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微視圖靈:AI行為分析算法與技術應用

E4Life 2021-09-30 09:44 次閲讀
9月27日,由hk4pxcom和Elexcon聯合主辦的人工智能技術與應用論壇圓滿舉行,本次論壇邀請了專注在AI領域的優秀技術企業奧比中光、微視圖靈和愛華盈通,與現場觀眾一同分享了最新的人工智能技術。

微視圖靈CEO容顥從行業角度指出了安防近年來的發展,併為大家介紹了微視圖靈的AI行為分析算法與技術應用。安防行業從過去的模擬監控、數字監控再到高清化、網格化和智能階段,如今已經邁入了智慧化階段。整個安防市場的市值從2017年的6000億元攀升至去年的8000多億元左右。

在安防行業中,AI技術的驅動與顛覆力要遠超之前的高清視頻,隨着AI在該領域的加速落地,必將掀起新一輪智慧安防的改造與建設熱潮。

微視圖靈CEO 容顥

容顥隨後指出了安防行業面臨的四大痛點與挑戰。首先就是人易疲勞,即便是訓練有素的安防監控人員,在長時間監視下也會忽略不少信息。其次,由於報警響應時間過長,很容易錯失事件處理與干涉的最佳時機。第三,人工回放需要檢查大量的數據,不僅浪費人力物力,效率也非常低。最後,傳統的安防監控很難保證數據安全和隱私保護。

這些挑戰困擾安防行業數年,直到計算機視覺技術與人工智能技術的出現。計算機接管大量重複和耗時任務,可以提高安全監控的效率。計算機視覺技術加人工智能技術,將“看得清”
演變為“看得懂”,由“感知”轉為“認知”,給安防和視頻監控行業帶來了新的建設與升級熱潮。

微視圖靈藉助AI行為分析系統,結合傳統的監控,實現了智慧監控的落地。這套AI行為分析系統基於AI神經網絡深度學習算法,可根據人的肢體谷歌運動軌跡,來計算和判斷異常動作行為,接着通過客户端預警、彈窗、語音提示和微信等第三方平台推送發出報警信號,做到主動預警和提前預判。

感知層依然是IP網絡攝像機等傳感器,也可以是IPC和流媒體等多種取流方式,藉助IntelCPU以及Nvidia和寒武紀的AI計算單元,接入微視圖靈的AI算法分析層。微視圖靈的AI行為分析技術具有算法豐富、配置靈活、成本低和準確率高等優勢。

微視圖靈專注於計算機視覺與深度學習原創技術的研發,目前已有三十多種算法,適用於非法闖入、人員計數、人臉識別等多種場景,也支持定製開發。微視圖靈的算法根據不同區域場景下的動作定義來設置規則,根據其動作特性來進行計算和判斷,識別速度極快。

傳統的AI監控計數主要採用移動監測和人形檢測,而微視圖靈的AI行為分析技術採用了人體骨骼算法加深度學習,配以AI行為分析服務器,可將準確率做到90%以上。

微視圖靈針對不同的場景也推出了不同的AI行為分析算法配套產品線,比如用於政務中心、銀行、倉庫等小場景的小微系列AI-BOX服務器,用於各級政府機關的徵鴻系列服務器以及用於智慧城市、軌道交通等大場景的鴻圖系列服務器。

微視圖靈的AI行為識別預警系統,根據不同的領域和應用分為智慧司法版、智慧校園版、智慧交通版、智慧養老版和智慧社區版,這些方案只要在有攝像頭的地方都可以用上。

以學校應用案例來説,微視圖靈的AI行為識別預警系統可以準確識別學生之間的暴力、打架鬥毆行為,預防踩踏、實驗室火災或違規攀爬,也可以對社會人員在校門口徘徊等行為進行分析預警,確保學生安全。而司法版則如要用於監獄、看守所等司法場景,對監舍、周界、工間、崗位和出入口等位置的行為進行分析應用。
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