9月27日，由電子發(fā)燒友和Elexcon聯(lián)合主辦的人工智能技術(shù)與應(yīng)用論壇圓滿舉行，本次論壇邀請了專注在AI領(lǐng)域的優(yōu)秀技術(shù)企業(yè)奧比中光、微視圖靈和愛華盈通，與現(xiàn)場觀眾一同分享了最新的人工智能技術(shù)。

微視圖靈CEO容顥從行業(yè)角度指出了安防近年來的發(fā)展，并為大家介紹了微視圖靈的AI行為分析算法與技術(shù)應(yīng)用。安防行業(yè)從過去的模擬監(jiān)控、數(shù)字監(jiān)控再到高清化、網(wǎng)格化和智能階段，如今已經(jīng)邁入了智慧化階段。整個安防市場的市值從2017年的6000億元攀升至去年的8000多億元左右。

在安防行業(yè)中，AI技術(shù)的驅(qū)動與顛覆力要遠超之前的高清視頻，隨著AI在該領(lǐng)域的加速落地，必將掀起新一輪智慧安防的改造與建設(shè)熱潮。

微視圖靈CEO 容顥

容顥隨后指出了安防行業(yè)面臨的四大痛點與挑戰(zhàn)。首先就是人易疲勞，即便是訓(xùn)練有素的安防監(jiān)控人員，在長時間監(jiān)視下也會忽略不少信息。其次，由于報警響應(yīng)時間過長，很容易錯失事件處理與干涉的最佳時機。第三，人工回放需要檢查大量的數(shù)據(jù)，不僅浪費人力物力，效率也非常低。最后，傳統(tǒng)的安防監(jiān)控很難保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護。

這些挑戰(zhàn)困擾安防行業(yè)數(shù)年，直到計算機視覺技術(shù)與人工智能技術(shù)的出現(xiàn)。計算機接管大量重復(fù)和耗時任務(wù)，可以提高安全監(jiān)控的效率。計算機視覺技術(shù)加人工智能技術(shù)，將“看得清”
演變?yōu)椤翱吹枚?，由“感知”轉(zhuǎn)為“認知”，給安防和視頻監(jiān)控行業(yè)帶來了新的建設(shè)與升級熱潮。

微視圖靈借助AI行為分析系統(tǒng)，結(jié)合傳統(tǒng)的監(jiān)控，實現(xiàn)了智慧監(jiān)控的落地。這套AI行為分析系統(tǒng)基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，可根據(jù)人的肢體谷歌運動軌跡，來計算和判斷異常動作行為，接著通過客戶端預(yù)警、彈窗、語音提示和微信等第三方平臺推送發(fā)出報警信號，做到主動預(yù)警和提前預(yù)判。

感知層依然是IP網(wǎng)絡(luò)攝像機等傳感器，也可以是IPC和流媒體等多種取流方式，借助Intel的CPU以及Nvidia和寒武紀的AI計算單元，接入微視圖靈的AI算法分析層。微視圖靈的AI行為分析技術(shù)具有算法豐富、配置靈活、成本低和準確率高等優(yōu)勢。

微視圖靈專注于計算機視覺與深度學(xué)習(xí)原創(chuàng)技術(shù)的研發(fā)，目前已有三十多種算法，適用于非法闖入、人員計數(shù)、人臉識別等多種場景，也支持定制開發(fā)。微視圖靈的算法根據(jù)不同區(qū)域場景下的動作定義來設(shè)置規(guī)則，根據(jù)其動作特性來進行計算和判斷，識別速度極快。

傳統(tǒng)的AI監(jiān)控計數(shù)主要采用移動監(jiān)測和人形檢測，而微視圖靈的AI行為分析技術(shù)采用了人體骨骼算法加深度學(xué)習(xí)，配以AI行為分析服務(wù)器，可將準確率做到90%以上。

微視圖靈針對不同的場景也推出了不同的AI行為分析算法配套產(chǎn)品線，比如用于政務(wù)中心、銀行、倉庫等小場景的小微系列AI-BOX服務(wù)器，用于各級政府機關(guān)的征鴻系列服務(wù)器以及用于智慧城市、軌道交通等大場景的鴻圖系列服務(wù)器。

微視圖靈的AI行為識別預(yù)警系統(tǒng)，根據(jù)不同的領(lǐng)域和應(yīng)用分為智慧司法版、智慧校園版、智慧交通版、智慧養(yǎng)老版和智慧社區(qū)版，這些方案只要在有攝像頭的地方都可以用上。

以學(xué)校應(yīng)用案例來說，微視圖靈的AI行為識別預(yù)警系統(tǒng)可以準確識別學(xué)生之間的暴力、打架斗毆行為，預(yù)防踩踏、實驗室火災(zāi)或違規(guī)攀爬，也可以對社會人員在校門口徘徊等行為進行分析預(yù)警，確保學(xué)生安全。而司法版則如要用于監(jiān)獄、看守所等司法場景，對監(jiān)舍、周界、工間、崗位和出入口等位置的行為進行分析應(yīng)用。