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測評表現(xiàn)

提起博思廷，業(yè)內(nèi)人士都非常熟悉，這是一家擁有深厚安防場景應(yīng)用的研發(fā)公司，但過去又似乎顯得與傳統(tǒng)的安防制造商格格不入，其重要原因就在于 AI還未融入安防之前，博思廷就一直專注于AI算法研發(fā)及安防領(lǐng)域的基礎(chǔ)應(yīng)用研發(fā)，很少做市場推廣，因此，也讓其在行業(yè)掀起AI浪潮之前，沒有獲得安防圈足夠的關(guān)注。如今，安防大步向智能化轉(zhuǎn)型，博思廷也以其行業(yè)深耕獲得了前所未有的關(guān)注。那么，與算法公司、傳統(tǒng)安防企業(yè)相比，博思廷的技術(shù)實(shí)力如何?又有哪些優(yōu)勢？今天a&s就對其進(jìn)行一番評估。

對人：4大類全面捕捉

在展開論述之前，小編先描述一個(gè)測評過程中的小插曲。本次測評在博思廷總部，其門口即采用了博思廷自主研發(fā)和組建的人臉門禁方案，從產(chǎn)品一眼看出，攝像機(jī)為第三方設(shè)備，小編駐足偏昏暗的過道上，門始終無法開啟，但工作人員(已做人臉庫登記)在行進(jìn)過程中系統(tǒng)即完成了人臉身份認(rèn)證，并準(zhǔn)確識別與開門，應(yīng)用非常便捷。

不過人臉識別和門禁細(xì)分場景應(yīng)用，對博思廷來說，是再簡單不過的解決方案，其針對人，主要有4大類：人臉識別、人體識別、客流統(tǒng)計(jì)、行為異常分析，以滿足各種復(fù)雜場景需求。

先介紹人臉識別。系統(tǒng)經(jīng)過比對后從視頻流中采集效果最佳的人臉圖像并提取人臉特征值，再通過“一人一檔”歸檔存檔。接著是人體識別，其人體屬性結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品是博思廷推出的高端智能分析產(chǎn)品，可實(shí)現(xiàn)性別、年齡、眼睛、臉部特征、體型、頭肩、上下衣樣式、鞋樣式、衣鞋顏色/紋理、行走方向、附屬物、騎車等屬性準(zhǔn)確檢測，并結(jié)構(gòu)化為文本數(shù)據(jù)。而客流統(tǒng)計(jì)，博思廷為滿足各場景的準(zhǔn)確應(yīng)用，提供有俯視、斜視等多種計(jì)數(shù)算法，能通過人流量和流速生成統(tǒng)計(jì)分析圖。最后是行為異常識別，該算法有別于前三種，其主要針對駕駛艙特殊應(yīng)用場景，用于檢測司機(jī)的疲勞駕駛、抽煙、打電話、注意力集中與否的駕駛行為檢測。

對車：分類特征提取

與主流應(yīng)用于卡口、電警場景的智能交通應(yīng)用不同，博思廷針對車輛的AI應(yīng)用，主要是為后續(xù)的事件分析提供準(zhǔn)確研判數(shù)據(jù)，其主要針對平安城市、道路等公共治安場景車輛識別，其中車輛特征檢測正是其中之一，包括車牌、車色、車牌顏色、車標(biāo)、駕駛員等特征進(jìn)行識別。針對車內(nèi)前排司乘人員，同樣進(jìn)行人臉識別，作為車輛關(guān)聯(lián)信息的一部分，只是在半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建庫時(shí)，車與人則分別建庫保存，便于提升監(jiān)控平臺做數(shù)據(jù)碰撞時(shí)的處理效率。

對事件：優(yōu)勢承襲，深度挖掘

安防事件檢測是博思廷的傳統(tǒng)優(yōu)勢項(xiàng)目，主要支持周界入侵檢測、遺留物檢測、物品移動/移走檢測、目標(biāo)徘徊檢測、密度等級檢測、PTZ自動目標(biāo)跟蹤、煙霧檢測、火焰或火花檢測、漏油檢測、人員脫崗、人員倒地、打架檢測、奔跑追逐、懸掛條幅、電梯檢測、人臉遮擋、逆行檢測、人數(shù)異常等20多種細(xì)分應(yīng)用算法。

交通事件檢測算法子模塊通過對車流量、車道密度、平均車速、排隊(duì)長度、紅綠燈狀態(tài)等交通參數(shù)的提取，支持交通擁堵、異常停車、車輛慢行、非法停車、行人闖入、車輛逆行、物品遺撒等應(yīng)用。

需要說明的是，博思廷獨(dú)特算法在早期對事件的智能研判就有著不錯(cuò)的效果，目前更是與時(shí)俱進(jìn)，在承襲背景建模算法的同時(shí)，引入深度學(xué)習(xí)算法，雙引擎確保特征提取、分析、識別、研判全流程的準(zhǔn)確性。以交通事件檢測為例介紹，測試時(shí)視頻中兩輛車因擦碰停車，V6s經(jīng)過分析后，向后臺推送“異常停車”告警信號。

事件檢測算法作為博思廷有別于很多廠商的優(yōu)勢算法，支持標(biāo)清、高清、全高清、超高清分辨率視頻采集分析，單路視頻可同時(shí)運(yùn)行最多16個(gè)規(guī)則；尤為特別的是，其每一種算法都有著針對性場景，如走廊、通道、電梯、出入口、隧道、高速公路等，算法繁多又互不沖突；共同筑造一道事件檢測長城。

運(yùn)維：增穩(wěn)降成本

目前來說，安防系統(tǒng)進(jìn)入了最為復(fù)雜的時(shí)代，除了正在布建的高清系統(tǒng)，還有利舊標(biāo)清、模擬產(chǎn)品，而最新的智能化設(shè)備也在不斷賦能其中，形成老、中、青的“多民族”大融合，這給系統(tǒng)的管理帶來了很多麻煩，如設(shè)備掉線、畫質(zhì)異常、拍攝角度被非法移動等。目前的監(jiān)控系統(tǒng)一般都比較龐大，已難以依賴人工方式進(jìn)行維護(hù)。

針對這一老生常談行業(yè)詬病，V6s平臺同樣植入了運(yùn)維管理功能，在不斷強(qiáng)化“對外”人工智能應(yīng)用的同時(shí)，也在通過AI手段持續(xù)提升自身穩(wěn)定性。目前可支持清晰度異常、亮度異常、信號丟失、噪聲干擾、雪花干擾、視頻偏色、PTZ運(yùn)動、畫面凍結(jié)、場景變換等視頻檢測，通過系統(tǒng)自動巡查策略，快速查找異常情況，然后有針對性地派員維護(hù)，大大提升了運(yùn)維效率并降低成本，最重要的是實(shí)現(xiàn)了為視頻內(nèi)容分析的順利執(zhí)行保駕護(hù)航。

平臺：由點(diǎn)到面綜合研判

V6s是一整套的視頻圖像綜合應(yīng)用管理平臺，該平臺以視頻聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，以智能視頻分析為核心，以多種類型的大數(shù)據(jù)倉庫為存儲;以電子地圖、告警聯(lián)動等多種業(yè)務(wù)功能為服務(wù)方式，以多種客戶端類型為應(yīng)用選擇，該平臺可集中管理多個(gè)智能視頻分析子系統(tǒng)，形成“1個(gè)視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)” + “人臉識別、人體識別、車輛識別、安防事件檢測、交通事件檢測、客流統(tǒng)計(jì)、行為異常檢測、運(yùn)維診斷的8大AI引擎”的智能應(yīng)用。平臺不僅把結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)做好安全存儲、快速定位檢索，還使它們建立相互聯(lián)系，避免數(shù)據(jù)孤島，通過對這些數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析讓這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的價(jià)值，如同行人、出行規(guī)律、落腳點(diǎn)、區(qū)域碰撞分析等，還可通過1:1直接比對、1:N靜態(tài)數(shù)據(jù)庫比對、1:n實(shí)時(shí)熱數(shù)據(jù)比對、M:N庫庫碰撞、以圖搜圖、以圖搜人、條件檢索方式，實(shí)現(xiàn)人臉識別、智能安防、客流統(tǒng)計(jì)、智能交通的全方位智能應(yīng)用。

同時(shí)，該平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)靈活，通過基礎(chǔ)聯(lián)網(wǎng)，可適應(yīng)改建、新建、接入第三方平臺等多種落地方式;而模塊化設(shè)計(jì)也讓平臺具有很強(qiáng)的伸縮性，可根據(jù)不同行業(yè)、不同場景選擇合適的AI引擎;再有就是博思廷多年的行業(yè)深耕，使得V6s支持ONVIF/GB T28181/RTSP、SDK等多種兼容對接方式，降低二次開發(fā)成本。

小結(jié)

雙基因奠定行業(yè)深耕

博思廷介于“安防企業(yè)”與“AI算法公司”之間的角色定位，使其兼具安防與AI雙重基因——有著深厚的安防行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累和AI開發(fā)實(shí)力，是早期“安防+AI”企業(yè)在大浪淘沙中為數(shù)不多的決勝者，這一背景直接奠定了其獨(dú)具一格的行業(yè)地位，并在V6s中得到了體現(xiàn)。首先平臺側(cè)重的是AI，而不是監(jiān)控，通過AI實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、平臺統(tǒng)一調(diào)度的智能化;其次博思廷AI算法實(shí)力過硬，復(fù)雜場景良好識別效果、多種數(shù)據(jù)庫歸類及比對等，沒有同時(shí)對安防行業(yè)和AI算法深刻的認(rèn)知是無法做到的;最后是豐富的算法，目前博思廷已開發(fā)出超過72種AI算法，無論是比對安防公司還是AI公司，博思廷都引領(lǐng)風(fēng)騷。

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核心技術(shù)

V6s作為該平臺方案的搭載媒介，視頻監(jiān)控只是結(jié)果，其核心是通過智能化管理手段，解決傳統(tǒng)低效、高成本、難預(yù)判等監(jiān)控過程桎梏。其中涉及了豐富的人臉識別、人體識別、車輛識別、行為分析、安防事件檢測、交通事件檢測、客流統(tǒng)計(jì)、運(yùn)維管理等合計(jì)70余種應(yīng)用算法;再通過數(shù)據(jù)碰撞實(shí)現(xiàn)軌跡分析、同行人、出行規(guī)律、落腳點(diǎn)、區(qū)域碰撞分析等研判應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了由點(diǎn)到面的AI覆蓋;與此同時(shí)，平臺方案始終不脫離“監(jiān)控”這一本質(zhì)。

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算力要求

博思廷采用CPU + GPU的異構(gòu)處理架構(gòu)，針對x86 CPU，ARM CPU，GPU等硬件平臺進(jìn)行了針對性優(yōu)化，能夠充分發(fā)揮硬件的運(yùn)算性能。例如單塊GPU在執(zhí)行人臉檢測抓拍任務(wù)時(shí)可每秒處理500幀1080P圖片，在執(zhí)行人臉批量入庫時(shí)每小時(shí)可處理超過50萬張人臉。此外，還針對不同硬件平臺特點(diǎn)和不同應(yīng)用對準(zhǔn)確率的需求有針對性地開發(fā)了不同的復(fù)雜度模型，確保在各類應(yīng)用中都有良好表現(xiàn)。

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大數(shù)據(jù)訓(xùn)練

博思廷根植安防多年，幾乎與業(yè)內(nèi)AI算法企業(yè)同步引入深度學(xué)習(xí)算法，對其原有的AI應(yīng)用進(jìn)行升級;借助積累的數(shù)據(jù)資源及豐富的場景實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，有針對性地對其各個(gè)AI算法進(jìn)行充分的場景訓(xùn)練。例如對于人臉識別應(yīng)用，博思廷積累了千萬身份，億張人臉圖片規(guī)模的數(shù)據(jù)集，基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度達(dá)百層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，并采用多個(gè)CNN并聯(lián)融合人臉不同特征區(qū)域進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率，能夠在億分之一誤識率時(shí)達(dá)到90%以上的識別率。

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落地能力

首先是模塊化設(shè)計(jì)，博思廷8大AI算法引擎都可以獨(dú)立或相互組合使用，可根據(jù)場景需求選擇對應(yīng)的算法，讓用戶沒有整體打包的壓力;其次，博思廷的眾多算法中，很多都別具一格，比如火花檢測等，是其多年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累的結(jié)果，避免了與同行的同質(zhì)化競爭;第三是每一算法都有其行業(yè)需求，是實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的AI轉(zhuǎn)化，面對不同場景，博思廷都有針對性解決方案;第四是算法種類多，博思廷的雙基因定位，決定了其必須以AI決勝安防，豐富而有效的AI應(yīng)用已成為博思廷生存之本;再就是靈活的組網(wǎng)方案，提供有新建、改建、融入第三方等建設(shè)模式，適用各種項(xiàng)目落地。

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案例分析

博思廷V6s平臺是通用型的智能化應(yīng)用平臺，廣泛應(yīng)用在公安、軌道交通、道路交通、司法、文教衛(wèi)、園區(qū)、社區(qū)等分行業(yè)中。就地鐵為例，在全國已有幾十條地鐵線接入了V6s平臺系統(tǒng)，通過V6s平臺的人臉識別，可以在地鐵進(jìn)出口進(jìn)行黑名單布控，及時(shí)控制可疑人員;通過安防事件檢測模塊，可對乘客在站臺上追逐、打架斗毆、劇烈運(yùn)動等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測并報(bào)警;在地鐵內(nèi)，通過客流統(tǒng)計(jì)及智能管理模塊，可及時(shí)安排人員干預(yù)、疏導(dǎo)、限流或采取其他措施來避免人員聚集或踩踏事件發(fā)生等。V6s平臺的高擴(kuò)展性、渠道應(yīng)用方便、高性價(jià)比，深受合作伙伴的歡迎。

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AI創(chuàng)新亮點(diǎn)

算法獨(dú)特而豐富，差異化和行業(yè)深耕是其立足之本，無論與安防企業(yè)還是AI算法企業(yè)相比，博思廷特色明顯，是對現(xiàn)有AI細(xì)分應(yīng)用的重要補(bǔ)充;

算法應(yīng)用效率高，博思廷在原有背景建?；A(chǔ)上，引入深度學(xué)習(xí)算法，面對再復(fù)雜背景，AI引擎也能精準(zhǔn)識別目標(biāo)并根據(jù)需求提取特征值;

賦能監(jiān)控，打造智能化視頻監(jiān)控方案。

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專家點(diǎn)評

博思廷V6s視頻監(jiān)控智能平臺方案是基于“1+8”架構(gòu)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，其核心是豐富多樣的智能分析應(yīng)用，包括人臉識別、車牌識別等常見的算法，更多的是獨(dú)特的行業(yè)應(yīng)用，如安防事件、交通事件等，都有獨(dú)特的應(yīng)用場景，并且在高識別率下，滿足了多場景的使用需求。與眾多推出AI應(yīng)用企業(yè)不同的是，博思廷從誕生之日起，就定位于“AI+安防”，是為數(shù)不多根植于安防的AI企業(yè);多年的經(jīng)驗(yàn)積累，更是博思廷在新一輪競爭中的重要保障。另外，隨著視頻偵查AI引擎的逐步完善，該平臺方案的功能將會更為強(qiáng)大，將會基于“1+N”架構(gòu)下形成大數(shù)據(jù)研判應(yīng)用，AI與視頻監(jiān)控也將更為有機(jī)融合。

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提升空間

在數(shù)據(jù)碰撞及大數(shù)據(jù)應(yīng)用挖掘?qū)用妫撈脚_方案還有較大提升和完善空間。

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測評評分

評分標(biāo)準(zhǔn)

1、有待完善：x<6分

2、常規(guī)水平：6≤x<8分

3、優(yōu)秀水平：8≤x≤9.5分

4、領(lǐng)先行業(yè)：9.5

5、考評由測評單位、專家顧問、企業(yè)各自評分;宣傳時(shí)各項(xiàng)評分全部公開;評選時(shí)以平均分作為考評標(biāo)準(zhǔn)。

6、本測評評分僅是從模擬實(shí)際應(yīng)用場景的測評表現(xiàn)展開評分;落地能力、性價(jià)比等更多評分參考將在“a&s AI創(chuàng)新應(yīng)用評選論壇”上顧問現(xiàn)場評分。