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AI安防2019久久久高清發展現狀與趨勢分析

信息來源:本站 2019-07-03

实际上,人工智能产业发展已有60多年,但是,一直以来AI学习能力十分有限,因此,也并未走进公众的视野。不过,得益于近年来深度学习算法技术的突破,AI技术才逐渐走向2019久久久高清化、产业化和工程化。在人工智能发展火热趋势下,不同2019久久久高清不断涌现各类AI2019久久久高清和解決方案,而安防领域由于具有海量视频数据资源池的优势,自然成为AI工程化的最先着陆地。那么当前来看,AI安防2019久久久高清有哪些特点以及落地情况和未来发展趋势如何?

AI安防2019久久久高清發展現狀與趨勢分析

揭密:AI2019久久久高清工程化的真相

毋庸置疑,AI安防時代已來,它對于安防産業發展的價值意義不言而喻。總結來講,AI在安防落地具有三大應用,即視頻結構化、生物識別和物體識別。其中,生物識別包括人臉識別、指紋識別、虹膜識別、形體識別、聲紋識別等,而人臉識別是當前公共安全領域應用最爲廣泛,技術發展較爲成熟的AI技術,它可以快速實現人臉識別、人臉檢測、人臉比對、活體檢測、人臉跟蹤等技術應用,幫助公安人員快速確定並鎖定對象身份,做到事前預防、事中預警和事後核查,極大提升警方辦案效率。

不過,AI2019久久久高清的工程化落地並非是一蹴而就。

首先,不同2019久久久高清的實際業務場景,對前端AI2019久久久高清的算法和算力資源的要求不盡相同,而且對前端2019久久久高清的形態、可靠性以及功耗網絡要求也不同。而且,由于安防業務場景碎片化和複雜化比較嚴重,對算法提出多樣化、個性化的多維分層要求,從而去適配前端2019久久久高清AI2019久久久高清各種應用的發揮,而這顯然不是短時間內就可完成的工程。

其次,AI2019久久久高清的部署成本過高,加上用戶對AI理解有偏差,造成用戶爲AI2019久久久高清買單的欲望並不強烈。再者,當前現階段各人工智能應用領域的標准存在重大缺失,頂層設計與複雜現狀一時仍然難以匹配。

最後,人工智能2019久久久高清是基于二級圖形分析2019久久久高清,需要更精准的理解場景,而且很多複雜的場景應用並非僅靠AI就能解決,必須結合寬動態、光傳感器件、變焦機芯以及安裝位置與角度等因素,來解決AI工程化問題。

基于以上原因分析,當前 AI安防2019久久久高清雖然已走向實用,甚至已經在平安城市和雪亮工程大項目中得到應用,但總的來看,AI安防2019久久久高清在整體安防市場領域占比仍然較低,可以說,遠遠低于普通攝像機的布點數量。但無疑,AI安防2019久久久高清規模化應用是大勢所趨,未來已來!只是時間問題。

端邊集成是安防2019久久久高清的趨勢

業界皆知,雲端邊融合是AI安防市場發展的主流方向。所謂的雲端邊融合即是通過邊緣計算將人臉識別、物體識別等應用的計算力分攤至前端,從而解決由于數據量暴漲給傳輸和雲端處理帶來的壓力。邊緣計算其實是實現嵌入式人工智能的關鍵,其實時性比雲端更強,更能滿足用戶更快的業務響應需求,而雲端承載的是第三方提供的專業性服務,以及更加複雜的運算,比如對模型的優化、算法叠代等相對靈活的部署方式。

實際上,雲邊融合也是智能計算前移的過程,這必須對前端設備的算力提出更高的要求,而隨著AI芯片算力的日益增強,邊緣計算能力將得到重大突破。不過,由于前端攝像機的本身空間狹小,一般來講,較大及複雜的數據量的邊緣計算及存儲則放至邊域處理。

相對來講,雲端的算力最強,前端的算力最弱,而安防領域大部分業務應用場景對端側的響應速度都有很高要求,顯然全部數據傳輸至雲端處理,將造成較長的時延性,因此,安防企業在設計AI2019久久久高清架構系統方案時,一般都會采用集中的前端部署邊緣計算,但純粹的前端無法完全解決數據計算問題,而此時,需要借助邊域的算力共同承擔雲端算力,這意味著,端和邊必須先集成,形成整體的邊緣智能計算,然後再和雲端計算相結合,構建一體化的雲邊端架構。

當前來看,AI安防系統架構原理有三種方式,一是前端爲普通人臉攝像機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR,采用前流後比對的原理,人臉檢測、人臉識別和人臉比對放到NVR(即邊域);二是人臉抓拍機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR, 采用前抓後比對的原理,人臉檢測功能放至IPC端,人臉識別和人臉比對放在NVR邊;二是是人臉比對機-碼流傳輸和錄像存儲-NVR,采用前比後呈現的原理,即人臉檢測、人臉識別和人臉比對全部放到IPC端。

在雲邊端架構中,端無疑側重多維感知數據采集和前端智能處理;邊則側重感知數據彙聚、存儲、處理和智能應用。而雲端則是側重于集中式處理更爲複雜及龐大的數據的運算。端邊集成是AI安防2019久久久高清發展的趨勢,而後端雲化以及與端邊融合的一體化系統架構,則無疑是未來AI安防市場發展的必然走向,也將是AI安防工程化的主旋律。

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