人工智能在安防領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用，再次引發(fā)了行業(yè)的業(yè)務(wù)重組與利益重構(gòu)。

這期間，傳統(tǒng)廠商從容、科技新秀銳利、資本市場(chǎng)瘋狂。顯然，“變革”已經(jīng)成為安防行業(yè)的時(shí)代主題。

在此大環(huán)境下，眾多安防大會(huì)的演講內(nèi)容依然陳舊且同質(zhì)化嚴(yán)重，嘉賓往往只針對(duì)市場(chǎng)、業(yè)績(jī)、行業(yè)、趨勢(shì)等主題泛泛而談，為參會(huì)者創(chuàng)造的學(xué)習(xí)價(jià)值有限。

在這個(gè)節(jié)點(diǎn)，作為“AI+安防”這一報(bào)道方向的領(lǐng)跑者，雷鋒網(wǎng)將于3月31日舉辦“2018中國(guó)人工智能安防峰會(huì)”。屆時(shí)，一線企業(yè)領(lǐng)袖、學(xué)術(shù)大師、解決方案專家將聚首深圳，圍繞“人工智能+視頻監(jiān)控”的前沿技術(shù)研究與實(shí)戰(zhàn)技術(shù)落地展開演講與討論。（更多大會(huì)內(nèi)容歡迎點(diǎn)擊：https://gair.leiphone.com/gair/sd2018）

過(guò)去變革的一年里，雷鋒網(wǎng)共出品100篇以上的“AI+安防”深度報(bào)道，逾50位業(yè)內(nèi)頂級(jí)專家向雷鋒網(wǎng)深入講述了他們對(duì)智能安防技術(shù)與業(yè)務(wù)的理解與思考。

本文節(jié)選了其中11位重要受訪人的獨(dú)到見解，讓更多人了解行業(yè)引領(lǐng)者遇到的人工智能安防難題與解決方法。

受訪人名單：中國(guó)工程院院士高文、海康威視總裁胡揚(yáng)忠、大華股份董事長(zhǎng)傅利泉、阿里巴巴副總裁兼iDST副院長(zhǎng)華先勝、東方網(wǎng)力董事長(zhǎng)劉光、英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部CTO張宇：宇視科技國(guó)際市場(chǎng)部總裁閆夏卿、蘇州科達(dá)總經(jīng)理陳衛(wèi)東、天地偉業(yè)總工程師楊清永、商湯科技CEO徐立、曠視科技副總裁陳雪松、格靈深瞳CEO趙勇。

他們看見的行業(yè)問(wèn)題

中國(guó)工程程院院士高文：

現(xiàn)有視頻監(jiān)控體系的弊病，使得很多復(fù)雜任務(wù)無(wú)法完成，即便是人工智能大規(guī)模滲入后，需求方也往往為了一些特殊目的才加特定的智能攝像頭和處理系統(tǒng)。有些專用攝像頭只是用來(lái)識(shí)別車牌號(hào)，有些攝像頭只用來(lái)識(shí)別人臉，這種打補(bǔ)丁式的方法實(shí)際會(huì)帶來(lái)很多問(wèn)題。

杭州市通過(guò)城市交通管理云進(jìn)行規(guī)劃，除了規(guī)劃信號(hào)燈本身外，架設(shè)的攝像頭每時(shí)每刻都在拍路面，并計(jì)算車的占有率（即每百平方米路面中車的數(shù)量），基于此來(lái)判斷每條道路的飽和程度，然后對(duì)信號(hào)燈進(jìn)行優(yōu)化。把一個(gè)月全天24小時(shí)的數(shù)據(jù)輸進(jìn)去后，重新進(jìn)行計(jì)算。

但這些數(shù)據(jù)往往不一樣，因此需要有一個(gè)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)。如果信號(hào)進(jìn)來(lái)，它在攝像頭上做編碼，傳到云端做解碼，解碼后再去提取特征、做分析等。

這是常規(guī)的流程，但這樣的系統(tǒng)是不是一個(gè)理想智慧城市系統(tǒng)？不是。

這種方式根據(jù)以往的數(shù)據(jù)來(lái)做調(diào)度規(guī)劃效果總體不錯(cuò)，但對(duì)突發(fā)事件無(wú)法及時(shí)做出判斷。最理想的方式不僅可以通過(guò)以往的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行決策、進(jìn)行查詢，而且也可對(duì)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析。

世界各地的緊急事件發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)整體的響應(yīng)速度實(shí)際都比較差。為什么？主要因?yàn)楝F(xiàn)在整個(gè)視頻監(jiān)控體系本身造成。

現(xiàn)在的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，從一開始就面臨數(shù)據(jù)量太大、存儲(chǔ)量太大，查找數(shù)據(jù)不易等一系列挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可以歸納成三個(gè)問(wèn)題：存儲(chǔ)成本高、檢索困難、對(duì)象再識(shí)別難。

我們不僅要把東西存儲(chǔ)起來(lái)，而且能夠?qū)崟r(shí)對(duì)任何想識(shí)別、想搜索的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)操作。現(xiàn)在的系統(tǒng)主要是用攝像頭把視頻抓進(jìn)來(lái)后壓縮，傳出去，然后存起來(lái)。

很多設(shè)有卡口的道路專門安裝了卡口服務(wù)器，以此來(lái)識(shí)別車牌號(hào)。有些道路還專門安裝高清跟蹤攝像頭，用于蹤人和車。

上述情況往往是為了一些特殊目的才加的攝像頭和處理系統(tǒng)，這種打補(bǔ)丁式的方法實(shí)際會(huì)導(dǎo)致很多問(wèn)題。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是你有A需求，便裝一個(gè)系統(tǒng)，你有B需求，于是再裝另外一個(gè)系統(tǒng)，然后把所有任務(wù)抓取的視頻都推到云端，這就是現(xiàn)有系統(tǒng)通常采用的設(shè)計(jì)模式。因此，行業(yè)需要一套更加前沿的方案來(lái)解決這些問(wèn)題。

大華股份董事長(zhǎng)傅利泉：

要讓人工智能在安防領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用，首先不得不面臨一個(gè)問(wèn)題：貴。

其次，AI近兩年才開始逐漸走向商用落地，面臨三項(xiàng)機(jī)遇與挑戰(zhàn)：

1、如何準(zhǔn)確把握客戶對(duì)AI的需求，從而讓AI價(jià)值最大化，會(huì)變得愈發(fā)重要。

2、硬件、算法的迭代速度飛快，使得AI正進(jìn)入高速發(fā)展期，但仍有諸多不穩(wěn)定因素，企業(yè)需跟得上技術(shù)的迭代；

3、AI推廣受到成本的影響，期待在不久的將來(lái)能有接近傳統(tǒng)芯片價(jià)格來(lái)實(shí)現(xiàn)終端智能化，真正從模擬到網(wǎng)絡(luò)到智能的轉(zhuǎn)變。

東方網(wǎng)力董事長(zhǎng)劉光：

過(guò)去十年是安防IT化時(shí)代，未來(lái)十年將是安防人工智能時(shí)代。

未來(lái)想讓城市變得更安全，必須將Video、AI、IoT三大技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景融合起來(lái)。但這并不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的工作，兩道大山必須移平：

1、人才。目前全球都急需深度學(xué)習(xí)人才，如何吸引他們加入是個(gè)需要深思的問(wèn)題。

2、AI芯片的發(fā)展稍顯滯后。目前AI芯片的滯后束縛住了安防廠商的發(fā)展。未來(lái)一到兩年內(nèi)，這個(gè)問(wèn)題應(yīng)該很快會(huì)被解決。屆時(shí)，幾家安防廠商將會(huì)開足馬力做產(chǎn)品、做方案、做場(chǎng)景。

在人才缺乏期內(nèi)，行業(yè)里的創(chuàng)業(yè)公司通過(guò)單一算法優(yōu)勢(shì)獲取了機(jī)會(huì)+訂單，但本質(zhì)上并未對(duì)傳統(tǒng)安防廠商產(chǎn)生大的影響。因?yàn)榘卜佬袠I(yè)是一個(gè)需要深度了解客戶需求、了解整個(gè)銷售體系、產(chǎn)品體系、方案的行業(yè)。

隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的不斷研究與積累，人才瓶頸會(huì)得到解決，國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)安防公司的AI人才需求將更快得到滿足，利用AI切入安防的創(chuàng)業(yè)公司將面臨越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。

在當(dāng)今這個(gè)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，想要?jiǎng)?chuàng)業(yè)也必須思考兩點(diǎn)。第一，自己是否掌握核心技術(shù)，人工智能時(shí)代與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代迥然不同，這個(gè)時(shí)代最稀缺的就是人才及技術(shù)，商業(yè)化落地不必太早考慮。第二，自己是否掌握產(chǎn)業(yè)資源，如果缺乏技術(shù)及人才，也可以通過(guò)體外投資與孵化，做一些與預(yù)想產(chǎn)業(yè)相關(guān)的AI產(chǎn)品，機(jī)會(huì)也很大。

宇視科技國(guó)際市場(chǎng)部總裁閆夏卿：

人工智能勢(shì)頭很足，但存在諸多阻礙：

1、不同的系統(tǒng)不能共享資源，不能交付和訪問(wèn)，形成了資源孤島和信息孤島；

2、大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)有幾個(gè)要素：及時(shí)性、關(guān)聯(lián)性、時(shí)空的一致性，但這三點(diǎn)恰恰是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)硬傷。

在殘酷的商業(yè)環(huán)境中，能活到最后的企業(yè)一定是懂得“有所不為”的企業(yè)，企業(yè)在壯大的過(guò)程中一定要避開發(fā)展途中的“大坑”，做不了的業(yè)務(wù)堅(jiān)決不碰。

以大數(shù)據(jù)的某些應(yīng)用為例，軟件行業(yè)有一個(gè)“10%規(guī)則”，利潤(rùn)只有5%到 8%，任何一個(gè)項(xiàng)目，軟件定制低于5%就有利潤(rùn)，有10%的修改就得賠錢，但是在大數(shù)據(jù)行業(yè)，遠(yuǎn)不止10%的定制，大多都是30%到70%的定制。

再比如在智能化的部分場(chǎng)景中，再好的算法、再高清的攝像頭，面對(duì)北京（超一線城市）任何一個(gè)地鐵站數(shù)秒內(nèi)擁入的上百人群都無(wú)法做到精確感知、識(shí)別。

格靈深瞳CEO趙勇：

人臉識(shí)別解決公共安全問(wèn)題仍然微不足道。

我們能夠意識(shí)到人臉識(shí)別盡管在過(guò)去幾年有著巨大進(jìn)展，可以在金融領(lǐng)域做身份驗(yàn)證，但它對(duì)解決公共安全問(wèn)題來(lái)說(shuō)是仍舊存在很多難題無(wú)法逾越。

這個(gè)事實(shí)說(shuō)明人臉識(shí)別技術(shù)不夠好嗎？也不盡然。動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別的問(wèn)題體現(xiàn)在，假如想象有一天在北京有100萬(wàn)個(gè)動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別的攝像機(jī)，而北京有3000萬(wàn)人口，在這種背景下，它每天產(chǎn)生的問(wèn)題高達(dá)數(shù)以萬(wàn)萬(wàn)計(jì)。在這種情況下，發(fā)生錯(cuò)誤的機(jī)率即使再低，但乘以這么大的基數(shù)也會(huì)產(chǎn)生海量的誤報(bào)。所以這個(gè)問(wèn)題的規(guī)模非常殘酷。

他們預(yù)見的趨勢(shì)與機(jī)遇

海康威視總裁胡揚(yáng)忠：

將人工智能算力注入到“邊緣”將是安防行業(yè)的大勢(shì)所趨。隨著各行各業(yè)的計(jì)算業(yè)務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，對(duì)速度的要求越來(lái)越高，云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。但云計(jì)算的使用，要求將計(jì)算所需數(shù)據(jù)全部通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送至數(shù)據(jù)中心。

這種方式不僅會(huì)消耗大量的網(wǎng)絡(luò)資源，傳輸過(guò)程也會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間，高延遲、高能耗、網(wǎng)絡(luò)擁塞、低可靠性等問(wèn)題便會(huì)出現(xiàn)，因此，將一部分算力注入前端將有效解決這些問(wèn)題。

未來(lái)，?？低曔€會(huì)根據(jù)不同的場(chǎng)合不同的場(chǎng)景不同的方式向客戶提供針對(duì)性的、適合的、豐富的產(chǎn)品和解決方案，不排除未來(lái)將AI技術(shù)對(duì)外開放的可能性。

蘇州科達(dá)總經(jīng)理陳衛(wèi)東：

安防前幾年技術(shù)的驅(qū)動(dòng)來(lái)自編解碼技術(shù)的進(jìn)步、視頻分辨率的提升以及傳輸方式的進(jìn)步，編解碼技術(shù)從MPEG-4到H.265、分辨率從一百萬(wàn)像素到4K、傳輸方式從模擬到智能到IP，從始至終，都是技術(shù)在驅(qū)動(dòng)安防的發(fā)展。

而下一個(gè)重大技術(shù)方向就是AI。未來(lái)，科達(dá)會(huì)在AI＋安防這條路上深耕：

第一、把AI賦能到所有的安防細(xì)分領(lǐng)域，進(jìn)行水平拓展，AI功能不僅體現(xiàn)在專業(yè)攝像機(jī)上，普通攝像機(jī)也要逐漸普及；

第二、深度方面，要做進(jìn)一步發(fā)展，現(xiàn)在的AI的感知相對(duì)來(lái)說(shuō)還是淺層感知，未來(lái)要做深層感知，識(shí)別目標(biāo)要不斷深化、甚至到認(rèn)知水平，像人一樣看懂情景。

第三、緊緊圍繞場(chǎng)景落地做針對(duì)性的優(yōu)化和開發(fā)，使得AI不再是技術(shù)概念，而是安防領(lǐng)域各種典型場(chǎng)景、各種用戶需求，能夠適應(yīng)各種場(chǎng)景下的深度應(yīng)用。

天地偉業(yè)總工程師楊清永：

AI在安防行業(yè)無(wú)論多熱，新的巨頭很難出現(xiàn)，老的巨頭也不會(huì)倒下。

AI技術(shù)其實(shí)更類似于H.264、H.265，這些技術(shù)更多的是起到錦上添花的作用，而并非雪中送炭，其不足以讓行業(yè)重新洗牌。AI在安防行業(yè)的落地也只會(huì)是個(gè)“小風(fēng)暴”，不會(huì)帶來(lái)大的行業(yè)格局的改變。 

未來(lái)五年之內(nèi)，AI在安防行業(yè)會(huì)一直談下去，而在這段時(shí)間內(nèi)，雙方都應(yīng)該做好各自分內(nèi)之事，不應(yīng)想著如何搶奪別人飯碗，沒(méi)有任何一家企業(yè)能夠“吃掉”整條產(chǎn)業(yè)鏈，有效的企業(yè)分工及協(xié)作格局才是立身之本。

AI涉及的范圍很廣，安防行業(yè)的范圍更廣，一些AI初創(chuàng)公司羽翼未豐就想著做一整套解決方案是不合理的。

商湯科技CEO徐立：

人工智能行業(yè)有點(diǎn)像是一個(gè)江湖，核心是練內(nèi)功，即深度學(xué)習(xí)大腦，練好了，十八般兵器都能夠熟練使用（解決各種垂直應(yīng)用的問(wèn)題）。

堅(jiān)持做原創(chuàng)的關(guān)鍵在于能不能帶來(lái)核心競(jìng)爭(zhēng)力，成功了就會(huì)有馬太效應(yīng)和聚集效應(yīng)，能夠帶來(lái)越來(lái)越多的原創(chuàng)效益。

技術(shù)上的突破，創(chuàng)造的是藍(lán)海市場(chǎng)；技術(shù)上的領(lǐng)先，帶來(lái)的是產(chǎn)品的不同質(zhì)化；目前AI領(lǐng)域，領(lǐng)先的算法是打造產(chǎn)品差異化的關(guān)鍵點(diǎn)。對(duì)此，商湯通過(guò)核心技術(shù)來(lái)打通上游的合作伙伴，幫助他們拓寬下游市場(chǎng)，同時(shí)為下游合作伙伴提供全鏈條的一站式解決方案，最大化地發(fā)揮其在應(yīng)用場(chǎng)景的價(jià)值。

商湯在做一個(gè)中國(guó)大部分企業(yè)不愿意做的事情，就是做原創(chuàng)技術(shù)的開發(fā)，堅(jiān)持原創(chuàng)，讓人工智能引領(lǐng)人類進(jìn)步。

他們手中的解決方法

中國(guó)工程院院士高文：

現(xiàn)有視頻監(jiān)控體系的弊病，使得很多復(fù)雜任務(wù)無(wú)法完成。于是數(shù)字視網(wǎng)膜應(yīng)運(yùn)而出，承載數(shù)字視網(wǎng)膜的攝像頭需做兩件事：

• 首先做好編碼；

• 其次為后面的識(shí)別，提取出所需的信息。

數(shù)字視網(wǎng)膜與人的眼睛既具有影像重構(gòu)（精細(xì)編碼視覺(jué)內(nèi)容），又具備特征提?。嫦蜃R(shí)別理解）的功能。整個(gè)數(shù)字視網(wǎng)膜實(shí)際上包含了三種核心技術(shù)：基于背景模型的場(chǎng)景視頻編碼、視頻特征的緊湊表達(dá)、視頻編碼與特征編碼的聯(lián)合優(yōu)化。

整個(gè)數(shù)字視網(wǎng)膜實(shí)際上包含了四方面的核心技術(shù)：

1、基于背景模型的場(chǎng)景視頻編碼

2、視頻同步描述整個(gè)表達(dá)的記錄，同時(shí)可結(jié)合最近比較熱的深度學(xué)習(xí)

3、在保證性能的時(shí)候，用同一個(gè)碼流把兩個(gè)任務(wù)都傳出去，這需要靠視頻和特征原有編碼技術(shù)的優(yōu)化形式來(lái)解決

4、最后是云端的檢索，對(duì)視頻進(jìn)行更加合理的描述，以便用于搜索

而云端系統(tǒng)三大構(gòu)建模式為：直接基于特征碼流、在特征碼流上深度分析、前端簡(jiǎn)單識(shí)別+云端大數(shù)據(jù)搜索。

阿里巴巴iDST副院長(zhǎng)華先勝：

哪些流程放在端上做會(huì)更合適？

我個(gè)人覺(jué)得質(zhì)量增強(qiáng)和簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)化可以放在端上，非常精細(xì)的分析放在前端會(huì)有一些局限，尤其是算法更新速度極快的今天，如果很多智能功能要嵌入在攝像頭端，得把所有軟體刷新一遍，工作量巨大且不見得所有硬件會(huì)支持。

除此之外，攝像頭端也沒(méi)有能力把多方位的城市數(shù)據(jù)及時(shí)匯聚起來(lái)做決策。

計(jì)算是我們要解決的核心問(wèn)題之一，怎樣才能擁有較高的計(jì)算效率，阿里在這上面投入了很大力氣。

第一要有計(jì)算平臺(tái)的支持，該平臺(tái)要讓項(xiàng)目做起來(lái)更加高效，要能容錯(cuò)；其次是云計(jì)算平臺(tái)又需要大量的計(jì)算機(jī)器資源；最后是算法本身。

過(guò)去處理一路視頻，需要一臺(tái)電腦的二十四個(gè)核全部運(yùn)行才能搞定，我當(dāng)時(shí)的目標(biāo)是看能不能降到十個(gè)核、八個(gè)核甚至一兩個(gè)核完成。截止到目前為止，我們利用算法提升了20倍對(duì)計(jì)算的優(yōu)化。

此外，改進(jìn)深度學(xué)習(xí)的方法很多。首先可在機(jī)器指令集上進(jìn)行優(yōu)化工作，其次也可在CPU和GPU層面優(yōu)化。算法本身的優(yōu)化，較為常見的是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中集成的計(jì)算量相當(dāng)大，因此我們需要考量能不能把大模型在不損失性能的前提下壓縮為小模型，小模型能不能剪一剪。

格靈深瞳CEO趙勇：

當(dāng)智能化產(chǎn)品進(jìn)行推廣時(shí)，我相信這種方式很難快速進(jìn)行。所以當(dāng)下急需解決的事就是前端智能化。我發(fā)現(xiàn)有一些廠商試圖把識(shí)別和比對(duì)放在攝像頭里去做，我認(rèn)為這是有問(wèn)題的，為什么呢？你在攝像頭里做識(shí)別，識(shí)別產(chǎn)生人臉特征。由于每個(gè)公司各自的算法不同，就要求客戶后臺(tái)的比對(duì)系統(tǒng)只能對(duì)接這種特征。這樣一來(lái)的話就給客戶帶來(lái)很大麻煩，假如我今年采購(gòu)這個(gè)廠商的設(shè)備，那我的后臺(tái)也需要依據(jù)這些設(shè)備來(lái)建設(shè)。

到了明年，我想采購(gòu)不同廠商設(shè)備時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)不兼容性。我認(rèn)為圖片是最兼容的、供通行的數(shù)據(jù)，所以得從客戶的角度看待問(wèn)題，識(shí)別算法和比對(duì)不要放在攝像頭前端，回頭會(huì)給客戶帶來(lái)很多不靈活的負(fù)擔(dān)。

比對(duì)我覺(jué)得就更不應(yīng)該放在前端，因?yàn)楸葘?duì)需要把客戶的核心資源對(duì)比庫(kù)放在攝像頭上，在很多公安應(yīng)用里面這些都是核心機(jī)密。你可以想象，如果有黑客攻擊了攝像頭就會(huì)從里面獲取跟黑名單相關(guān)的核心信息。我認(rèn)為核心信息應(yīng)該永遠(yuǎn)待在數(shù)據(jù)中心，待在客戶最核心的保密網(wǎng)絡(luò)里，而非前端。

英特爾物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部CTO張宇：

未來(lái)的人工智能安防系統(tǒng)一定是一個(gè)端到端的系統(tǒng)，邊緣計(jì)算在當(dāng)中會(huì)發(fā)生非常重要的作用。隨著視頻技術(shù)在安防等領(lǐng)域的廣泛使用，在攝像頭端的視頻處理將成為人工智能的一大應(yīng)用。

對(duì)于深度學(xué)習(xí)和人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用，未來(lái)除了在終端側(cè)的部署之外，還將會(huì)呈現(xiàn)出三大趨勢(shì)：

1、增強(qiáng)學(xué)習(xí)正快速應(yīng)用到安防領(lǐng)域；

2、通過(guò)網(wǎng)絡(luò)壓縮來(lái)解決計(jì)算冗余的問(wèn)題；

3、未來(lái)AI算法將會(huì)相對(duì)固化，專用的AI芯片和服務(wù)器將得到廣泛應(yīng)用。

曠視科技副總裁陳雪松：

目前人臉識(shí)別落地安防的確是趨勢(shì)所向，但人臉識(shí)別只是AI落地安防行業(yè)的一小部分，在很多實(shí)際場(chǎng)景中，人臉識(shí)別作用有限。

市面上絕大部分視頻監(jiān)控只能看到俯視角度的“腦袋”以及非常渺小的人體，根本無(wú)法看清人臉。以北京海淀區(qū)為例，30萬(wàn)個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭當(dāng)中能準(zhǔn)確看到人臉的不足2000個(gè)。

當(dāng)監(jiān)控?cái)z像頭看不清楚人臉的時(shí)候，監(jiān)控中的人走入另外一臺(tái)攝像機(jī)的監(jiān)控范圍，機(jī)器如何辨別“誰(shuí)”是 “誰(shuí)”？

人形追蹤技術(shù)（或者說(shuō)行人再識(shí)別（ReID）技術(shù)）可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題，這也是曠視接下來(lái)重點(diǎn)深耕的方向。AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)輸出的結(jié)構(gòu)化信息，其實(shí)本質(zhì)上是建立了一個(gè)多維向量模型。這時(shí)候，機(jī)器可以給每一個(gè)模型一個(gè)編號(hào)，做跨攝像頭的人形追蹤。

裝載“人形追蹤”技術(shù)的監(jiān)控?cái)z像頭可以將一個(gè)人的行為軌跡還原；之后，只要出現(xiàn)在任何一臺(tái)可以識(shí)別人臉的攝像頭中，就可以被輕易鎖定，不會(huì)出現(xiàn)“斷片”現(xiàn)象。和單點(diǎn)監(jiān)控相比，ReID方案通過(guò)多組攝像機(jī)的軌跡還原及人員比對(duì)讓安防工作變得更為立體，方便辦案民警對(duì)目標(biāo)嫌疑人的行為軌跡、出行規(guī)律進(jìn)行分析，進(jìn)而為案情線索和實(shí)施靈活布控打擊提供依據(jù)。

現(xiàn)階段大家都在展示視頻結(jié)構(gòu)化，其實(shí)更難的是基于跨攝像頭的人形追蹤。該技術(shù)的發(fā)展對(duì)于安防行業(yè)來(lái)說(shuō)也具顛覆性作用。

他們關(guān)注的行業(yè)大會(huì)：2018中國(guó)人工智能安防峰會(huì)

2018中國(guó)人工智能安防峰會(huì)由雷鋒網(wǎng)主辦，是國(guó)內(nèi)首個(gè)由科技媒體舉辦的重量級(jí)“AI+安防”行業(yè)盛會(huì)，大會(huì)匯集全國(guó)范圍內(nèi)最頂尖的企業(yè)領(lǐng)袖、學(xué)術(shù)大師、解決方案專家，共同探討“人工智能+視頻監(jiān)控”的實(shí)戰(zhàn)技術(shù)落地與產(chǎn)學(xué)研發(fā)展方向。

峰會(huì)嚴(yán)格控制演講主題和細(xì)節(jié)，全力打造一場(chǎng)為技術(shù)和解決方案人員量身定做的專業(yè)大會(huì)。摒棄無(wú)意義的社交，營(yíng)造更加純粹的交流與探討環(huán)境。

大會(huì)圍繞”動(dòng)態(tài)人臉與車輛識(shí)別“這一主題展開，嘉賓的演講報(bào)告從眾多應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，為行業(yè)呈現(xiàn)最前沿的技術(shù)與最落地的項(xiàng)目方案。

時(shí)間：2018年3月31日（周六）9:00 — 18:00

議程：上午6場(chǎng)演講，下午7場(chǎng)演講+1場(chǎng)圓桌

地點(diǎn)：深圳南山科興科學(xué)園國(guó)際會(huì)議中心

會(huì)議規(guī)模：500人

3天內(nèi)報(bào)名，原價(jià)599元的門票減300：https://gair.leiphone.com/gair/sd2018

在邀演講與圓桌嘉賓（多數(shù)已確認(rèn)出席）

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