您好,欢迎访问索福特科技有限公司官网!

137-2350-5636
行业资讯
您的位置: 首页 > 新闻动态 > 行业资讯
.

新闻动态

联系我们

东莞索福特科技有限公司

地址:广东省东莞市松山湖园区大学路9号瑞鹰国际科技创新园8栋206室

咨询热线137-2350-5636

盘点安防产品中芯片解密技术的应用

发布时间:2021-04-10 14:23:49人气:

 芯片解密绝不是复制,而是学习,学习芯片深层解剖中的基本功,从众多可能的实现路径中选择最佳的方法,融合自己的知识和技术,最终形成自己的东西。目前国家司法解释对逆向工程给予了特别的说明,即通过一系列技术手段获取现有产品的设计知识,只要不抄袭和复制,就是合法的,不构成侵权。在安防领域,随着平安城市建设的不断推进,监控点越来越多。从最初的几千条路到几万条路,甚至到现在几十万条路的规模,视频和卡口生成海量数据。同时,随着高清视频、智能分析、云计算、大数据等相关技术的发展,安全正从传统的被动防御向主动判断和预警发展。行业也在从单一安全领域向多行业应用发展,提高生产效率,提高生活智能化程度,为更多行业和人群提供可视化、智能化的解决方案。随着安全领域的发展,人工智能的重要作用逐渐显现出来。目前,用户不能简单地通过人海战术来搜索和分析海量视频数据,需要人工智能作为专家或助手来实时分析视频内容,检测异常信息,预测风险。

 

 一、人工智能技术:

 

 自2006年以来,智能技术得到了研究和发展。经过10年的积累,其智能技术已经应用于产品线的各个方面,并且作为智能技术发展的目标,“人工智能”是我们始终不渝的追求。立足现在,展望未来,我们专注于视频结构化技术和大数据技术。

 

 1.视频结构化技术

 

 视频结构化技术是集机器视觉、图像处理、模式识别和深度学习于一体的最前沿的人工智能技术,是视频内容理解的基石。

 

 视频结构化在技术领域可分为三个步骤:目标检测、目标跟踪和目标属性提取。

 

 目标检测的过程是从视频中提取前景目标,然后识别前景目标是否为有效目标(如人、车辆、人脸等)。)或无效目标(如树叶、阴影、光线等。).在目标检测过程中,主要应用于运动目标检测、人脸检测和车辆检测。双高所获得2016年PASCAL VOC目标检测第一名,是10年来双高所研发积累的最好体现。

 

 目标跟踪过程是实现对场景中特定目标的连续跟踪,从整个跟踪过程中获得高质量的画面作为目标的快照画面。在目标跟踪过程中,主要应用于多目标跟踪、目标融合和目标评分。双高所获得2015年MOT Challenge算法评测第一名。

 

 目标属性的提取过程是识别检测到的目标图片中的目标属性,判断目标具有哪些视觉特征属性,如人员目标的性别、年龄和着装,车辆目标的车型和颜色等。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。

 

 同时,为了解决视频结构化的高性能分析计算问题,我们于2015年设计开发了嵌入式GPU集群服务器,充分利用了多个GPU的并行处理能力,提高了视频结构化处理的综合效率。

 

 2.大数据技术

 

 大数据技术为人工智能提供了强大的分布式计算能力和知识库管理能力,是人工智能分析、预测和自我完善的重要支撑。它由海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘三部分组成。

 

 海量数据管理用于收集和存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源,并基于时间轴进行数据积累,从而在时间维度上反映现实事物的规律。同时,人工智能应用长期积累的庞大知识库也需要这个系统来管理和访问。目前,双高所开发的海康大数据平台已经能够支持1000亿规模的车辆交通记录的存储管理和应用。

 

 大规模分布式计算使得人工智能具有强大的计算能力,可以同时分析海量数据,进行特征匹配和模型模拟,为众多用户提供个性化服务。

 

 数据挖掘是人工智能发挥其真正价值的核心。机器学习算法用于自动进行各种分析计算,探索数据资源中的规律和异常点,帮助用户更快更准确地找到有效资源进行风险预测和评估。

 

 二、人工智能的应用:

 

 目前,人工智能技术的快速发展积极推动安全领域向更加智能化和人性化的方向发展,主要体现在以下几个方面:

 

 1.在公安行业的应用

 

 公安行业用户的迫切需求是在海量视频信息中寻找犯罪嫌疑人的线索。人工智能在视频内容的特征提取和内容理解方面具有天然的优势。前端摄像头内置人工智能芯片,可以实时分析视频内容,检测运动物体,识别人和车辆的属性信息,通过网络传输到后端人工智能的中央数据库存储。人工智能凭借收集到的海量城市级信息和强大的计算能力和智能分析能力,可以实时分析嫌疑人的信息,给出最可能的线索和建议,将嫌疑人的轨迹从原来的几天缩短到几分钟,为案件侦破节省了宝贵的时间。凭借其强大的交互能力,还可以用自然语言与办案民警进行交流,真正成为办案人员的专家助手。

 

 以车辆特征为例,利用驾驶座前的小电风扇可以跟踪车辆,在海量视频资源中可以锁定涉案嫌疑车辆的交通轨迹。

 

 2.在交通行业的应用

 

 在交通领域,随着交通检查站的大规模网络化,收集到的海量交通记录信息在城市交通管理中发挥着重要作用。利用人工智能技术,可以实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提高城市道路的交通效率。城市级人工智能大脑可以实时掌握城市道路上过往车辆的轨迹信息、停车场的车辆信息和居民区的停车信息。可以提前半小时预测交通流量和停车位的变化,合理配置资源,分流交通,实现机场、火车站、汽车站和商业区的大规模交通联动调度,提高全市运营效率,为居民出行顺畅提供保障。

 

 3.在智能建筑中的应用

 

 在智能建筑领域,人工智能是建筑的大脑,它综合控制建筑的安全性和能耗,实现对进出建筑的人、车、物的实时跟踪定位,区分上班族和外人,监控建筑能耗,从而使建筑的运行效率达到最优,延长建筑的使用寿命。智能建筑的人工智能核心收集整个建筑的监控信息和刷卡记录。室内摄像头可以清晰的捕捉到人员信息,并将通行卡信息与刷卡人的面部信息进行实时对比,检测刷卡行为。它还可以区分工作人员在大楼内的移动轨迹和停留时间,发现非法访问,确保核心区域的安全。

 

 4.在工业园区的应用

 

 工业机器人历史悠久,但大多是固定在生产线上的操作机器人。移动式巡检机器人在全封闭无人工厂中将有广阔的应用前景。在工厂园区,安全摄像头主要部署在出入口和周边,无法覆盖内部角落,而这些地方恰恰是安全隐患的死角。使用移动巡线机器人,定期巡视,读取仪表值,分析潜在风险,保证全封闭无人工厂可靠运行,真正推动“工业4.0”发展。

 

 5.在民事安全中的应用

 

 在民用安防领域,每个用户都很个性化。利用人工智能强大的计算能力和服务能力,为每个用户提供差异化服务,增强个人用户的安全感,真正满足人们日益增长的服务需求。以家居安防为例,当检测到家中无人时,家居安防摄像头会自动进入保护模式,出现异常时,会给入侵者发出声音警告,并远程通知房主。当家庭成员回家时,他们可以自动撤回防御以保护用户的隐私。夜间,通过一定时间的自学,掌握家人的作息规律,在主人休息的时候启动保护,保证夜间安全,省去人工保护的麻烦,真正实现人性化。

 

 三、存在的问题

 

 人工智能在安全领域的应用前景非常好,但目前国内基础还比较薄弱,在应用过程中还有很多问题需要改进和解决:

 

 1)视频成像质量受环境影响较大,存在光照不足、图像模糊、目标尺寸小或相互遮挡等问题,不利于人工智能对视频内容的识别。

 

 2)数据资源分散,开放性和共享性低,难以进行多维数据融合分析,使得人工智能缺乏有效的数据支持。

 

 3)领域专业知识积累不足。早期的智能分析技术属于单场景目标检测和行为分析,对视频内容的理解能力较弱,很少涉及大规模场景下相关行为的分析,没有为异常分析和风险预测积累有效的经验和知识。

 

 4)缺乏有效的自我提升能力。目前很多智能只是反应型智能,可以根据输入条件自动判断,不具备成长的能力。人工智能要有基于时间积累经验和群体间分享经验的能力,这样才能不断完善,变得更加智能高效。

 

 总结:

 

 芯片解密是安全领域的未来。在未来的道路上,仍然有许多障碍和困难需要克服,但总体趋势是乐观的。我们坚信,只有拥有一个独立的、个性化的、不断进化的人工智能大脑,才能解决安全领域日益增长的需求,成为用户的专家和助手,提高整个安全领域的智能水平,促进安全行业的升级。


推荐资讯