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用深度学习帮警察快速破案,深瞐科技如何以“车脸识别”布局AI+安防【亚盈体育官网入口】

发布时间:2024-11-07 17:33:01点击量:901
本文摘要:新的智造按:安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业,近两年在AI技术的护持之下,这些数据正在产生新的意义,为安防这个传统行业解决问题更加多问题。

新的智造按:安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业,近两年在AI技术的护持之下,这些数据正在产生新的意义,为安防这个传统行业解决问题更加多问题。浅瞐公司在人工智能行业里是一家较为高调的公司,仍然在主流媒体的视野之外。本文为新的智造对浅瞐科技的采访报导,主要讲解了其创业路径和以“车脸辨识”和“视频结构化”为核心的市场布局。

浅瞐科技同时也是「新的智导致宽榜2017」的甄选企业,2012年创办至今,和全国70余家公安部门合作,仅有软件产品营收已约千万,构建了数十倍的快速增长,当前正在大力建设以“车脸辨识”和“视频结构化”为核心的软硬件产品布局。2011年,一个公安局长寻找了陈瑞军,拿走一段监控视频,回答他:现在犯案的车辆都是骗套牌,我们都不了去找车。你能无法辨识这个车,比如车的颜色、型号,便利我们用车管所的档案来对比,看是不是套牌车和假牌车?那个时候,陈瑞军在安防领域早已做到了10年,他的蛙视通信虽然没沦为像海康威视、大华一样的巨头,但在安防领域知名度也很高,且体量早已极大,为高速公路、城市交通、公安、军队等将近20个行业的用户获取了视频监控设备和解决方案。面临杨家用户明确提出的新问题,陈瑞军实在必须使用一些新技术,才能更加好地解决。

带着这样的市场需求,他寻找了几位在机器视觉领域甚有建树的老朋友,几番深谈之下,他要求再度创业,正式成立浅瞐科技(原名华富机智)。此后,浅瞐挤满了几位国内人工智能领域的新一代学者和顶级专家,甚至还有一位取得Marr奖(计算机视觉领域最高奖)的世界级专家,开始利用计算机视觉辨识涉及技术,来尝试解决问题客户明确提出的新市场需求。但在那时,计算机还是依赖较为传统的技术方案来展开辨识。

直到2013年,其中一位专家朋友又寻找陈瑞军,告诉他最近有个新的方法,效果很好,可以几乎替代传统的方案,这个方法叫作——深度自学。彼时,李彦宏亲任院长IDL也才正式成立旋即,专心研究深度自学。

迅速,浅瞐就开始利用深度自学重构自己的产品线。陈瑞军告诉他:最开始考虑到的是做到人脸识别,但找到动态人脸识别的精准度还过于,直到现在也是个必须解决问题的问题。对于浅瞐来讲,作为一个初创的新公司,这个方向有可能继续没有办法落地,所以就想要做到一些别人没有做到过的,融合用户的市场需求,所以就以定了“车脸辨识”这个方向。

此后,从最基础的图片辨识开始,继而到视频辨识,再行探讨到视频中的车辆、人员分析,直到今天构成了以“车辆辨识”和“视频结构化”为核心的软硬件产品布局。总体来看,浅瞐科技的产品体系主要还包括以下几个方面:车辆综合平台针对公安刑侦、交警、情报、根本性安保、缉毒等行业用户,浅瞐科技开发了综合性的 车辆综合平台,该平台构建了浅瞐全部的核心算法和模块,还包括车辆型号、车身颜色、标志物、车辆类别、违法驾驶员、危化品、撞到损痕、意欲搜图、驾驶员、车辆号牌等,并使用 Hadoop 分布式体系架构。视频基因序引擎视频基因序引擎是浅瞐的核心产品,更加通俗的名字叫作“视频结构化”。

据浅瞐讲解,“视频结构化”这一概念该由公安部第三研究所胡所长明确提出,所指的是把视频数据中的非结构信息转化成为结构信息。浅瞐的视频结构化产品可以高精度地自动识别有所不同视角、有所不同光照条件、有所不同监控场景、有所不同天气状况中的人物特征和车辆特征,便于公安机关超过后期较慢检索和布控的目的。智能视频分析专用芯片浅瞐自律研发了基于FPGA的专用深度自学神经网络加快硬件加速芯片,该芯片的计算能力超过24Gops,图片处理速度为15fps,功耗只有3W,可以构建到前端摄像头,或者前端智能设备上,构建对视频数据的实时处理和分析。智能硬件浅瞐科技为刑侦人员研发了便携式侦察系统,该系统使用了专用的硬件和图形处理芯片,构建了车辆辨识模块。

此外,还针对治安监控视频研发了车辆分析器、智能摄像头等,动态监控并分析往来车辆的各类信息特征。人脸识别引擎基于浅瞐在深度自学和模式识别的研究和应用于成果,使用人脸检测、追踪和结构化对比算法模型,被应用于公安机关的人脸核对、检索、身份辨识、商业人流大数据等方面。图像处理引擎浅瞐科技的图像处理引擎,主要应用于将简单情况下的模糊不清车辆、车牌图片展开清晰化处置,需要做的有除去噪点、除去重影模糊不清、图像光照强化、除去雨天模糊不清、除去镜面镜片等。

只不过,在AI+安防这个赛道上,玩家并远比较少,主要可以分成两类。一类是传统安防公司,除了海康威视、大华等安防巨头,还有宇视、东方网力等公司;另外一类就是人工智能(特别是在是计算机视觉)公司,诸如格林浅瞳、旷视科技、商汤科技等明星创企。老牌安防企业的升级和布局自不必说,需要更有众多的计算机视觉企业,是因为安防领域显然不存在用户痛点。

陈瑞军指出,这两类企业各自有有所不同的优劣势。传统安防公司体量大,AI技术必须一步步累积,现在开始转型或布局,略为晚了一些。

新兴的AI类创业公司,对于安防市场市场的渠道、产品化落地方面,也远比擅长于。而这两点让浅瞐科技和这个市场上的其他玩家有所不同,浅瞐既有传统安防企业的累积,也有人工智能公司的基因。无论是传统安防,还是计算机辨识技术,都开始较早于。

在渠道、技术、产品化落地等方面,都有经验。因此,在渠道层面,相结合创始人陈瑞军十多年累积的客户资源,协助全国各级公安机关侦破案件,解决问题实际问题;在技术层面,浅瞐利用深度自学,强化计算机视觉辨识技术,押注在“车辆辨识”和“视频结构化”上,并在每一个细节处深挖,继而扩展到其他方面。

陈瑞军也和(公众号:)坦陈,这些技术浅瞐虽然从2013年就开始钻研,但直到2016年才被整个公安机关接纳,原因在于政府机构的支出,必须较长时间的等候、审核过程,浅瞐扮演着了最先教育“警员叔叔”的角色,推展公安部门列项订购。陈瑞军对人工智能在安防领域的应用于有自己的辨别,人工智能在安防领域的应用于场景不会大大扩展和细化,应用于不会更加非常丰富,用户拒绝也不会更加低,但人工智能的高技术门槛让很多企业望而却步。面临这样的趋势,浅瞐科技也在筹划一个新的计划:对外开放自己的研发能力和研发平台,在有所不同的应用领域跟有应用于基础和市场能力,但不具备人工智能研发能力的企业展开普遍、深层次的合作,联合建构一个对外开放的AI+安防的生态圈,增进人工智能在安防领域的深度应用于和发展。截至目前,浅瞐科技的车脸辨识算法在全国大约150个地市早已用于,每天处置数据量大约1.5亿张图片。

在营收方面,浅瞐科技从2014年的几十万,到2015年的300万,2016年则构建了千万的销售额,而且主要依赖的是其软件产品。芯片、摄像机等硬件设备也在实时研发中,可行性计划在今年6月份已完成。

关于未来,陈瑞军的计划是在2017年构建4-5倍快速增长,在2019年计划 IPO 上市。目前,浅瞐正在启动新一轮的融资计划。正在启动“新的智导致宽榜2017”评选活动,我们将对人工智能与机器人行业展开大规模报导、辨别和调研,并牵头数十家知名投资机构根据这些创意公司的技术实力、商业能力和成长性展开深度票选,最后从多个领域分别投票决定一些极具潜力成长性的创意公司。

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