語(yǔ)音和圖像應(yīng)用是人工智能應(yīng)用中最為成熟的領(lǐng)域，在深度學(xué)習(xí)算法下，隨著數(shù)據(jù)量的豐富，識(shí)別率不斷提升，有望在更多的應(yīng)用領(lǐng)域快速普及，并成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭的必爭(zhēng)之地。安防龍頭?？低暪蓛r(jià)持續(xù)逆勢(shì)大幅上漲，除了本身的“白馬”特性外，其背后的“人工智能+安防”主題也是股價(jià)的催化劑。目前機(jī)構(gòu)大多對(duì)“人工智能+安防”的應(yīng)用前景較為樂(lè)觀，認(rèn)為安防是人工智能的應(yīng)用范疇中既有迫切性又有實(shí)用性的領(lǐng)域。
人工智能的崛起離不開(kāi)三要素：深度學(xué)習(xí)為算法提供了重要基石，大數(shù)據(jù)為存儲(chǔ)提供了高效燃料，GPU、超級(jí)計(jì)算機(jī)、云計(jì)算為運(yùn)算能力提供了引擎助力。其中，深度學(xué)習(xí)作為最核心的技術(shù)支撐，其靈感來(lái)源于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器具備了人類(lèi)對(duì)事物抽象和重構(gòu)的能力，在算法層次上由淺至深，在特征設(shè)計(jì)上從人造特征到自主學(xué)習(xí)，讓機(jī)器擁有接近甚至超越人類(lèi)的模式識(shí)別精度、超強(qiáng)抗干擾的環(huán)境適應(yīng)能力以及強(qiáng)大的種類(lèi)識(shí)別能力。作為機(jī)器視覺(jué)最具代表性的應(yīng)用，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展及應(yīng)用狀況又是如何呢?
“中國(guó)芯”正在迅速崛起
網(wǎng)絡(luò)高清時(shí)代的到來(lái)為我們帶來(lái)了更好的圖像質(zhì)量，使攝像機(jī)可以更好的記錄現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，這同時(shí)也對(duì)芯片商提出了更高的要求。目前國(guó)內(nèi)工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的加速及第三方的介入給芯片設(shè)計(jì)業(yè)者提供了快速進(jìn)入市場(chǎng)的可能，從而推動(dòng)了芯片國(guó)產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的逐步升級(jí)。而安防行業(yè)的蓬勃發(fā)展，讓國(guó)產(chǎn)芯片廠(chǎng)商看到了希望，以華為海思為代表的一批致力于國(guó)產(chǎn)芯片研發(fā)生產(chǎn)的企業(yè)，將目光聚焦在安防芯片上，試圖在安防行業(yè)一展拳腳，發(fā)揮最大的價(jià)值。
中國(guó)安防芯片的技術(shù)演進(jìn)路線(xiàn)越來(lái)越清晰，功能多樣化的趨勢(shì)日趨明顯。有了“中國(guó)芯”，一方面所有的芯片產(chǎn)品定義真正來(lái)自國(guó)內(nèi)客戶(hù)、系統(tǒng)集成商以及最終行業(yè)用戶(hù)需求，在源頭上保證芯片真正滿(mǎn)足客戶(hù)需求。另一方面，在芯片布局上緊密契合國(guó)內(nèi)客戶(hù)的產(chǎn)品演進(jìn)，推動(dòng)視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的持續(xù)升級(jí)。
前端設(shè)備插上了深度智能的翅膀
作為視頻監(jiān)控的前端設(shè)備，監(jiān)控?cái)z像機(jī)是整個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，它經(jīng)歷了從模擬到數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、高清化以及智能化的發(fā)展歷程。視頻圖像來(lái)源是視頻監(jiān)控系統(tǒng)的第一環(huán)，運(yùn)用傳統(tǒng)的攝像機(jī)存在很大的局限性，如檢測(cè)準(zhǔn)確率不高，漏抓誤報(bào)比較多，抓拍不清晰，圖像質(zhì)量不理想等。前端攝像機(jī)內(nèi)置深度學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)人臉、車(chē)輛等關(guān)鍵信息進(jìn)行快速定位抓拍，有效解決漏抓誤報(bào)問(wèn)題，也能為后端分析服務(wù)器提供更清晰、更高質(zhì)量的圖片，更出色的成像效果大大提升了后端的資源利用率，同等條件下可大幅節(jié)省中心部署空間，同樣的投入可以產(chǎn)生更大的效用。
安防行業(yè)中不少企業(yè)已經(jīng)在紛紛布局智能前端的市場(chǎng)，以安防龍頭企業(yè)為例，它們推出的前端攝像機(jī)中內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)算法，具有結(jié)構(gòu)化信息提取、小型人臉庫(kù)比對(duì)、人體屬性分析、人員流量統(tǒng)計(jì)、道路實(shí)況檢測(cè)、車(chē)輛特征識(shí)別、全景監(jiān)控等多種功能，將前端設(shè)備的智能化應(yīng)用發(fā)揮到極致。此外，還將人眼仿生、MSS多光譜成像、被動(dòng)紅外熱成像技術(shù)等技術(shù)融入其中，可對(duì)因環(huán)境造成的圖像模糊昏暗進(jìn)行亮度與清晰度的還原，還能實(shí)現(xiàn)環(huán)境測(cè)溫、防火防盜等功能，引導(dǎo)著前端設(shè)備在深度智能化這條路上越走越遠(yuǎn)。
深度學(xué)習(xí)開(kāi)啟智能視頻分析技術(shù)的新篇章
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用中取得了顯著的成效。深度學(xué)習(xí)也正影響著安防企業(yè)，影響著智能視頻分析技術(shù)。智能視頻分析是計(jì)算機(jī)圖像視覺(jué)技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)分支，是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù)，其支持的功能主要有：人車(chē)物特征識(shí)別采集、人員及物件行為報(bào)警、視頻信號(hào)及質(zhì)量診斷、視頻增強(qiáng)處理、圖像比對(duì)、視頻摘要、內(nèi)容分揀等。深度學(xué)習(xí)解決了傳統(tǒng)智能視頻分析技術(shù)人工選擇特征準(zhǔn)確率低、淺層學(xué)習(xí)模型無(wú)法解析大數(shù)據(jù)等問(wèn)題，使視頻分析過(guò)程中識(shí)別準(zhǔn)確率更高、環(huán)境適應(yīng)性更好、識(shí)別種類(lèi)更豐富。
在以人、車(chē)、物為核心視頻特征識(shí)別領(lǐng)域，目前最成熟的其實(shí)是車(chē)輛識(shí)別算法，在平安城市建設(shè)和公安實(shí)戰(zhàn)創(chuàng)新的推動(dòng)下，車(chē)輛識(shí)別技術(shù)在智慧交通、智慧警務(wù)等行業(yè)的應(yīng)用取得了不錯(cuò)的成果。國(guó)內(nèi)以深圳華尊科技為代表，在算法準(zhǔn)確率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、識(shí)別種類(lèi)、公安車(chē)輛大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用上表現(xiàn)得較為突出，且數(shù)次在華為國(guó)內(nèi)外的大型活動(dòng)中亮相。人臉識(shí)別算法因其應(yīng)用的廣泛性，火爆程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于車(chē)輛算法，但就目前的技術(shù)來(lái)看，在準(zhǔn)確率、更深層的應(yīng)用上還有很高的提升空間，以曠視、商湯為代表的算法公司也在高校人才及技術(shù)儲(chǔ)備、各行業(yè)的淺層應(yīng)用上做出了努力。
大數(shù)據(jù)時(shí)代為算法研究提供了高效的計(jì)算工具，而數(shù)據(jù)量的增加也意味著需要更復(fù)雜的視頻分析算法模型來(lái)詮釋和挖掘這些數(shù)據(jù)，使占有巨大存儲(chǔ)資源的視頻數(shù)據(jù)發(fā)揮出更多的價(jià)值。目前人員行為分析、人群分析等復(fù)雜的算法還在起步階段，讓我們想象一下，基于對(duì)人體、生物體行為細(xì)節(jié)的精確捕捉和復(fù)雜分析模型，一個(gè)城市級(jí)的視頻大數(shù)據(jù)中心將能為公共安全、各類(lèi)學(xué)科研究、商業(yè)發(fā)展乃至人類(lèi)的進(jìn)步做出多大的貢獻(xiàn)。
海量視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)呈現(xiàn)前端分布式存儲(chǔ)、后端集中存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)三種模式
隨著視頻圖像清晰度的不斷提高，其存儲(chǔ)需求也在不斷發(fā)生變化。在安防視頻監(jiān)控領(lǐng)域，目前主要存儲(chǔ)方式有三種：前端分布式存儲(chǔ)、后端集中存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)。
原有的模擬及模數(shù)混合組網(wǎng)的視頻監(jiān)控正逐步被純IP化、全高清的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控所取代，因此前端分布式存儲(chǔ)產(chǎn)品也由DVR、HDVR(混合式DVR)逐步替換成NVR產(chǎn)品。隨著前端分布式存儲(chǔ)的系統(tǒng)組網(wǎng)成本不斷降低，同時(shí)4K、H.265技術(shù)的推出大大提高了視頻圖像的清晰度，并通過(guò)改變編碼方式降低了存儲(chǔ)空間需求，使得前端NVR存儲(chǔ)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步增強(qiáng)。另外，NVR產(chǎn)品由于其簡(jiǎn)單易用的特性，為不同層面的客戶(hù)所廣泛使用。
相對(duì)NVR的分布式存儲(chǔ)而言，后端集中存儲(chǔ)方式更加注重?cái)?shù)據(jù)的集中保存、數(shù)據(jù)的可靠性及統(tǒng)一的管理維護(hù)，同時(shí)具有較好的容量擴(kuò)展能力，因此后端集中存儲(chǔ)方式更適合大規(guī)模部署。集中存儲(chǔ)主要以SAN/NAS為主要代表，其中SAN因?yàn)槠涓咝阅堋⒏叻€(wěn)定性而被廣泛采用。FCSAN產(chǎn)品延時(shí)小、可靠性高，但建設(shè)成本也高很多，針對(duì)于視頻監(jiān)控的大容量存儲(chǔ)需求來(lái)說(shuō)并不是非常合適，而IPSAN產(chǎn)品由于其互聯(lián)互通性高、管理維護(hù)簡(jiǎn)單、建設(shè)成本相對(duì)低廉等優(yōu)勢(shì)而為安防視頻監(jiān)控行業(yè)所廣泛應(yīng)用。
采用多臺(tái)IPSAN存儲(chǔ)設(shè)備疊加的方式勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)視頻接入和圖像存儲(chǔ)需求時(shí)，由于多臺(tái)存儲(chǔ)設(shè)備間相互獨(dú)立，缺乏有效的數(shù)據(jù)整合與協(xié)同處理能力，因此也額外帶來(lái)了存儲(chǔ)設(shè)備的統(tǒng)一管理、設(shè)備冗余性能和存儲(chǔ)空間無(wú)法共享及利用等問(wèn)題。應(yīng)需而生的云存儲(chǔ)利用集群化、虛擬化、分布式文件系統(tǒng)等技術(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)備資源、帶寬資源、存儲(chǔ)空間資源等進(jìn)行統(tǒng)一整合，從而為用戶(hù)提供大容量、高性能、高可靠的透明存儲(chǔ)服務(wù)。在云存儲(chǔ)技術(shù)中，不同廠(chǎng)家的應(yīng)用方案也有所不同，安防廠(chǎng)商基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解順勢(shì)推出安防專(zhuān)用云存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)廠(chǎng)商則力推通用云存儲(chǔ)以期滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化需求。
視頻監(jiān)控在各行業(yè)的應(yīng)用情況
據(jù)立木信息咨詢(xún)發(fā)布的《中國(guó)視頻監(jiān)控市場(chǎng)調(diào)研與投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告(2017版)》顯示：當(dāng)前，視頻監(jiān)控的主要需求依然來(lái)自于平安城市建設(shè)、行業(yè)延伸及民用市場(chǎng)開(kāi)啟。伴隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進(jìn)，政府對(duì)平安城市、智慧城市建設(shè)及升級(jí)改造的重視，各行業(yè)對(duì)視頻監(jiān)控及視頻應(yīng)用需求的進(jìn)一步提升，居民對(duì)人身安全、財(cái)產(chǎn)安全的重視程度不斷提高，促進(jìn)視頻監(jiān)控行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)。此外，伴隨著“中國(guó)制造”、“互聯(lián)網(wǎng)+”的開(kāi)展，視頻監(jiān)控也得到政策的大力支持。
從發(fā)展勢(shì)頭來(lái)看，傳統(tǒng)的金融、能源市場(chǎng)趨于飽和，政府、交通市場(chǎng)還在持續(xù)快速增長(zhǎng)，民用、醫(yī)療、教育等新興市場(chǎng)保持高速增長(zhǎng)勢(shì)頭。
就智慧城市建設(shè)而言，目前大城市的安防基礎(chǔ)建設(shè)工作已基本完成，中小城市正處于蓬勃發(fā)展階段，視頻監(jiān)控更多的向聯(lián)網(wǎng)化、智能化和高清化方向發(fā)展，同時(shí)隨著對(duì)數(shù)據(jù)和有效信息利用要求的提高，云存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算也開(kāi)始發(fā)展。
在智能交通領(lǐng)域，隨著智能手機(jī)和無(wú)線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始普及以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的體驗(yàn)型應(yīng)用越來(lái)越滲透到智能交通中，此外，視頻智能分析、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷突破，不僅提高了公安交警的工作效率，也給普通民眾提供了更便利、更人性化的平臺(tái)。
民用市場(chǎng)迎來(lái)發(fā)展期。隨著人們生活的水平提高，消費(fèi)者正在成為推動(dòng)消費(fèi)安防的重要力量，中小企業(yè)、商鋪、家庭逐漸成為常規(guī)安防需求的中堅(jiān)力量。目前，我國(guó)民用安防監(jiān)控只占了6%的市場(chǎng)份額，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國(guó)家(如美國(guó)民用安防監(jiān)控產(chǎn)值占據(jù)了整體的30%以上)，具有非常強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?。隨著家庭市場(chǎng)的發(fā)展成熟，市場(chǎng)會(huì)向更高一級(jí)的使用便利化以及有序管理服務(wù)方向發(fā)展，家庭監(jiān)控將融合移動(dòng)監(jiān)控、云存儲(chǔ)、隱私保護(hù)以及綜合運(yùn)營(yíng)服務(wù)，不單單是安全功能，同時(shí)也向個(gè)人價(jià)值的滿(mǎn)足和分享方向發(fā)展。
視頻監(jiān)控行業(yè)化應(yīng)用能力的不足之處
國(guó)家SVAC編解碼能力亟待提升
監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)作為敏感的可視化信息，已經(jīng)成為國(guó)家安全的重要組成部分，敏感視頻外流給國(guó)家和地區(qū)造成的輿論壓力非常大，所以我國(guó)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的視頻監(jiān)控專(zhuān)用編解碼協(xié)議SVAC得到了公安部的高度重視，也在廣東等地區(qū)進(jìn)行試點(diǎn)推廣。原定于去年推出的SVAC2.0版本協(xié)議延至今年發(fā)布，6月1號(hào)起正式實(shí)施，但是與主流的H.264、H.265相比，SVAC技術(shù)迭代進(jìn)展相對(duì)較為緩慢，在碼流壓縮傳輸方面還有較大的差距，市場(chǎng)產(chǎn)品線(xiàn)也還不夠完整。
產(chǎn)品缺乏亮點(diǎn)
目前視頻大數(shù)據(jù)還處于相對(duì)比較初期的階段。整個(gè)視頻大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，包括了云存儲(chǔ)、云智能，以及大數(shù)據(jù)分析和挖掘。云存儲(chǔ)在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)相對(duì)比較普遍，但是各個(gè)廠(chǎng)家對(duì)云存儲(chǔ)的定義不盡相同，有很多拿傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)包裝一下出來(lái)就是云存儲(chǔ)。云智能也是面臨著同樣的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)分析和挖掘部分則還處于相對(duì)早期的探索階段，因?yàn)樗蕾?lài)于數(shù)據(jù)的沉淀、匯聚和清洗。目前市場(chǎng)上絕大部分安防產(chǎn)品的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)過(guò)于激烈，產(chǎn)品缺乏足夠的亮點(diǎn)。早期的監(jiān)控平臺(tái)并不是以云架構(gòu)方式建設(shè)的，也沒(méi)有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)共享的概念。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的整體背景下，原來(lái)的很多監(jiān)控平臺(tái)難以支撐大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，市場(chǎng)急需一個(gè)新的云架構(gòu)的監(jiān)控平臺(tái)來(lái)支撐未來(lái)的發(fā)展。
視頻分析準(zhǔn)確度低、缺乏深層次挖掘
視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展這些年，視頻分析準(zhǔn)確度低是制約其得以大規(guī)模應(yīng)用的首要問(wèn)題，系統(tǒng)針對(duì)復(fù)雜異常行為建模困難，目標(biāo)與背景接近會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)特征信息提取困難，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被遮擋會(huì)造成目標(biāo)信息缺失，目標(biāo)移動(dòng)速度過(guò)快或算法過(guò)于復(fù)雜導(dǎo)致跟蹤的有效性較低，這些因素都很容易造成誤報(bào)、漏報(bào)、跟蹤困難等結(jié)果。同時(shí)，對(duì)于視頻圖像信息也缺乏深層次的挖掘，難以支撐不同用戶(hù)的差異化應(yīng)用需求，視頻圖像信息及數(shù)據(jù)的價(jià)值仍未得到充分地利用。
視頻圖像檢索速度慢、效率低
前端采集設(shè)備不斷回傳的視頻、圖片等信息，都需要在平臺(tái)服務(wù)器上疊加算法進(jìn)行分析，由于服務(wù)器本身處理性能的限制，無(wú)法并行處理日益累積的超量數(shù)據(jù)。視頻監(jiān)控每天的數(shù)據(jù)量就有高達(dá)上千PB，累計(jì)的歷史數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大，系統(tǒng)也就逐漸暴露出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓力大，檢索速度越來(lái)越慢，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析效率越來(lái)越低等問(wèn)題。因此，雖然智能分析服務(wù)器的應(yīng)用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節(jié)省了人力與時(shí)間，但整體的效率仍有較大提高的空間。
在安防市場(chǎng)需求的催生及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的助攻下，智能視頻分析技術(shù)目前已成為當(dāng)下最炙手可熱最前沿的技術(shù)之一。讓我們期待，在平安城市向智慧城市逐步過(guò)渡的進(jìn)程中、在技術(shù)儲(chǔ)備與市場(chǎng)孕育趨于成熟之時(shí)，智能視頻分析技術(shù)將于全面化、深層次的應(yīng)用中帶領(lǐng)我們迎來(lái)一個(gè)全新的智慧時(shí)代。
