、玉石。 視頻識別算法的準確性有了很大的提高。

例如,在特定條件下,人臉識別算法已達到較高水平。 圖像分類、物體檢測等。 計算機的識別率已經遠遠超過人類的平均水平。 4. 產品和行業應用CV製造商和雲平台供應商也逐漸開始提供產品和行業應用。 除了海康、大華、御石、科達、天地偉業及東方王力等保守的安全廠商。 企業已基本完成邊緣智能產品的系列化。 停車場管理系統豐富了邊緣和中心產品,但上述雲中心產品除外。

用戶開始對應用服務提出更高的要求。 從目前的行業情況來看,無論是激進的安全企業,還是CV和雲平台企業,雖然在業務應用上有一定的提升,但仍以典型的通用應用為主。 用戶更注重實際應用。 目前,安防行業出現了 「無AI、無安全」 的新趨勢。 隨著AI安防行業的滲透和深層次應用技術的研發。

目前,所有安全監控製造商都擁有全線產品AI是不爭的事實,它也成為所有製造商的新戰略。 隨著AI安防產業的深入實施,AI安防領域尤其是視頻監控領域的產品形態和應用模式也開始趨於穩定。 安防行業的AI技術主要集中在人臉識別、車輛識別、行人識別、行為識別、結構分析、大規模視頻檢索等方面。 前者是指光和角度等條件可控的應用場景。 安防行業AI應用場景分為卡口場景和非卡口場景。

主要是車輛卡口和面部卡口; 後者是指一般的安防監控視頻場景。 其中卡口場景約占監控攝像頭總數的1%-3%,其餘為非卡口場景。 監控視頻1卡口場景: 人臉識別應用的關鍵點配備了人臉採集攝像頭,人臉識別應用以公安行業人員控制為代表。 通過後端人臉識別服務器對捕獲的人臉進行分析和識別,並與人臉黑名單數據庫進行比較。 隨著人員控制應用的加強,效果已經開始顯現。

例如,最近的 「張學友演唱會」 抓獲的嫌疑人就是刺刀現場確認的身份。 2卡口場景: 人臉身份驗證應用,如人臉訪問控制、人臉快速訪問門、人臉考勤、人員識別等。 人臉認證應用程序越來越受歡迎。 罕見的人臉白名單應用程序已經在許多行業中實現。 廣泛應用於企業、各類園區等場景。 除了實現基本的人臉識別應用外,人臉門禁還可以通過照片、視頻等行為防止人臉造假,有效保證出入口人員的安全控制和日常人員管理。 3卡口場景: 車輛識別應用車牌識別讓 “車找人」 成為現實。 車輛識別技術是公安實踐中最成熟、最有效的技術之一。

藉助在全國主要交通道路上普及車輛檢查站。 勝利協助警方偵破各類案件。 車輛識別技術已經從最初的基於車牌的車輛識別應用階段發展到車輛類型識別、車牌識別等精確的車輛識別應用階段。 4非卡口場景: 視頻結構化分析與快速檢索應用視頻結構化業務功能是對視頻中的機動車、非機動車、行人和其他移動目標進行分類檢測; 同時,將小目標圖像和大場景圖像提取並寫入存儲設備,用於視頻結構化分析和快速檢索應用。 便於後續快速查詢和智能檢索。 通過視頻結構化服務對視頻中感興趣目標的特徵屬性信息進行快速分析和提取,用戶可以高效地獲取與案件、事件相關的線索,促進大安全時代下視頻數據從看向理解。 5非卡口場景: 行為分析輔助安全的應用,可以應用於重點區域防範、重要物品監控、可疑危險品遺留等行為的機器識別; 也可以報警人的異常行為,行為分析可以輔助安全應用。 通過行為分析系統對人員的異常行為進行分析和處理。

大大提高了視頻監控的應用效率。 八大製約因素為智能安防的規模應用,但在生產和實際應用中,雖然人工智能技術發展迅速。 還有很多問題。 過去幾年,人工智能普及程度很高,但實際上只是建立了 「概念模型」,並沒有達到 「有效利用」 的理想效果。 現階段,限制應用規模的因素主要有八個: 高興趣、算法場景限制、高分發難度、較高的網絡和安全要求、缺乏深入應用的系統性頂層設計、缺乏行業規範和評估體系以及用戶學習和組織,以確保更高的利益影響 “安全AI產品解決方案的大規模應用有很多因素,並且興趣很高。 目前,高興趣是眾多原因之一。

從一個典型的中大型農村公共安全視頻監控聯網項目的各部分成本占比可以清楚地看出,成本是安防AI發展的重要瓶頸。 也是現階段的主要瓶頸。 該算法受到高度限制。 人工智能計算方法的泛化能力是模式識別問題面臨的暫時問題。 因此,在實際使用中,訓練模型的中性能量在用於改變場景時往往會顯著降低。 必須嚴格定義場景,或將智能算法定位為對指標不敏感的輔助功能。 在幼稚的應用中,例如智能交通中的通過和違規章節捕獲以及機場站的人證比較都需要特定的工程設備方案。

這種做法在技術不足的情況下有效實現了商業價值,但弊端也很明顯: 一方面,現有設備的改造需要增加建設成本,影響了人工智能算法對傳統應用的滲透; 另一方面,同時也限制了有效材料率的獲取效率,影響了算法指標的進一步提高。 只有在特定的場景中,我們才能堅持良好的識別率。 很難安排攝像頭進行人臉識別。 人工智能往往有特定的場景需求。 要嚴格按照公安部出台的政策規範,大大壓縮了人臉識別的應用空間,大大提高了施工難度。

事故發生的數量據越來越多的報道,下一代人機交互技術正在隨著智能技術在安防系統中的應用而發展。 隨之而來的問題是如何讓用戶快速理解數據,也就是數據可視化的問題。 安防行業的下一代人機交互將朝著更強的可操作性和立體性發展,交互朝著更強的相互運動方向發展,應用進一步驅動或輔助用戶決策。 因此,停車場管理系統的系統設計和項目實踐能力不時得到提高。 智能業務應用的落地需要基於合理的利益管控、合格的施工質量、完善的數據集成和配套的管理機製。

然後,支持場景的算法和模型基於高效的計算框架將數據轉換為可視化的用戶服務。 智能業務應用是一個系統工程,包括體系結構、算法、計算、數據、應用、工程和管理過程。 要不時加強系統頂層設計的能力,提高項目實踐能力。 中國一年有5000萬台左右的相機需求,而存量的非卡口視頻正在逐步應用,據統計,只有500000台左右的智能相機被有效使用,僅占1% 左右,而高達99% 的相機無法被賦予 「智能」 屬性。 這意味著安全AI剛剛進入初級階段。

人工智能算法在非卡口場景下的泛化能力是實現安全性的主要瓶頸之一。 與激進模式識別方法相比,在大數據的支持下,深度學習算法的泛化能力和對複雜場景的適應性得到了顯著提高。 智東認為,智能安防的技術基礎和產品集成已經趨於成熟。 因此,下一階段的命題是如何系統地安排規模。 挑戰與機遇並存。 從技術手段的不斷創新到產品形態的幼稚落地,智能安防仍面臨諸多問題,如關注度高、工程布局難度大、算法場景局限性大、缺乏深度應用、缺乏系統的頂層設計,缺乏實際的滿足感,如何解決這些問題,關係到智能安防產品和解決方案能否真正落地生根。