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視覺感知智能化 華為機器視覺構筑領先精準視頻智能

2020-08-07 15:07:10 華為機器視覺 點擊量:31060
  【安防展覽網 品牌專欄】 人工智能是讓計算機模擬人類去看、去聽和去讀。圖像、語音和文字的理解,基本構成了現在的人工智能。實驗心理學家赤瑞特拉(Treicher)的著名心理實驗得出:人類感官獲取信息有83%來自視覺,所以在當前人工智能應用中,50%以上與機器視覺有關。
 
  人類進入智能社會的基礎是數字化,萬物感知是將物理世界數字化的前提,65%的行業數字化信息來自于機器視覺,而前端視覺感知的種類、數量和質量決定了智能化程度的高低。
 
  作為機器視覺的感知終端,智能攝像機在5年前便已經出現,與傳統高清網絡攝像機(IPC)不同,在AI深化的智能時代,前端攝像機越智能,就越能適應復雜多變的環境,抓住稍縱即逝的時機,采集到更高質量的視頻數據。
 
  但是受限于當時算法和芯片技術,在雨天、沙塵、霧霾等不可抗拒的環境因素影響時,會導致成像質量不佳;另外場景中的角度、遮擋、光線和像素等因素也會導致目標識別的準確率偏低,很難將智能真正應用于實戰。尤其是復雜場景下的視頻采集一直是業界的難題,比如大角度、低照度人臉抓拍、夜間低照度場景人車抓拍,白天玻璃強反光下車內人臉抓拍等。
 
  面對這些挑戰,整個業界對攝像機智能化的訴求越來越高,攝像機已經從以“編碼”為中心的10年一代轉向了以“人工智能”為核心的3~6個月一輪迭代,要求攝像機內置智能算力、有開放OS、能夠在線加載算法。
 
  讓攝像機從“看得見、看得清”,進而能夠“看得懂”。前端視覺感知智能化,提升了算力效率同時降低了反應時間,進而提升了視頻、圖片及各種數據采集的質量和協同性,有效了解決了上述各種挑戰,為前端“全息感知”奠定基礎。
 
  華為機器視覺在2018年3月提出前端智能攝像機“軟件定義”的理念,在2020年6月主導首個軟件定義攝像機國際標準,推動架構及接口形成ITU-T標準。通過領先的前端智能架構,通過AI算力加持,引領在圖像和智能感知優勢與創新,通過軟件定義實現多業務多場景的智能按需使用,可持續演進。
 
  華為攝像機以SuperColor 算力換存儲、SDC OS、IoT生態倉、HoloSens Store等多項突破性創新,深化視覺感知智能化,提升全天候全場景的視覺數據采集的質量,構筑領先精準視頻智能。
 
  華為倡導的機器視覺前端智能化,主要有以下幾個方面考慮:
 
  第一,增強全天候圖像質量:根據環境的照度、目標速度等變化,前端AI算法實時調節攝像機ISP參數(如快門、光圈、曝光等系數),輸出最佳的抓拍圖(去重的、保證最優姿態的圖片);前端智能還可以精準地做到人臉和人體數據的關聯。從而增強全天候的圖像質量。
 
  第二,適配多樣性場景:前端智能可適配復雜多場景,如攝像機在不同時段、不同預置點設置不同場景化智能,白天做車輛排隊長度檢測、事故檢測、夜間做違停抓拍檢測,或者預置點間不同智能切換,充分發揮智能化的效能。軟件定義來消化客戶個性化/場景化的算法訴求,降低多樣化算法交付的敞口風險,提升客戶智能創新的響應能力。
 
  如華為X/M/C/D四大系列攝像機均支持SDC OS,使得軟件與硬件解耦,通過輕量化容器技術構建面向多算法的集成框架,讓各算法獨立運行,實現算法的快速加載與在線迭代。同時,華為推出HoloSens商城,旨在聚合機器視覺生態合作伙伴,為客戶提供面向各行業應用場景的智能能力選擇。
 
  第三,實現毫秒級聯動系統響應:前端智能有利于業務快速閉環和系統間聯動,如車路協同V2I高速運動場景,視頻感知的路側信息要毫秒級實時發布給附件車輛,保障通行安全。
 
  攝像機與補光燈、雷達、紅綠燈信號檢測器等外部配套設備需要毫秒級完成聯動,在恰當時刻曝光、針對不同區域啟動精準補光,與紅綠燈信號檢測器周期同步,輸出有效的取證圖片。此外如雷球聯動、槍球聯動、人車道閘聯動場景,前端智能化更有利于保障業務的實時性,大幅提升系統的響應效率。
 
  第四,提升算力效能,降低整體TCO:前端攝像機僅處理單路視頻,對算力制程要求比后端更低,信號處理時可直接從RawData獲取數據,算力成本低,處理效率高。
 
  前端智能化輸出優質圖片,可減少后端二次解碼環節,專注于智能分析。同樣算力下,圖片分析比視頻分析的效率高10倍。在1000路智能分析的典配場景,前端智能比后端智能的TCO節約55%。
 
  第五,提升工程效率:前端智能化系統架構有支持多算法并行、多功能合一的優勢,如一個攝像機可同時支持電警、卡口、流量檢測等業務能力,而原來需要三個不同設備才能實現,所以前端智能大大降低了工程實施的難度,提升了工程效率。
 
  華為是軟件定義攝像機理念的提出者,堅定的踐行者。在XX智慧城市建設中,通過前端智能攝像機全部普及,極大的提升了前端數據采集質量,智能分析效率提升10倍,智能可用效果提升數倍,整體TCO降低50%以上。
 
  前端智能化已經形成產業共識,業界主流廠家和用戶都在積極思考、參與和擁抱,華為提出了軟件定義攝像機,其他有的廠家已經跟進,有的提出了異曲同工的“場景化智能攝像機”等,形成良好的產業生態,而且相關的標準也逐步形成了業界共識。
 
  視覺感知智能化,可以極大提升數據采集的質量,同時降低后端數據處理的算力消耗,降低整體TCO,同時分布式處理也提升了系統可靠性。視覺感知智能化,從源頭影響數據的產生,支撐釋放海量視頻數據的價值,構建物理世界的數字孿生。

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