淺析十三五規(guī)劃下智慧城市安防智能化技術(shù)

□ 文/毛 敏

淺析十三五規(guī)劃下智慧城市安防智能化技術(shù)

□ 文/毛 敏

隨著安防監(jiān)控行業(yè)的不斷發(fā)展，前端設(shè)備的高清化，每天有大量的數(shù)據(jù)源源不斷地產(chǎn)生并且不斷地被更新覆蓋，傳統(tǒng)的通過(guò)人力對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的手段已無(wú)法應(yīng)對(duì)當(dāng)前的海量數(shù)據(jù)，此外，如此巨大的信息量，包含著巨大的冗余信息，所謂的“視頻結(jié)構(gòu)化”，即在視頻中提取行業(yè)所需要的關(guān)鍵目標(biāo)，并對(duì)關(guān)鍵目標(biāo)的特征進(jìn)行獲取，以便于后續(xù)通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行海量分析。

針對(duì)安防領(lǐng)域，當(dāng)前主要關(guān)注的目標(biāo)是視頻中的人和車(chē)，視頻結(jié)構(gòu)化的優(yōu)勢(shì)在于能夠快速分析海量視頻信息，節(jié)省存儲(chǔ)，并可支持語(yǔ)義查找，從而解放人力。然而“視頻結(jié)構(gòu)化”的概念很早就被業(yè)界所提出，但直到近兩年才得以在實(shí)際的場(chǎng)景中使用，其主要原因在于算法及硬件平臺(tái)的開(kāi)發(fā)不夠完善，例如：傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法需要輸入150*150ppi以上的圖像才能進(jìn)行有效識(shí)別，因此導(dǎo)致算法在多路及實(shí)時(shí)性方面受到了嚴(yán)重的限制，一臺(tái)服務(wù)器只能支持十幾路圖像同時(shí)傳輸，此外，傳統(tǒng)的算法無(wú)法對(duì)目標(biāo)的信息進(jìn)行精確地結(jié)構(gòu)化。例如：對(duì)行人而言，無(wú)法獲?。ㄐ詣e，年齡段，上下衣著顏色，眼睛，背包，拉桿箱，打傘，姿態(tài)及方向等的特征），對(duì)車(chē)而言，則無(wú)法獲取（年檢標(biāo)，遮陽(yáng)板，掛飾，紙巾盒，副駕，是否打電話(huà)，是否系安全帶等），因此無(wú)法有效的對(duì)目標(biāo)人物進(jìn)行檢索。

近年來(lái)，由于深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，針對(duì)圖像的分類(lèi)及檢測(cè)技術(shù)取得了關(guān)鍵性的突破，得益于深度學(xué)習(xí)所具有的高精度及對(duì)場(chǎng)景的寬適應(yīng)性特點(diǎn)，當(dāng)前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)100*100ppi以下的人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)，另一方面由于GPU的迅速發(fā)展，算法的并行處理能力得到的巨大的提升，目前對(duì)車(chē)輛的信息分析可支持80路1080P，對(duì)活動(dòng)目標(biāo)分析可支持最高40路1080p。由于能提取到更多的信息，因此支持矢量化的精細(xì)特征檢索，從而有效減少搜素空間，另一方面，由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于自動(dòng)學(xué)習(xí)有效特征，因此基于該技術(shù)的以圖搜圖算法已經(jīng)到了實(shí)用化的階段?？偟膩?lái)講：深度學(xué)習(xí)相比與傳統(tǒng)的算法（SVM，AdaBoost等）具有更高的精確度及場(chǎng)景泛化能力，此外，由于其硬件平臺(tái)為GPU，其可以輕松對(duì)多路數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

基于深度學(xué)習(xí)的智能視頻解決方案其效果優(yōu)劣取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模，大華作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的AI安防企業(yè)擁有海量的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)源，從安防產(chǎn)品化來(lái)看，深度學(xué)習(xí)及其相關(guān)的硬件只是整個(gè)產(chǎn)品中的一個(gè)環(huán)節(jié)，大華具有整套智能視頻分析的解決方案，其中每個(gè)模塊都有專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行優(yōu)化，相比于其他軟件技術(shù)提供商，大華更了解實(shí)際的業(yè)務(wù)需求，并能根據(jù)該需求提供專(zhuān)業(yè)的解決方案。

作者單位：浙江大華技術(shù)股份有限公司