云边结合、数字视网膜——2018 AI安防六大发展趋势展望

安防市场在经历前期的价格战以及并购整合以后,市场竞争局势逐渐明朗,大型企业快速崛起,小型企业的生存空间被进一步压缩。而到了2018年,市场“马太效应”将进一步凸显。诺大的安防行业的分属也许就取决于几家巨头、新秀之间的竞争 ……

安防新闻  前两天,盘点了安防行业2017年的十大事件。其中,有实体经济的挣扎、互联网新秀的锐利、资产泡沫的疯狂、互相之间的利益重构。

显然,变革已经成为安防行业的时代主题。商业模式在变,盈利模式在变,行业参与者在变,消费者习惯也在变;大量新名词、新公司的涌现让传统老人们无所适从,今天的新人在明天到来之时也遇到了上述所提困扰。

在此背景下,企业们必须走一步看百步,了然新技术下产业的未来走势,而这都将决定着公司产品的周期、产业竞争的最后胜败。藉由此,雷锋网总结、展望2018年安防产业六大发展趋势,以飨读者。(仅作讨论)

一、专用芯片革新,AI落地安防更加迅速

1.76亿台,这是中国截至目前视频监控摄像头的保有量。

在“平安城市”等国家重大安防项目的推动下,“天网”工程顺利铺开,从城市蔓延至农村。与此同时,面对由于海量摄像头而产生的兆级视频数据量,人们无所适从。

AI的“进驻”让这些问题都迎刃而解。它能够将视频图像内容转化成清晰表达目标属性的结构化数据,然后通过深度学习算法进行智能化分析,有效提高数据处理效率、进行数据深度挖掘。

尽管AI在处理海量数据上更加“得心应手”,但它的“身价”也让一个一个摄像头卖出去的安防厂商高攀不起。大华股份董事长傅利泉曾公开表示,价格是AI技术落地安防行业的最大阻碍之一。

这一观点也得到了众多安防高管的认同。他们透露说,一个普通摄像头加装人脸识别等功能,成本上升3000元。比如海康威视“深眸”应用的NVIDIA 的Jetson TX1 芯片,市面售价在3000 元以上,一台“深眸”成品均价在5000元左右,而一台普通的IPC才1000元左右。

从这来看,围绕AI落地安防是否顺利的重要因素之一就是:AI芯片的高成本。

芯片在很大程度上决定着安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等。过去几十年,芯片算力层面的角逐与中国厂商无关,被国外几大厂商“垄断”,技术的诱逼下,包括海康威视、大华股份、宇视科技等安防巨头都与英伟达、英特尔等芯片商保持紧密联系。

而到了2018年,这一“垄断”局势也许会有所改善。

如今,中国厂商围绕AI芯片的研发都在紧锣密鼓地进行着,除了英伟达的通用GPU之外,目前已有针对安防行业开发的智能芯片,如深鉴科技的DPU 芯片(FPGA)、寒武纪的AI 服务器芯片(ASIC)等;此外,国内以计算机视觉技术起家的公司中,如商汤科技、Face++、云从、依图等公司也凭借自身的技术积累向下游芯片环节延伸。

从这来看,2018年适用于智能摄像头的嵌入式AI 芯片价格有望降低,进而提高智能摄像头渗透率。当然,这一点国外芯片厂商肯定也已意识到,也许明年的战场将会从今年的国内算法大战迁移至明年的国际算力大战。

二、“云边结合”将成安防智能化的主流选择

回到第一点,由于AI芯片价格不菲,受制于成本因素,以往来看,安防厂商较多采用后端智能方案,通过后端智能NVR实现特征提取、人员检索等功能。

但从长远来看,云边融合是必然趋势。今年深圳安博会期间,海康威视总裁胡扬忠就曾公开表示,将AI算力注入边缘,赋能边缘智能是大势所趋,通过统一调度IPC、NVR等分散式的智能设备资源,在数据源头就近提供以视频为核心感知数据,实时预处理、存与传等服务,在提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时,分摊海量数据给中心节点带来的并发压力。

摄像头传输的是7*24 小时不间断的实时视频流,前端摄像头数量达到一定规模时,对传输和存储的压力巨大。而在前端抓拍+后端智能模式下,传输的是图片流,仅在有人脸抓拍图片的情况下才需要占用带宽,极大地节省了带宽和存储资源;

另外,由于云边结合的原理是将智能算法前置,通过边缘计算,将人脸识别等应用的抓图的压力分摊到前端,解放中心的计算资源。

据依图科技业务发展副总裁罗忆透露,前端智能的设计思路是之前网络通信宽带受限的情况下,厂商为了节约带宽,只能将视频压缩传送,而在这个过程中,信息一定是受损的。于客户而言,如果带宽足够、传输成本足够低,最合理的方案是在原视频中把需要的要素(结构化视频)抓取出来然后传输回来。

值得注意的是,如今云边结合还未形成最优方案,这是一个值得去思考的方向。

三、数字视网膜对城市大脑的升级

现阶段,通过监控摄像头让城市变得更智慧,不仅仅是单一的视频检索和计算机视觉问题,而是在面临海量信息和突发事件时,能否能迅速做出反应、能否降低计算量、能否有效识别和检索等一系列庞大的系统工程。

现有视频监控体系的弊病,使得很多复杂任务无法完成,即便是人工智能大规模渗入后,需求方也往往为了一些特殊目的才加特定的智能摄像头和处理系统。

有些专用摄像头只是用来识别车牌号,有些摄像头只用来识别人脸,这种打补丁式的方法实际会带来很多问题,我们把它叫做“一对一模式”。

于是数字视网膜应运而出。

承载数字视网膜的摄像头需做两件事:首先做好编码;其次为后面的识别,提取出所需的信息。

数字视网膜与人的眼睛既具有影像重构(精细编码视觉内容),又具备特征提取(面向识别理解)的功能。

数字视网膜最终如何实现?

原则上这一部分把高效、监控视频编码(视频特征的紧凑表达)和特征集合起来紧凑地给它表达出来。有了这些后,把它应用在其中,传输到云端,从而拥有了数字视网膜功能。

整个数字视网膜实际上包含了三种核心技术:基于背景模型的场景视频编码、视频特征的紧凑表达、视频编码与特征编码的联合优化。

未来当一对一模式变成一对多模式,与此同时,一对多模式中的技术标准就位后,可以把该技术标准进一步优化,然后嵌入在产品里中尽快地实践和应用,使得城市将更容易治理。【详情】

四、安防C端市场潜力开始释放

“安防C端市场的爆发点到了!”,这句话在过去几年间已经被提及了不知多少遍。而自2018年开始,这一市场也许真的开始热起来了,几大原因将会促发这一市场的逐渐升温:

智能手机的普及和通信网络升级完成,为基于移动互联网的民用安防系统提供了发展的土壤;

除了海康、大华、东方网力等安防企业,360、小米、百度等巨头也参与其中,推出家用摄像头产品;

90后已经逐渐成为社会的中坚力量,这个群体是中国最早一批易接受互联网新兴事物的群体;

价格瓶颈被打破,AI进一步成熟落地

在这其中,第四点最为重要,以往的家居摄像头只是一个“摄像头”,除了作监控用,附加功能不多,产品价值得不到有效释放。而AI的加载,能够通过摄像头进行分析和判断目标的行为,从而做到既能完成日常管理,又能在异常情况发生时作出及时反应。

通过智能分析,同时借助人脸识别、红外感测等技术,家庭端安防产品逐步从单纯的安全功能迈向消费对象的向个人价值的满足和分享方向发展,除了安全监控之外,还可以为用户提供老人看护、婴幼儿看护、宠物看护等服务,社区、幼儿园、养老院等均成为重要应用场景。

除此之外,应用于商铺等场景,还可以进行实时客流统计、广告推送、即时视频分享等功能,推动传统门店转型升级。

“AI是未来的发展方向,是不可阻挡的,大华乐橙在这块会全身心的投入。未来民用安防产品的AI化要做的足够轻量化、易用、便宜。” 大华乐橙业务总监王延波告诉雷锋网,其实民用市场和行业市场的技术是通的,只是对技术的展现形式不同,很多的行业技术都可以应用到民用的市场。

五、从“看清”向“看懂”进化

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