2017-05-18 15:03:00分類:行業(yè)資訊4689
安防領(lǐng)域是個(gè)時(shí)刻都能產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè),近兩年在AI技術(shù)的加持之下,這些數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生新的意義,為安防這個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)解決更多問題。深瞐公司在人工智能行業(yè)里是一家比較低調(diào)的公司,一直在主流媒體的視野之外。
深瞐科技2012年創(chuàng)立至今,和全國70余家公安部門合作,僅軟件產(chǎn)品營收已達(dá)千萬,實(shí)現(xiàn)了數(shù)十倍的增長,當(dāng)前正在積極建設(shè)以“車臉識(shí)別”和“視頻結(jié)構(gòu)化”為核心的軟硬件產(chǎn)品布局。
2011年,一個(gè)公安局長找到了陳瑞軍,拿出一段監(jiān)控視頻,問他:現(xiàn)在犯案的車輛都是假套牌,我們都沒法找車。你能不能識(shí)別這個(gè)車,比如車的顏色、型號(hào),方便我們用車管所的檔案來對比,看是不是套牌車和假牌車?
那個(gè)時(shí)候,陳瑞軍在安防領(lǐng)域已經(jīng)做了10年,他的蛙視通信雖然沒有成為像??低?、大華一樣的巨頭,但在安防領(lǐng)域知名度也很高,且體量已經(jīng)不小,為高速公路、城市交通、公安、軍隊(duì)等近20個(gè)行業(yè)的用戶提供了視頻監(jiān)控設(shè)備和解決方案。
面對老用戶提出的新問題,陳瑞軍覺得需要采用一些新技術(shù),才能更好地解決。
帶著這樣的需求,他找到了幾位在機(jī)器視覺領(lǐng)域頗有建樹的老朋友,幾番深談之下,他決定再次創(chuàng)業(yè),成立深瞐科技(原名華富睿智)。此后,深瞐聚集了幾位國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的新銳學(xué)者和頂級(jí)專家,甚至還有一位獲得Marr獎(jiǎng)(計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最高獎(jiǎng))的世界級(jí)專家,開始利用計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別相關(guān)技術(shù),來嘗試解決客戶提出的新需求。
但在那時(shí),計(jì)算機(jī)還是依靠比較傳統(tǒng)的技術(shù)方案來進(jìn)行識(shí)別。
直到2013年,其中一位專家朋友又找到陳瑞軍,告訴他最近有個(gè)新的方法,效果很好,可以完全替代傳統(tǒng)的方案,這個(gè)方法叫做——深度學(xué)習(xí)。
彼時(shí),李彥宏親任院長IDL也才成立不久,專注研究深度學(xué)習(xí)。很快,深瞐就開始利用深度學(xué)習(xí)重構(gòu)自己的產(chǎn)品線。陳瑞軍告訴筆者:最開始考慮的是做人臉識(shí)別,但發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別的精準(zhǔn)度還不夠,直到現(xiàn)在也是個(gè)需要解決的問題。對于深瞐來講,作為一個(gè)初創(chuàng)的新公司,這個(gè)方向可能暫時(shí)沒辦法落地,所以就想做一些別人沒做過的,結(jié)合用戶的需求,所以就定了“車臉識(shí)別”這個(gè)方向。
此后,從最基礎(chǔ)的圖片識(shí)別開始,繼而到視頻識(shí)別,再聚焦到視頻中的車輛、人員分析,直到今天形成了以“車輛識(shí)別”和“視頻結(jié)構(gòu)化”為核心的軟硬件產(chǎn)品布局。總體來看,深瞐科技的產(chǎn)品體系主要包括以下幾個(gè)方面:
車輛綜合平臺(tái)
針對公安刑偵、交警、情報(bào)、重大安保、反恐等行業(yè)用戶,深瞐科技開發(fā)了綜合性的 車輛綜合平臺(tái),該平臺(tái)集成了深瞐全部的核心算法和模塊,包括車輛型號(hào)、車身顏色、標(biāo)志物、車輛類別、違法駕駛、危化品、撞損痕、以圖搜圖、駕駛員、車輛號(hào)牌等,并采用 Hadoop 分布式體系架構(gòu)。
視頻基因譜引擎
視頻基因譜引擎是深瞐的核心產(chǎn)品,更通俗的名字叫做“視頻結(jié)構(gòu)化”。據(jù)深瞐介紹,“視頻結(jié)構(gòu)化”這一概念該由公安部第三研究所胡所長提出,指的是把視頻數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)信息。深瞐的視頻結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品可以高精度地自動(dòng)識(shí)別不同視角、不同光照條件、不同監(jiān)控場景、不同天氣狀況中的人物特征和車輛特征,便于公安機(jī)關(guān)達(dá)到后期快速檢索和布控的目的。
智能視頻分析專用芯片
深瞐自主研發(fā)了基于FPGA的專用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速硬件加速芯片,該芯片的計(jì)算能力達(dá)到24Gops,圖片處理速度為15fps,功耗只有3W,可以集成到前端攝像頭,或者前端智能設(shè)備上,實(shí)現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。
智能硬件
深瞐科技為刑偵人員開發(fā)了便攜式偵查系統(tǒng),該系統(tǒng)采用了專用的硬件和圖形處理芯片,集成了車輛識(shí)別模塊。此外,還針對治安監(jiān)控視頻開發(fā)了車輛分析器、智能攝像頭等,實(shí)時(shí)監(jiān)控并分析來往車輛的各類信息特征。
人臉識(shí)別引擎
基于深瞐在深度學(xué)習(xí)和模式識(shí)別的研究和應(yīng)用成果,采用人臉檢測、跟蹤和結(jié)構(gòu)化對比算法模型,被應(yīng)用于公安機(jī)關(guān)的人臉比對、檢索、身份識(shí)別、商業(yè)人流大數(shù)據(jù)等方面。
圖像處理引擎
深瞐科技的圖像處理引擎,主要應(yīng)用于將復(fù)雜情況下的模糊車輛、車牌圖片進(jìn)行清晰化處理,能夠做到的有去除噪點(diǎn)、去除重影模糊、圖像光照增強(qiáng)、去除雨天模糊、去除鏡面反光等。
其實(shí),在AI+安防這個(gè)賽道上,玩家并不算少,主要可以分為兩類。一類是傳統(tǒng)安防公司,除了海康威視、大華等安防巨頭,還有宇視、東方網(wǎng)力等公司;另外一類就是人工智能(尤其是計(jì)算機(jī)視覺)公司,諸如格林深瞳、曠視科技、商湯科技等明星創(chuàng)企。老牌安防企業(yè)的升級(jí)和布局自不必說,能夠吸引眾多的計(jì)算機(jī)視覺企業(yè),是因?yàn)榘卜李I(lǐng)域確實(shí)存在用戶痛點(diǎn)。
陳瑞軍認(rèn)為,這兩類企業(yè)各自有不同的優(yōu)劣勢。傳統(tǒng)安防公司體量大,AI技術(shù)需要一步步積累,現(xiàn)在開始轉(zhuǎn)型或布局,稍微晚了一些。新興的AI類創(chuàng)業(yè)公司,對于安防市場市場的渠道、產(chǎn)品化落地方面,也不算擅長。
而這兩點(diǎn)讓深瞐科技和這個(gè)市場上的其他玩家不同,深瞐既有傳統(tǒng)安防企業(yè)的積累,也有人工智能公司的基因。無論是傳統(tǒng)安防,還是計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù),都開始較早。在渠道、技術(shù)、產(chǎn)品化落地等方面,都有經(jīng)驗(yàn)。
因此,在渠道層面,依托創(chuàng)始人陳瑞軍十多年積累的客戶資源,幫助全國各級(jí)公安機(jī)關(guān)偵破案件,解決實(shí)際問題;在技術(shù)層面,深瞐利用深度學(xué)習(xí),增強(qiáng)計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù),押注在“車輛識(shí)別”和“視頻結(jié)構(gòu)化”上,并在每一個(gè)細(xì)節(jié)處深挖,繼而拓展到其他方面。
陳瑞軍也坦陳,這些技術(shù)深瞐雖然從2013年就開始鉆研,但直到2016年才被整個(gè)公安機(jī)關(guān)認(rèn)可,原因在于政府機(jī)構(gòu)的預(yù)算,需要較長時(shí)間的等待、審批過程,深瞐扮演了最早教育“警察叔叔”的角色,推動(dòng)公安部門列項(xiàng)采購。
陳瑞軍對人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有自己的判斷,人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用場景會(huì)不斷拓展和細(xì)化,應(yīng)用會(huì)越來越豐富,用戶要求也會(huì)越來越高,但人工智能的高技術(shù)門檻讓很多企業(yè)望而卻步。
面對這樣的趨勢,深瞐科技也在籌備一個(gè)新的計(jì)劃:開放自己的研發(fā)能力和研發(fā)平臺(tái),在不同的應(yīng)用領(lǐng)域跟有應(yīng)用基礎(chǔ)和市場能力,但不具備人工智能研發(fā)能力的企業(yè)進(jìn)行廣泛、深層次的合作,共同構(gòu)建一個(gè)開放的AI+安防的生態(tài)圈,促進(jìn)人工智能在安防領(lǐng)域的深度應(yīng)用和發(fā)展。