视频智能从感知阶段走向认知智能

汽车起重机 2年前 ( 2021-01-02 03:22:47 ) 0条评论
摘要: 智能安全技术是指收集、传输、存储视图、视频分析和大数据处理,以及机器视觉、AI芯片、算法、图像传感、生物识别(面部识别、虹膜识别、指纹识别等)和智能视频分析从另一个角度来看,完...

智能安全技术是指收集、传输、存储视图、视频分析和大数据处理,以及机器视觉、AI芯片、算法、图像传感、生物识别(面部识别、虹膜识别、指纹识别等)和智能视频分析从另一个角度来看,完整的智能安全系统主要包括门禁、警报和视频监视三大部分。 由新冠引起的肺炎疫情可以阻碍市场的发展,但不能阻止安全技术的进步,今年各大安全企业在智能化、网络化、物品互联网化等技术方面的应用进一步深化。 随着科学技术的发展和进步现在的智能安全进入了新的领域。 as根据产品实测,从数据采集、视频智能分析、生物识别、数据智能及零部件等技术预测智能安全对策技术的发展趋势。

多模态是生物认证技术的发展方向

在人工智能技术体系中,生物识别是最早进入落地应用的技术。 生物特征识别技术的背后涉及计算机科学、光学和声学等物理科学、生物科学、生物传感器和生物统计学的原理、安全技术以及人工智能技术等多种基础科学和创新应用技术,是一个完整的多学科技术解决方案。 目前,可用于身份识别的人体特征包括指纹、虹膜、脸、掌纹、静脉等生理特征和步态、笔迹、声音等行为特征。 生物识别技术具有安全性高、不易丢失、不易模仿、便于携带等诸多优点。 不可否认,从指纹识别、掌纹识别、手指静脉识别到面部识别、虹膜识别,生物识别技术在更加成熟的同时,正在走向“视觉”时代。

指纹识别是最“传统”的生物识别技术,其地位比较特殊,与面部识别、声纹识别相比,其识别精度、区分度非常高,指纹识别可以说是许多场景中唯一可能的方法。 自2018年指纹认证技术取得重大突破以来,更有效地推进全国性社会公共服务和商业模式的变革。 但是,随着2020年初的疫情,非接触门禁出入口控制技术的应用受到高度重视和发展。

掌纹识别是以人体掌纹为目标特征,通过多光谱图像技术收集生物信息的新型生物特征识别技术。 多光谱掌纹识别可以说是多模态和多个目标特征融合的生物特征识别技术的模型。 这项新技术结合了皮肤光谱、掌纹纹和静脉络三个可识别的特征,一次提供了更丰富的信息,增加了目标特征的可识别度。 目前,业界共识是,单一模态的识别在识别性能和安全性上都有瓶颈,而多模态融合是人脸识别乃至生物特征识别的重要突破——,不仅通过多因素方式提高了识别精度,而且还提高了生物识别技术的场景适应性比传统的单模算法更能满足金融层面的误识别率(最大为1000万分之一),也是生物特征识别发展的主要趋势。

在非接触生物识别技术中,人脸识别是最重要的模块,从2019年开始“擦脸”应用已经广泛,疫情将进一步推动发展,将来依然是AI落地安全对策的重要方向。 目前,以往面部识别的困难包括面部旋转、遮挡、相似性等在内,大幅度提高了面部识别的精度,代表了2D面部、3D面部、多光谱面部等多种模式,各模式具有不同的收集适应场景、数据的安全性和同时,目前,作为基于生物检测技术提高面部识别安全性的重要技术,可以有效地对抗照片、视频、三维模型、假体面具等模仿欺诈,自主判断操作用户的身份。 脸的应用主要面向机场、车站等交通枢纽场景,主要应用于实名认证和重点人员的配置控制。 另一方面,面向城市级应用,通过对接天网工程,构筑了前置摄像头的布控,后端是由识别平台和大数据分析平台组成的综合实战平台。 在公安、交通领域,AI四小龙商汤科技、游戏科学技术、云从科学技术、依赖图科学技术的颜算法水平在AI企业中技术领先,传统企业主要是海康威视、大华股份有限公司这些传统巨头领导市场。 随着面部识别技术的迅速发展,智能设备、网上金融、面部支付等许多创新性应用越来越普遍,给大家的生活、工作带来了迅速而方便。

另外,面对脸部识别的极限,以步态识别为代表的身体识别以难隐蔽性、非接触性、非侵入性等特征与很多技术相区别,成为现在生物特征识别领域的“黑马”。 步态识别是根据身体体型和步行姿势识别目标身份是非常复杂的行为特征,身体识别技术不需要人为合作,可以适应更普遍的应用场景,特别适合远程身份识别。 目前国内已经有一些企业的识别精度达到了非常高的水平。

有趣的是,虹膜识别技术也是比较成熟的生物识别技术,现在虹膜识别技术也在普及,虹膜识别的错误识别率低到1/100万,主要利用虹膜寿命的不变性和差异的特征来识别身份。 但是,由于成本和对产品方面的要求限制,着陆速度比较慢,但最近1~2年,政府机关包括金融机构开始重视虹膜识别,着陆速度加快。 下一步是脸和虹膜的组合。 总结起来,生物认证本身不是完全的替代关系,组合和融合应用很多。

随着技术的进步和成熟,市场应用需求的进化,多模态生物识别技术的声音越来越大。 展望未来,多模生物识别技术成为生物识别市场的主流发展趋势,迎来越来越广泛的应用领域和市场。 根据as Research的调查,单一的生物认证并不能解决所有场景中的认证问题,每个技术都有限度。 多模式识别技术丰富了场景数据,使识别更加高效和正确。 另一方面,适合复杂场景的应用的变化,是很多场景中最佳的生物认证技术。 不,多模态识别是未来生物识别技术发展的主流方向。 多模式统一认证平台不仅可以融合多种识别技术,还可以根据决策权重和场景需要灵活地自动配置适当的生物识别技术,成为多模式生物识别技术发展的理想状态。 目前多模态识别技术的落地面临着市场教育的过程生物识别技术企业必须共同努力促进技术的商业化和规模化应用。

视频智能从感知阶段走向认知智能

视频分析是AI落地安全措施的关键技术之一。 视频智能分析是指利用基于深度学习的各种智能算法,分析前端设备收集的视频信息,实现对各种安全事件的积极警告,并将警报信息反馈给监视平台和客户端。 但是,从安全企业发展的产品和技术实现的功能来看,视频智能分析还处于感知智能发展阶段。

视频的智能分析主要包括行为分析和特征识别。 行动分析基于背景模型,技术应用表现在人员集聚、物品遗留、物品丢失、人员徘徊、人员跌倒、头盔/工装检查、区域人数统计、进入/离开区域及警戒线、火焰检查等方面。 特征识别主要包括车牌识别和人脸识别。 与传统的视频分析相比,视频智能分析的一大突破是分离场景中的背景和目标,具有过滤真正的目标,即风、雨、雪等多种背景的能力。 技术上,建立人体活动算法模型,利用计算机的高速计算能力,排除监视场景中的干扰因素,正确判断视频监视图像中人的各种行为,动态跟踪,从而达到有效的警告。

目前主流厂商发布的智能产品、视频智能分析技术已经排除了干扰背景因素,实现了动态实时跟踪目标、分析目标行为的目的,大大提高了警报精度。 并且实现了面部、人体、车辆等的并行综合检查,实现了精确的全息化感知业务场景数据,提高了综合的研究判断能力,目前这种技术主要应用于周边防止、面部布控的应用。 除了视频智能分析识别外,物联网技术的结合应用也是人工智能的发展方向之一,将温度、湿度、水浸(水位)、SF6、O2浓度等环境信息整合到视频中进行智能分析和识别,现在的技术发展已经是物联网但是,与面部识别和车牌识别等特征识别相比,行动分析技术的发展还不成熟,但确实是未来视频智能分析的重要方向,在智能安全保障领域的应用前景广阔,将来依然是主流制造商致力于研发技术的重复

视频智能分析在准确率和融合检测能力方面有很大突破,但目前智能安全保障行业的视频智能分析基本处于视频结构化分析的感知智能阶段。 公安系统包括其他监视系统,在数据应用中只简单地应用结构化数据,没有充分发挥数据价值。 未来智能安全行业的智能视频分析将走向认知智能、决策智能阶段。 所谓知识地图是对应用语义理解技术更高质量、可计算、计算机可理解的大数据结构,即对多种不同数据源的知识结构化、关联化分析,是实用型认知应用,可以更有效地实现决策智能,现在

边缘计算与中心智能相结合的发展。

随着深度学习算法的突破,安全领域的目标识别、物体检测、场景分割、信息提取标签化、数据检索、分析研究判定等各技术应用也取得了新进展,与以往智能的应用效果相比,AI深度智能的识别精度、环境适应性、

在终端和边缘端,主要内置了30种以上的算法,其中混合目标检测模式是同一场景中的人的脸、人体、车辆图像的并列拍摄、脸的人体关联、脸、人体、汽车以外和汽车的结构化属性提取,即轻量的多维数据融合现在技术大型制造商发布的相关产品可以支持前端多维数据的提取和分析,包括所有场景和细分感知数据的收集和融合。 这样的技术产品适合小型项目的场景应用,相当于一架多用途,不仅大幅降低了项目部署的复杂性,还降低了工程的实施成本。

边缘智能是边缘计算、用户和业务的结合,它不是简单地构建边缘计算,而是可以使用物品的互联网应用程序来整体提高管道能力。 边缘智能具有数据处理的实时性、业务数据的可靠性和应用程序开发的多样化等优点。 目前,安全领域的边缘智能发展一日千里,许多智能安全产品从具有边缘计算的能力向边缘智能发展,但边缘智能依然处于发展的初期阶段,技术、业务、商业莫其次需要在标准化、产业联盟、场景驱动、产业链协同、安全隐私等方面工作,推进边缘智能的规模化。 推动边缘智能发展的商业场景主要包括网络传输的场景和基于应用特征的场景,形成了边缘智能的需要。 目前,边缘智能已经在智能城市、智能工业、智能社区、智能家居、车网络等许多垂直行业形成了示范应用,给垂直领域带来了新的价值。

在现阶段,数据资源大多属于不同地区的不同部门。 将来有什么机制可以本地化数据,并在地区之间进行互操作吗? 您能在降低数据传输风险和成本的同时满足数据计算需求吗? 也就是说,多维数据融合和智能分析需要视频流的分布式计算引擎和大数据的动态分布式体系结构。

除了边缘智能的发展应用外,以大数据分析为代表的中心智能分析技术也取得了很大进步,通过多维数据融合分析平台,初步实现了舆论监视和事件预警功能。 多维数据融合是利用多源数据的互补性和计算机的高速运算和智能来提高结果信息的质量。 包括人流限制、交通热功夫等应用。 同时,警报的另一个方向是利用行为大的数据事先判断潜在犯罪,具体技术在人物的目标特征和行为的识别、分析、对目标历史数据的线性研究判断方面也有很大的进步。 安全大数据的多维数据融合应用初步成熟,边缘端和中心端的组合应用有力地提高了安全大数据的实用性。 从技术的发展水平和未来方向来看,“大智能”在中心端,“小智能”在端是长期的趋势。

AI芯片开发智能应用基础的构建。

智能时代,芯片是构建智能安全产业链的第一环。 芯片技术的突破实现了安全产业的智能化,基于芯片设计的AI计算高速卡、模块等在智能分析应用中起着更大的作用,基于PCIE的多芯片互联是大数据中心的草图AI芯片、速度卡、模块为工业自动化、安全智能化、机器人、智能城市、军事工程、航空航天等应用提供了可操作的洞察力。

纵观整个芯片市场,顶级依然是Nvidia,英特尔天下。 对于安全监视市场,视频编解码芯片集中在SoC系统级芯片上,基于芯片开发的模块、速度卡在国内芯片产业迅速发展,在安全行业得到广泛应用,从终端IPC到边缘端、云可以说中国芯片产业的崛起几乎是板上钉钉。

从需求市场来看,由于行业内快速增长的优势,AI芯片的产业发展机会到来,传统市场可能认为安全芯片的主动权掌握在海外公司手中。 但是,随着近年来智能安全的迅速发展,国产安全监视芯片在技术水平上与海外先进产品没有太大差异,在性价比方面明显优异。 随着安全智能的发展,高技术含量的学习芯片进入了安全领域,为国产芯片制造商提供了突破的方向。

将来,AI必须改变安全,给安全系统更多智能化,自动处理视频、照片等非结构化数据和结构化数据,使整个社会更安全有序。 实现这种转变有赖于行业上下游的合作。 上游AI芯片是构建智能安全的第一环,创新性、性价比高的AI芯片是成功的基础。

走向基础部件软件的集成化、场景的定制化

从2018年开始,作为智能安全应用基础的零组件趋向于系统化、集成化,同时监视系统自身的硬件系统整体性能也在提高。 集成了AI芯片、传感器等基础硬件和算法软件,使产品能够根据不同的业务算法进行定制开发。 现在,AI芯片制造商正在向计算能力和算法整合的方向发展,根据特定的场景算法设计AI芯片架构,有效地应用于场景业务。

在以视觉为中心的安全监视系统中,CMOS图像传感器起着核心作用。 为了更好的AI智能应用,CMOS图像传感器需要从成像设计方面进行性能改善。 近年来,从图像形成技术制造商推出的安全专用CMOS传感器产品来看,需要考虑场景环境、照明、气温等各种因素的影响,因此监视用CMOS图像传感器的设计也进入了“场景定制”阶段,阿

除了将多样化的智能算法流入传感器器件外,还可以同时嵌入AI芯片。 随着视觉系统AI算法的深度学习计算从云部署扩大到边缘部署,边缘设备比云多1-2位数,行业内对边缘AI计算硬件的需求迅速提高,高计算能力、低功耗、接口丰富的芯片随着AI技术的应用和普及,在大数据和深度学习的要求下,对安全CPU和GPU的硬件要求不断提高,可以说基础部件集成化、定制化的应用需求有发展趋势。

责任编集:pj