數(shù)字視網(wǎng)膜，讓智慧城市從“看清”向“看懂”進(jìn)化

文/高 文

數(shù)字視網(wǎng)膜并非真的要做一種仿生視網(wǎng)膜的硬件，而是希望能夠改變目前攝像頭只能看或者單一鏈路識(shí)別的功能。讓攝像頭本身?yè)碛幸欢ǖ腁I處理能力，對(duì)識(shí)別到的車、人、場(chǎng)景主動(dòng)進(jìn)行特征提取。從而讓攝像頭上傳到云端的視頻數(shù)據(jù)，一路通過高效編碼作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；另一路經(jīng)過特征提取直接作為智能大腦的“可讀物”。“云大腦”與攝像頭的結(jié)合，就像是給智慧城市安裝了一層新的“數(shù)字視網(wǎng)膜”。

數(shù)字視網(wǎng)膜的八個(gè)基本要素

現(xiàn)在比較典型的“城市大腦”，一般是傳感數(shù)據(jù)、收集、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交換和集成，還有開放的算法平臺(tái)。另外，還有運(yùn)行和服務(wù)平臺(tái)。在平臺(tái)里面，實(shí)際數(shù)據(jù)量最大的是視頻數(shù)據(jù)，大概占到90%以上，這些數(shù)據(jù)能識(shí)別是車還是人，車牌號(hào)等，然后傳到云端。目前的視頻數(shù)據(jù)，最長(zhǎng)存三個(gè)月。因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)不等于大數(shù)據(jù)，而且隨著城市攝像頭越裝越多，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度非常快，海量數(shù)據(jù)的價(jià)值很少。

目前的視覺感知系統(tǒng)，也只是對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的編碼壓縮就送到云端。視覺系統(tǒng)的進(jìn)化實(shí)際是經(jīng)過了一個(gè)漫長(zhǎng)的歷史階段，不管是昆蟲還是高脊椎動(dòng)物，它們眼睛的進(jìn)化是不一樣的，比如昆蟲是浮眼，可以完成對(duì)天敵快速識(shí)別的功能，眼睛進(jìn)化實(shí)際發(fā)生了非常長(zhǎng)的時(shí)間。

過去兩三年，數(shù)字視網(wǎng)膜領(lǐng)域有很多技術(shù)在推進(jìn)。

視覺通道是把視網(wǎng)膜上看到的東西，通過視覺通道送到腦的視覺，最后形成認(rèn)知和感知。中間的網(wǎng)絡(luò)傳輸通道是非常重要的，整個(gè)視網(wǎng)膜大概有1.2億個(gè)感官細(xì)胞，包括錐狀細(xì)胞和感知細(xì)胞，最后通過神經(jīng)連接到了大腦。從視網(wǎng)膜到大腦之間的連接通道，并不是每一個(gè)感光細(xì)胞直接連接到了大腦，而是通過視神經(jīng)連接過去，視神經(jīng)的個(gè)數(shù)和視網(wǎng)膜本身的個(gè)數(shù)有一個(gè)比例，大概是126∶1，也就是說從視網(wǎng)膜每個(gè)感光細(xì)胞往大腦送的視覺連接通道大概有126∶1的壓縮率，這個(gè)壓縮不是簡(jiǎn)單的視頻壓縮，它是特征抽取，這個(gè)過程是今天的“城市大腦”要好好學(xué)習(xí)的。

如果神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)化不好就會(huì)產(chǎn)生很多問題，比如說自閉癥，可能在小時(shí)候發(fā)育的時(shí)候，這種連接增長(zhǎng)速度太快，可能會(huì)形成自閉癥。所以想讓“城市大腦”健康，就要視網(wǎng)膜或者攝像頭有很好的分工協(xié)調(diào)機(jī)制，這是從生命系統(tǒng)得到的啟發(fā)。根據(jù)這個(gè)啟發(fā)，我們?cè)谠O(shè)計(jì)新的第二代“城市大腦”或者云視覺系統(tǒng)的時(shí)候，在中間的視覺神經(jīng)通道要好好學(xué)習(xí)，我們把這個(gè)工作叫作數(shù)字視網(wǎng)膜。

數(shù)字視網(wǎng)膜的定義，包括八個(gè)基本要素，這八個(gè)基本要素包括有統(tǒng)一的時(shí)間戳，有全局的位置信息，有高效的視頻編碼功能，有高效的特征編碼功能、聯(lián)合優(yōu)化等，還要有機(jī)制和軟件可定義的一些功能，這樣就比較容易進(jìn)行升級(jí)。這八個(gè)基本的功能要求我們分成了三組。第一組叫作全局統(tǒng)一的時(shí)空ID，作為一個(gè)“城市大腦”，一個(gè)全局的視覺系統(tǒng)，全局統(tǒng)一的時(shí)空ID非常關(guān)鍵。第二組特征把高效視頻編碼、高效特征編碼和連接優(yōu)化，這三個(gè)定義成第二組功能，把它叫作多層次視網(wǎng)膜表示，包括視頻編碼、特征編碼、聯(lián)合優(yōu)化三大塊。第三組特征，是把高效的模型可定義功能組合到一起。這三個(gè)組合在一起，就不會(huì)像以前的攝像頭，一個(gè)硬件做進(jìn)去之后就改變不了什么了，按照這種數(shù)字視網(wǎng)膜設(shè)計(jì)出來的攝像頭，可以與時(shí)俱進(jìn)，可以進(jìn)行一些新功能的更新。

數(shù)字視網(wǎng)膜和傳統(tǒng)云視覺計(jì)算系統(tǒng)不一樣

數(shù)字視網(wǎng)膜和傳統(tǒng)的云視覺計(jì)算系統(tǒng)是不一樣的，傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)一個(gè)攝像機(jī)只能輸出一個(gè)流，要么是視頻編碼流，要么是結(jié)果流。新的視網(wǎng)膜系統(tǒng)，每個(gè)攝像頭可能會(huì)有三個(gè)流，會(huì)有視頻編碼流、特征編碼流、模型編碼流，這三個(gè)流混合在一起就可以對(duì)整個(gè)系統(tǒng)更優(yōu)化。

現(xiàn)在的云視覺系統(tǒng)不是太有效，要想提高效率，可以通過類似于數(shù)字視網(wǎng)膜的新的概念和技術(shù)，讓它做得更有效，比如說數(shù)字視網(wǎng)膜至少可以在編碼上用了新的最有效的視覺編碼工具，可以使它的碼率更低，可以使延遲更低和準(zhǔn)確率更高，原來的系統(tǒng)是先編碼再到云端解碼，提取特征再分析，現(xiàn)在所有的特征提取在攝像頭就完成了，就可以降低延遲。因?yàn)闆]有解碼過程，沒有提取特征解碼的過程，準(zhǔn)確率可以比原來提高20%左右。

數(shù)字視網(wǎng)膜領(lǐng)域的四大技術(shù)

過去兩三年，在數(shù)字視網(wǎng)膜領(lǐng)域，很多技術(shù)在推進(jìn)，希望這些技術(shù)能夠落地。第一個(gè)叫高效視頻編碼，要做出全世界最好的視頻編碼放到數(shù)字視網(wǎng)膜里，才能叫作高效。過去二十年主要在做視頻編碼，在這個(gè)領(lǐng)域做了大量的工作，把視頻里面按照幀處理的場(chǎng)景下，包括空間、時(shí)間、編碼的冗余，用各種各樣的數(shù)學(xué)工具去處理，包括使用濾波器做預(yù)測(cè)編碼工具，利用熵編碼去除冗余的工具，構(gòu)造出一代又一代的視頻編碼的標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)工具對(duì)整個(gè)編碼的效率提高是很大的，可以使編碼的效率提升差不多40%左右。

世界的視頻編碼有廣播電視、互聯(lián)網(wǎng)視頻、視頻監(jiān)控等需求，技術(shù)演進(jìn)是差不多每十年演進(jìn)一代，中國(guó)的科學(xué)家從2002年開始做AVS，做中國(guó)自主的標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)到目前為止已經(jīng)進(jìn)入第三代了，第二代已經(jīng)成為國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和廣電標(biāo)準(zhǔn)，為了標(biāo)準(zhǔn)能走出國(guó)內(nèi)，也專門在IEEE成立了工作組，最近剛剛把工作組上升為數(shù)據(jù)編碼的標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)。AVS3時(shí)間上已經(jīng)領(lǐng)先于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)了。

第二個(gè)技術(shù)就是特征編碼技術(shù)，在我們的推動(dòng)下，跟國(guó)際專家完成了兩個(gè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，MPEG7是的第13和15部分，是CDVS和CDVA，是做視頻特征編碼的工作。

這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)做完以后，深度網(wǎng)絡(luò)就熱起來了，所以我們經(jīng)常去講CDVS怎么樣的時(shí)候，會(huì)場(chǎng)反映最多的問題就是你的標(biāo)準(zhǔn)支不支持深度網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)在也完成了，成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)了。

第三個(gè)就是把視頻編碼和聯(lián)合編碼優(yōu)化起來，讓碼率對(duì)兩邊都有利。因?yàn)橐曨l編碼和特征編碼使用的優(yōu)化模型是不一樣的，視頻編碼使用的是2D優(yōu)化模型，碼率和損失的優(yōu)化模型。特征編碼聯(lián)合使用的是R-A模型，碼率和召回準(zhǔn)確率的模型，這兩個(gè)模型的曲線方向完全是不一樣的，所以通常你要單個(gè)做的話沒有問題，把它合一起怎么做沒有人知道，所以我們提出聯(lián)合優(yōu)化模型，所以把R-A和2D變成一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，求聯(lián)合函數(shù)的優(yōu)化解，具體有一套解法，這是關(guān)于在2D模型上優(yōu)化的解法，我們寫成了聯(lián)合優(yōu)化函數(shù)，求最優(yōu)解就可以得到聯(lián)合優(yōu)化。

第四個(gè)技術(shù)，現(xiàn)在用的不是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用的還是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在可以做到在攝像頭這一端實(shí)現(xiàn)模型更新，這里涉及了一些模型的重用技術(shù)、模型的壓縮技術(shù)。