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丝足伊人直播|手机偷拍官网视频

来源: 网站管理员
2019/05/15 15:57:20 已浏览:

2019年5月9日,宇视科技(uniview)在北京发布IMOS 8.0操作系统、AI 明星产品、构建文明路口的“双电警”智能交通解决方案;披露『AI Ready!安防人工智能规模应用方案』实战探索,在云、边、端侧实现方案产品迭代,与现场600位合作伙伴共同围绕AI工程化、云架构、好的AI摄像机等方面开放探讨,抢占人工智能变革高地。

  

  图 人脸速通门现场演示、解读如何成就好的AI摄像机、以云边端组合,迭代算力,推动AI规模化落地

  从张学友演会抓逃,为重庆部署全国高校规模人脸门禁,到AI人脸识别守护北京公租房12万居民……宇视高品质、高可靠、一体化的安防解决方案,此前已在海淀、丰台、西城、东城、大兴、房山、通州、密云、延庆、昌平、顺义、怀柔、平谷等13区的平安城市和科技创安项目中有诸多应用,覆盖治安监控、电子警察、卡口、城管等几乎所有方面,可靠运行多年并持续扩容。在宇视前端设备规模应用中,以『天目』为代表的的AI卡口在北京超过万路,技术革新符合首都地区治安防控和交通管理的高要求,24/7/365无间断可靠守护北京居民的出行生活。

  直面 A I落地挑战 实现规模化部署

  2018年11月,宇视研究院携手中科院自动化所,发布《安防+AI 人工智能工程化白皮书》,指出人工智能技术取得突破性进展,以人脸识别为代表的应用在安防行业迅速落地,相关技术与产品化已趋于成熟,但如何解决实地安装难、算法应用深度不足、数据安全等问题,以满足用户在人工智能方面的真实需求,仍是安防厂商们下一阶段需要解决的痛点。

  宇视『AI Ready!安防人工智能规模应用方案』,根据业务需求与应用场景差异,从智能算法、产品部署与安装等多维度,保障AI解决方案高效落地。以人脸应用场景为例,根据对象有无被识别意识,分为配合与非配合式两种,前者部署人脸速通门、门禁等设备,并对后者推行人脸抓拍与轨迹分析方案,解决算法应用不足的问题。

  数据安全方面,宇视AI系统对前端设备进行加密,所获数据通过合法准入后,才能存储于服务器,而所有平台数据则以全局管控方式进行安全把控;此外,与第三方进行业务往来时,安装边界安全设备,实现横向防御。工程安装方面,通过3D化模拟部署,提前预演前端安装的真实效果,从场景、角度、高度与焦距等方面,进行科学设计,完成实地布局。

  云边端组合 创新城市云架构

  调研机构IHS报告称,全球视频安防摄像机2018年出货总量1.8亿台,产生的数据总量更是挑战,而在人工智能与5G等技术刺激下,数据容量会持续激增。如何应对海量数据带来的网络带宽压力、数据处理成本与研判效率等问题?宇视结合云端计算与边缘计算的优势,推出云边端组合方案,给出答案。

  北京发布会现场,宇视初步解读云架构。针对数据类型差异,如大数据挖掘与大规模机器学习等需集中式处理的计算,交由云端服务器处理;而对实时交互与研判的计算,则在边缘节点完成。云端大数据分析得出的智能规则,可下发至边缘节点,优化业务运算能力;边缘侧也是云端大数据的采集终端,并消化云端计算与带宽压力。两者相互协同分工,保障AI工程化算力。

  算法vs 软件 如何定义好的A I 摄像机?

  AI场景对图像质量与处理效率提出更高要求,宇视在展会现场,推出四目全景等多款高清智能相机,精工品质定义好的AI相机。光学与图像信号处理ISP方面,超出传感器或光学处理范围时,触发外置补光设备,并根据不同场景,自动适配白光、红外、爆闪灯不同光源。以智能算法,实现图像自适应处理能力。

  智能处理方面,宇视前端研发团队,以工程化落地为支撑,在实际场景中进行适配,从而对人流密度统计与人脸识别等算法进行评估与定制;网络与编码方面,宇视相机在前端控制视频图像等数据大小,并合理平衡带宽和图片质量,以适应不同场景的网络能力,减少带宽压力。

  结构与产品工程方面,由于算法前置,导致研判前移,因此AI相机规划与普通高清相机不同,会出现各种前端联动小系统,如:智能报警、警戒、门禁等;另外,针对户外场景,宇视提供高级别防水防尘、电气长效稳定、电磁抗性、防雷防静电、产品一致性等多方位保障。

  对于新进安防的企业所提“软件定义摄像机”技术路线,宇视副总裁、供应链专家刘常康举例分析:国内4-7级市场,客户需在夜间看清鱼塘,再怎样软件调亮,都无法达到四颗灯补光水平;镜头组合也无法通过软件调节出来,这是光机电组合的硬件能力。因此,只有以场景为核心,定义并配置摄像机分辨率、补光、ISP,合适算力加周边配置,场景也定义了摄像机的外型功能,甚至端方案组合,因此『场景定义摄像机』才可称为好的AI摄像机。
文章转载链接:华强智慧网 http://news.hqps.com/article/201905/304097.html

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