重慶高清監(jiān)控：2017年3月，“人工智能”首次寫進(jìn)政府工作報(bào)告?？梢哉f(shuō)，人工智能已達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新高度，多只人工智能概念股在兩會(huì)期間也表現(xiàn)亮眼。而早在2016年10月中旬，烏鎮(zhèn)智庫(kù)聯(lián)合網(wǎng)易科技發(fā)布了《全球人工智能發(fā)展報(bào)告(2016)》。報(bào)告提到了人工智能將在七大領(lǐng)域率先應(yīng)用，安防行業(yè)赫然在列。

然而縱觀人工智能60年的發(fā)展歷史，經(jīng)歷了多次“寒冬”，其中一個(gè)很重要的原因就是算法效果和實(shí)際使用的差距或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法繼續(xù)深入下去。直到深度學(xué)習(xí)取得突破，直接推動(dòng)了人工智能的蓬勃發(fā)展。深度學(xué)習(xí)同樣在安防行業(yè)得到應(yīng)用，尤其是視頻監(jiān)控領(lǐng)域，如何做到“深度見(jiàn)識(shí)”成為安防廠商所要面臨的問(wèn)題。近日，本網(wǎng)記者就有關(guān)問(wèn)題采訪到了大華股份先進(jìn)技術(shù)研究院院長(zhǎng)潘石柱博士。

大華股份先進(jìn)技術(shù)研究院院長(zhǎng)潘石柱博士

　　“見(jiàn)”是“識(shí)”的先決條件

　　現(xiàn)階段，我們之所以能夠談數(shù)據(jù)的提取、談智能分析，這一切的基礎(chǔ)就是高清技術(shù)得到了快速發(fā)展。如果沒(méi)有高清，如果我們還是在D1或者是更低的分辨率之下，數(shù)據(jù)的提取和分析是沒(méi)有任何意義的，也是沒(méi)有辦法做到的。簡(jiǎn)言之，連看都看不清，如何“看得懂”、“看得懂”又有什么意義?所以，從D1到720P、1080P再到4K，從CCD到CMOS，從紅外補(bǔ)光到星光級(jí)技術(shù)的發(fā)展，這樣一個(gè)演進(jìn)的過(guò)程，它表面上解決了目標(biāo)清晰度的問(wèn)題，但它真正深層次的變化是為我們后面的深度分析做足了鋪墊。

　　從“前”到“后”，深度智能貫穿始終

　　當(dāng)深度學(xué)習(xí)的算法融合到視頻監(jiān)控系統(tǒng)的前后端，才能真正地說(shuō)“深度智能”。在這里，前端我們舉例簡(jiǎn)單說(shuō)明一下，重點(diǎn)說(shuō)一下后端。

　　前端：在應(yīng)用層面上，以2016年的G20峰會(huì)安保為例，大華提供的諸多監(jiān)控?cái)z像機(jī)，除了能夠支持峰會(huì)安保需要的絆線入侵、區(qū)域入侵、穿越圍欄、徘徊檢測(cè)等諸多智能分析功能外，還支持針對(duì)視頻監(jiān)控范圍的疑點(diǎn)盲區(qū)、重要路線、高密場(chǎng)所、復(fù)雜光線等目標(biāo)區(qū)域的300個(gè)預(yù)置點(diǎn)、自動(dòng)巡跡、自動(dòng)巡航等空閑動(dòng)作，攝像機(jī)可按照事先設(shè)置好的預(yù)置點(diǎn)位進(jìn)行多條路線的自動(dòng)巡航監(jiān)控。巡航監(jiān)控定位精準(zhǔn)無(wú)偏差，一旦有目標(biāo)觸發(fā)設(shè)定的規(guī)則，立刻聯(lián)動(dòng)報(bào)警。

　　后端：在3月7日，大華股份聯(lián)合NVIDIA發(fā)布了一款極高計(jì)算性能的智能視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器“Deep Sense睿智”系列。這款服務(wù)器有兩個(gè)需要我們注意的地方：一是Tesla P4 GPU，二是結(jié)構(gòu)化分析。

　　Tesla P4 GPU首次在安防行業(yè)應(yīng)用

　　大華的“Deep Sense睿智”系列是全球智能視頻分析行業(yè)首先使用Tesla P4 GPU的服務(wù)器產(chǎn)品，也是Tesla P4首次應(yīng)用于智能視頻分析行業(yè)的推演。

　　在談Tesla P4之前，我們先來(lái)說(shuō)一說(shuō)GPU和CPU的區(qū)別。由于CPU在圖像渲染方面的能力不足，GPU被發(fā)明出來(lái)分擔(dān)這部分工作，此后就成了專門搞這方面的硬件。所以，有了上千個(gè)并行的計(jì)算核心，GPU能高效地處理讓CPU十分吃力的任務(wù)。GPU的強(qiáng)大性能，不只來(lái)源于增加的核心數(shù)量，還必須有更快的內(nèi)存相配合才能發(fā)揮。今天，GPU的內(nèi)存帶寬相比CPU已經(jīng)有數(shù)量級(jí)上的領(lǐng)先，這使得GPU在處理和讀取數(shù)據(jù)上都有巨大優(yōu)勢(shì)。

所以，Tesla P4具備了一般GPU都有的特性。除此之外，Tesla P4外形小巧，功耗極低，初始功率只有50瓦特，處理推理應(yīng)用的能效比與CPU相比提高了40倍。這也促使“睿智”系列能夠同時(shí)對(duì)多達(dá)192路的高清視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)解碼和分析。同時(shí)，對(duì)于視頻推理的工作負(fù)載，一臺(tái)配備單個(gè)Tesla P4 GPU的服務(wù)器可以取代13 臺(tái)CPU服務(wù)器，因此，從商業(yè)價(jià)值上來(lái)說(shuō)，Tesla P4讓總體擁有成本(包括服務(wù)器成本和電力成本)節(jié)省了超過(guò)800%。

　　視頻結(jié)構(gòu)化成為趨勢(shì)

　　據(jù)潘石柱博士介紹，“睿智”服務(wù)器把實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析后，能將復(fù)雜場(chǎng)景中的人、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車分離，全方位提取車輛特征，如車牌號(hào)碼識(shí)別、主副駕駛是否系安全帶、是否打電話、有無(wú)遮陽(yáng)板、有無(wú)年檢標(biāo)、有無(wú)掛墜、有無(wú)紙巾盒;針對(duì)行人，“睿智”服務(wù)器可以多方面分析其相關(guān)特征，包括性別、表情、年齡段、服飾特征(上下衣著顏色、眼鏡)、攜帶物特征(背包、打傘)、運(yùn)動(dòng)特征等。

　　經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化處理之后的視頻數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行長(zhǎng)期保存，用戶按照尋找目標(biāo)的特征，對(duì)人、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車的各種特征條件進(jìn)行組合篩選，快速精確檢索目標(biāo)，提高查詢效率。

　　由此，我們也可以清楚看到結(jié)構(gòu)化處理所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)：

　　首先，是視頻查找速度得到極大的提升。視頻結(jié)構(gòu)化之后，從百萬(wàn)級(jí)的目標(biāo)庫(kù)中(對(duì)應(yīng)成千上萬(wàn)小時(shí)的高清視頻)查找某張截圖上的行人嫌疑目標(biāo)，數(shù)秒即可完成;千萬(wàn)級(jí)目標(biāo)的庫(kù)中查找，幾分鐘即可完成(如果實(shí)現(xiàn)云化，速度會(huì)更快)。在結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)上進(jìn)行檢索查詢，可以解決快速目標(biāo)查找問(wèn)題。

　　其次，是存儲(chǔ)容量極大的降低，經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化后的視頻，存儲(chǔ)人的結(jié)構(gòu)化檢索信息和目標(biāo)數(shù)據(jù)不到視頻數(shù)據(jù)量的2%;對(duì)于車輛，不到1%;對(duì)于行為降得更多。存儲(chǔ)容量極大地降低，可以解決有效視頻長(zhǎng)期存儲(chǔ)的問(wèn)題。

　　最后，視頻結(jié)構(gòu)化可以盤活視頻數(shù)據(jù)，可作為大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，視頻經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化處理后，存入相應(yīng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)各類的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)作用，提升視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，提高視頻數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)功能。

　　總之，無(wú)論是芯片還是視頻結(jié)構(gòu)化，都是為了給視頻數(shù)據(jù)的智能化提供強(qiáng)有力的支持，從而真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，使主動(dòng)式防控系統(tǒng)成為可能。