智能視覺，構建智慧城市的心靈之窗

4月3日，“英特爾以數據為中心，加速企業數字化變革”2019英特爾? 創新產品發布會在北京盛大舉行。在大會的主題演講環節中，浙江大華技術股份有限公司研發產品線產品總監陸振善先生作為用戶代表登臺，為大家分享了大華與英特爾合作，在智能感知大數據分析領域的成功經驗。據陸振善介紹，大華基于第二代英特爾? 至強? 可擴展處理器的產品技術，打造端到端的AI解決方案，解決了傳統深度學習對未知、復雜目標檢測困難的問題，以全感知、全計算的能力，多維度提升目標感知能力和數據總結歸納性能，在智能感知大數據分析領域取得重大成就。

而作為企業的未來展望，大華表示希望與英特爾聯合打造HOC城市中心，以全感知、全智能、全計算和全生態四大能力為支撐，聯動物聯網，在善政、惠民、興業的各類應用上，鍛造出一架強大的智慧城市發展引擎，從而實現新型智慧城市架構。

大華科技與英特爾在物聯網的深度合作由來已久。眼睛是心靈的窗戶，那么對于一個城市而言，視覺系統便是城市的心靈之窗。大華基于英特爾產品和技術，在城市安防中搭建端到端的的視頻監控解決方案、系統及服務，打造城市智能視覺系統，為城市運營、企業管理、個人消費者生活創造價值。

邊緣視覺計算，覆蓋全領域

人的眼睛有一個獨特的能力：可以從看到的事物中自動提取有用的信息，忽略無效的冗余細節，從而減少大腦的處理負擔。大華和英特爾合作提供的智能視覺技術，同樣可以做到這一點，也就是說：針對得到的海量視頻數據，讓人工智能和機器視覺技術進入邊緣側，結合 AI和邊緣計算，提升效率并降低成本。

比如大華和英特爾合作提供的ITS智能交通解決方案，現在已經在全球多個地方部署，其中融合自動車牌識別、交通燈管制、路速體系和綠波帶，為緩解道路擁堵現象、實現智慧交通，提供了高效的解決辦法。在英特爾的支持下，大華提供的HOC智慧零售解決方案，幫助小型連鎖便利店、大型商超和商業購物中心轉型新零售，使個性購物、智能庫存管理和精準營銷成為可能。

大華這一系列物聯網的布局，建立于英特爾面向物聯網的軟硬件技術和解決方案之上，特別是在智能視覺領域。英特爾的一系列處理器和芯片，從凌動到酷睿，再到至強，從CPU、GPU到英特爾? MovidiusVPU，再到英特爾? FPGA的各類芯片，滿足不同應用場景，符合各種人工智能架構的性能、成本和功效要求。

英特爾? OpenVINO? 開發工具包，專門面向機器視覺和深度學習。開發人員使用統一的視覺機器學習API，快速開發和構建視覺應用，同時還能簡化英特爾系列產品的部署流程。針對視覺的加速器產品，英特爾擁有全系列CPU、GPU、VPU和板卡平臺，以滿足不同客戶各類需求。

因此，英特爾的物聯網和智能視覺技術，可以應用在多個領域：

工業制造業：實現對機器的預測性維護并有效提升生產效率，降低人力和設備維護成本。

運輸行業：增強駕駛艙使用體驗，實現貨物追蹤，讓駕駛更加安全。

醫療保健行業：英特爾視覺產品能夠讓醫學影像更強大并能輔助醫生診斷。

AI 護航，動定結合，“深眸”智能監控全局

人類作為自然界的萬物之靈，能夠發展到今天，有賴于使用眼睛作為主要感知器官，因為比起聽覺、嗅覺，視覺的感知范圍更遠；有賴于結合手、眼、心的強大學習能力，這樣才能改造我們的世界，讓這個世界中的萬物互聯，形成一個強大的、更美好、更便利、更智能的有機體。

在這個有機體中的一個又一個智慧城市里，有了AI、機器學習和智能視覺技術的支持，物聯網必將迅速呈現出爆炸式發展。數據顯示，到2020年，這是一個價值超過三千億美元的市場，不知道你心動了嗎？

隨著“平安城市”、“智慧城市”建設的不斷加快，城市安防飛速發展，視頻監控設備普及程度日漸提升，視頻監控和大數據應用是重中之重。據市場研究機構iHS預測，到2020年，全球每年出貨約2.5億個監控攝像頭，所有數字監控系統的攝像頭，每天會生成總計1.6EB的數據。

然而，傳統上以監控為主的方法，重點放在“看得全”上，并沒有充分利用收集到的視頻數據，太過被動；海量存儲的視頻調用困難，不夠智能靈活，不足以提供最好的安全性；在視頻調用、回放中費時費力，人工參與應對乏力，容易出錯。

海康威視是全球視頻監控數字化、網絡化、高清化的重要推動者，連續六年蟬聯iHS全球視頻監控市場占有率第一。海康威視研究院算法總監沈林杰舉了這樣一個例子：“在治安監控里，需要對人、人體、 人臉、機動車等進行高清圖片抓取。傳統的視頻，都是以做監控為主，圖像清晰度不足，無法進行智能解析。公安部門的需求，是從圖像中獲取高清的車輛、人臉，為后面的結構化大數據應用提供支持。”

這就涉及到智能化視頻監控接下來要解決的兩個核心問題：

如何保證攝像機端優先捕捉有特征信息的高清圖像，來緩解后端分析系統的工作壓力，并為深度學習提供更多高質量的樣本數據？

如何充分利用深度學習和訓練的成果，不僅用于數據挖掘和分析上，還要正向反饋給前端攝像機，讓它們在捕捉高價值信息時能更高效，更可靠?

有鑒于此，海康威視與英特爾公司密切配合，使用英特爾? Movidius VPU視覺處理單元，采用人工智能和機器學習相關的軟硬件技術，開發了“深眸”全局攝像機，推進視頻監控智能化，為平安城市保駕護航。

定點+動點：看得全，更看得清、看得準

“深眸”全球攝像機采用創新的“雙鏡頭”設計，集合定點廣角攝像頭和動點長焦攝像頭。廣角攝像頭負責視頻采集，長焦攝像頭負責捕捉視頻關鍵特征信息畫面。定點看全景，動點看細節。監控距離遠、范圍廣，可以持續抓拍細節，解決了使用場景單一、抓拍效率低、無法在開放式場景進行特征信息采集的問題，絕對“看得全”。

▲具備“雙鏡頭”功能的海康威視“深眸”全局攝像機

更重要的是，在英特爾? Movidius VPU視覺處理單元的指揮下，兩個鏡頭可以彼此配合。

在城市監控視頻后期調用的過程中，VPU 中內置的智能學習芯片會讓攝像機先借助算法做判斷，自動檢測和識別人員、車輛等特征信息，只要發現有目標進入預定區域，它就會調動定點鏡頭進行快速檢測，并協調動點鏡頭進行快速鎖定和抓拍。從而做到“看得清”，“看得準”。

因此，集成了人工智能的“深眸”，避免了誤報和誤拍，不會傳送大量無效圖像到后端，也不再需要大量枯燥無味的人工人眼識別過程，節省了寶貴的網絡和計算資源，更讓人解放出來，可以做更有價值的事情。

到目前位置，“深眸”已經在各地公安和交通部門進行大量測試，相較傳統前端設備的高誤報率，“深眸”全局攝像機對人、車等特征信息的識別率達到了90%以上，大幅提升了圖像識別準確率。

閉環反饋，智能進化

“深眸”的特別之處還在于，它是一款可以不斷進化的攝像頭。

在英特爾的協助下，海康威視設計了一套高效的“數據采集—計算識別—算法優化—算法更新”的正反饋創新模式。攝像頭采集和傳送的數據，經過英特爾? Movidius VPU處理、提取信息特征后，會傳送到后端的深度學習平臺，用于進行樣本訓練，優化機器學習算法，然后可以遠程升級前端的攝像機，使其不斷進化，更加智能。

▲海康威視智能視頻監控系統正反饋創新邏輯示意圖

同時，為了滿足深度學習平臺的大量浮點運算能力需求，海康威視準備使用英特爾? 至強融核?處理器，以及用于并行計算環境I/O 加速的英特爾?Omni-Path 架構（簡稱 OPA）。單顆至強融核? 處理器可以有多達72個內核，以及超過3TFLOPS的性能，并可直接訪問大容量內存，非常適合處理海量視頻內容。而 OPA 的傳輸能力可以達到100G bps，以超低延時，提升多機訓練時的交互和并行效率。在深度訓練的軟件上，海康威視和英特爾攜手優化相關算法和計算框架，例如基于英特爾提供的MKLDNN庫，以及針對英特爾? 架構優化的Caffe框架，以便于向至強融核? 處理器平臺和 OPA 平滑遷移，加速整個智能監控系統的進化。

結束語

導入英特爾人工智能軟硬件、而且不斷智能升級的“深眸”，得到了用戶認可。“來自于用戶的反饋顯示，新系統能夠很好地提高破案效率，”沈林杰表示：“原來通過人工觀察攝像機畫面逐個找人的方式，變成通過機器以人找人，以人臉找人臉。新的模式顯著提升了工作效率，也大大提高了準確率。”