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从IVS到AI这一浪,一批企业倒在了沙滩上
作者: 发布日期:2017-11-22点击数:4886
 2007年,智能视频分析技术就很火了,当时叫做IVS技术。曾有两段文字被广泛引用:

 

智能视频系统要解决的问题有两个:一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来,由机器来完成这部分工作;另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图像。背景:操作人员盯着屏幕电视墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息而使这项工作失去意义;伦敦地铁案中,安保人员花了70个工时才在大量磁带中找到需要的信息。

 

如果你还觉得视频分析离我们很遥远,那么以下几个工程案例会让你觉得视频分析技术已经在中国大规模应用了:青藏铁路07年10月竣工验收,全线1000路通道采用视频分析,对全线铁路进行入侵保护;刚刚开通的北京地铁5号线,全线23个车站,重点区域采用丢包探测及入侵探测;北京航空信息中心机房,采用入侵探测及防尾随;地铁13号线,利用视频分析抓住偷窃贼;浦东机场、首都机场及已经多条在建项目,均使用视频分析技术……

 

以上两段文字是小编写的(也是实际项目经历),被大量引用,当时的IVS没有现在的AI火,但是行业也绝对看清了安防监控行业的痛点及发展方向,那就是:视频图像的自动化分析识别及视频数据的结构化应用。


现在的“安防+AI”解决的问题跟当时是完全一致的,只不过背后的技术支撑变化了。


 

当时的视频分析厂家主要是国外产品,如以色列的NICE、MATE、IOImage(贝尔信OE)、澳大利亚的Iomniscient、以及被霍尼韦尔收购的Activeye、被西门子收购的Vistascape,另外就是采用OV的专利分析技术产品,如PELCO,BOSCH,TYCO及海康等。国内主要有一些研究所,如清华研究所,中科院等,还有如汉王、博思廷、智安邦、文安、上海皓维、弘视等自主研发算法公司。在具体应用上,当时由于价位及客户接受等因素,视频分析主要应用在铁路、地铁、机场、奥运场馆、重要机房等场所,主要应用模式是入侵探测。


 

小编想说,当时的视频分析技术(IVS,VCA)其实对安防监控行业的问题看的很准,并且很多企业走在了前面,积极推出了一些产品,但是,时机不成熟,步子大了,裤子没跟上。看看当时的宣传:视频内容分析技术通过对可视的监视摄像机视频图像进行分析,并具备对风、雨、雪、落叶、飞鸟、飘动的旗帜等多种背景的过滤能力,通过建立人类活动的模型,借助计算机的高速计算能力使用各种过滤器,排除监视场景中非人类的干扰因素,准确判断人类在视频监视图像中的各种活动。小编有幸早期参加了几个铁路及地铁项目,感觉:坑!


 

 

视频分析方法主要有3类,一类是背景减除方法、一类时间差分法、一类光流法。背景减除方法是利用当前图象和背景图象的差分(SAD)来检测出运动区域的一种方法,可以提供比较完整的运动目标特征数据。


当时的视频分析技术主要有两种架构方式,一种是基于后端服务器(或者DVR/NVR)方式;另外一种采用DSP方式(编码器),当时认为,DSP方式明显优于后端服务器方式,在此方式下,视频分析单元一般位于视频采集设备附近(摄像机或编码器),这样,可让系统只有当报警发生的时候才传输视频到控制中心或存储中心,大大节省的网络负担及存储空间,这就是今年海康力推的边缘智能(海康的Cloud AI强调前端,实际混合模式)的前身吧。

 

众所周知,IVS技术昙花一现,十年之后挟AI技术重新来过的安防人工智能又让行业重新起飞。过多的错误警报或者错失重要事件,严重影响了用户对视频分析的使用,同时过高的市场宣传及用户心理预期,也是一个重要因素。因此小编一直呼吁,此番AI的宣传也悠着点,给研发落地留点时间



当时,环境因素(摄像机角度/距离、光照、天气、现场拥挤程度、背景)、计算能力(DSP、CPU的算力);算法问题(二维画面的景深问题,地形透视问题)、高低速移动、阴影区等问题,都在当时的算法模式、芯片能力局限下得不到很好的解决。


十年之后,当算法、算力瓶颈得到解决,安防格局大变,很多IVS火热时期的企业掉队了,包括以色列、美国及中国的算法公司,包括大名鼎鼎的OV公司,包括算力公司TI公司,一堆前浪倒在沙滩上。除用户,很多行业集成商受的影响较大。

 

当然,也有的企业坚持下来,并且始终专业并专注于视频监控的人工智能应用研发,十年间,从背景建模到深度学习实现平稳的转换和过渡,真正发挥了比较独特的“AI+安防”双基因优势,并不断积累和放大。在如今的“无AI,不安防”时代,海康大华基本打通了全产业链并在公安及交通大有作为,旷视和商汤则挟资本助力意欲进攻“城市眼一级的应用(不然感觉对不起投资商),而众多中小企业及集成商,众多的非一线安防领域,对AI的渴求也是非常明显的。视频AI越来越好用的同时,也应该越来越让用户用得起;视频AI平台应用在中小细分行业将很快迎来快速增长。


 

2017年11月8日,在视频分析领域有多年积累的应用的博思廷,发布博思廷V6s 视频监控人工智能平台及1024家金牌合作伙伴计划(千家计划)。博思廷是一家以自主研发人工智能图像识别算法为核心,深谙多行业应用的视频监控智能化产品及解决方案提供商。一直以来,在高大上的安防企业及集成商幕后提供视频分析模块及技术引擎。当十年之后AI赋能安防再次进入快车道,他们决定从幕后到前台,合力一处,推出V6s平台,意欲赋能集成商AI。


 

 

本次发布会上,博思廷推出了视频监控人工智能平台V6s,构造出以视频联网为基础,以多种智能视频分析子系统模块为核心的视频图像综合应用管理平台。博思廷创新推出“1+9”解决方案,“1”指的是视频监控联网基础平台,“9”指的是人脸识别、人体识别、安防事件、车辆识别、交通事件、疲劳检测,视频侦查、客流统计、运维管理等多种子系统智能模块。博思廷给出的解决方案一举解决了进入门槛高、产品能力弱的行业难题,以模块化的方式提供,集成商和用户可以根据需要选取特定的模块定制方案。


 

V6s系统组网方式(新建、升级、对接模式)

 

如今AI遍地开花,目前的“人车物”识别及结构化分析大行其道,很多没有AI实力的安防企业为了AI而AI,而高大上的安防企业和CV公司还忙着高端市场,因此,有着AI及安防双重基因的博思廷对市场需求的理解及时机的把握还是很到位的,其在视频监控AI的业务引擎”,即数据及场景方面是有优势的,在算法方面,小编相信有安防基因的企业尤其有大量落地案例的企业,比CV类算法公司更了解用户的需求。


不过对于其所谓的72种算法,尤其所谓的安防识别中的“打架、追踪”识别模式,小编认为,以目前的安防人工智能水平,尤其是二维画面下的识别(主要是针对内容的分析和简单逻辑判定)模式,此类应用还是噱头成份大于实际需求,参考之前深瞳的多目相机立体识别情况,虽思路不错,但落地未遂,路还漫漫。

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