[
簡(jiǎn)體中文 | English ]
新聞資訊
行業(yè)新聞
關(guān)鍵字：
數(shù)字硬碟錄像機(jī)
網(wǎng)絡(luò)視頻硬碟錄像機(jī)
高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)
IP網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)
網(wǎng)絡(luò)視頻管理平臺(tái)
監(jiān)控系統(tǒng)解決方案
智能視頻監(jiān)控
算法、算力、數(shù)據(jù)三輪驅動(dòng)，安防+AI繼續(xù)前行
人工智慧的概念在許多年前就已經(jīng)被提出，並歷經(jīng)了幾波發(fā)展的浪潮。在安防領(lǐng)域，由於硬體本身問(wèn)題以及算法、算力等制約，很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都沒有取得較大突破。目前，基於最新的機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)方面的研究成果，安防行業(yè)正在依託前端信息感知，後端雲計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，迅速得推進(jìn)著安防信息化、智能化的過(guò)程。
當(dāng)前，機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)是人工智慧的兩(liǎng)大熱點(diǎn)，相關(guān)的開(kāi)源框架是推進(jìn)其發(fā)展的重要動(dòng)力。開(kāi)源框架更新快、可擴展、二次開(kāi)發(fā)性強(qiáng)，對(duì)於相對(duì)傳統(tǒng)的安防企業(yè)降低開(kāi)發(fā)投入和客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)成本非常友好。由此，近兩(liǎng)年間可以看到相當(dāng)數(shù)量的安防企業(yè)都在一定程度上進(jìn)行了人工智慧技術(shù)的投資布局、研發(fā)。
在安防+AI快速發(fā)展的同時(shí)，專(zhuān)注該領(lǐng)域的企業(yè)也開(kāi)始注意到深耕場(chǎng)景、提高算法匹配度的重要性。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優(yōu)越性也僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室裡和數(shù)據(jù)集的排名上，當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺公司真正碰到安防場(chǎng)景時(shí)，許多實(shí)際問(wèn)題開(kāi)始顯現(xiàn)，亟待克服解決。
同時(shí)，算法匹配實(shí)際場(chǎng)景不僅需要通過(guò)構(gòu )建更加複雜、合理的模型，也需要硬體的支持。於是，一些軟體、算法SDK提供廠(chǎng)商開(kāi)始發(fā)展嵌入式硬體產(chǎn)品。
究其原因，算法的底層框架同源導(dǎo )致同質(zhì)化是其一，另一方面是硬體平臺(tái)的效率和能力還需進(jìn)一步提高。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然後在能耗比，經(jīng)濟(jì)性上仍然無(wú)法匹敵專(zhuān)用性晶片ASIC。同時(shí)，安防場(chǎng)景多樣化，碎片化，專(zhuān)用型晶片更有可能為產(chǎn)品提供模塊化的人工智慧能力。
在安防行業(yè)經(jīng)歷過(guò)數(shù)位化、信息化的過(guò)程後，安防系統(tǒng)的產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu )都被進(jìn)一步壓縮，後端系統(tǒng)呈“雲”化趨勢(shì)，前端產(chǎn)品“端”化，同時(shí)“雲”、“端”協(xié)同，雙向發(fā)展。因此，國(guó)際巨頭依然在CPU、GPU、FPGA型集成電路上布局發(fā)展，提高雲端性能和通用性；而終端一側，也出現(xiàn)了初創(chuàng)公司來(lái)彌補終端ASIC能耗比不足、效率不足等問(wèn)題。
伴隨著軟硬體的發(fā)展，大規(guī)模的生物識別、物體特徵識別、視頻架構(gòu )化成為可能，隨之獲得的大量數(shù)據(jù)，可以被篩選和分析，進(jìn)而進(jìn)行關(guān)聯(lián)和推斷，由此基於數(shù)據(jù)的分析和服務(wù)也成為了安防+AI領(lǐng)域的重頭戲。然而伴隨數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)於數(shù)據(jù)、隱私洩露的擔(dān)憂一直存在，許多數(shù)據(jù)採集和利用方面的法律法規(guī)也有待健全；但可以預見(jiàn)，在人工智慧發(fā)展的大趨勢(shì)面前，這些問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)終將被合理規(guī)避。
在算法、算力、數(shù)據(jù)這三家馬車(chē)的驅使之下，安防+AI還會(huì)繼續(xù)前行。
【來(lái)源：CPS中安網(wǎng)】
Copyright 2008 - 2013 BlueStar Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved
解決方案
| 聯(lián)繫我們
售後服務(wù)熱線(xiàn )：400-070-8228
新聞資訊
人工智慧的概念在許多年前就已經(jīng)被提出，並歷經(jīng)了幾波發(fā)展的浪潮。在安防領(lǐng)域，由於硬體本身問(wèn)題以及算法、算力等制約，很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都沒有取得較大突破。目前，基於最新的機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)方面的研究成果，安防行業(yè)正在依託前端信息感知，後端雲計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，迅速得推進(jìn)著安防信息化、智能化的過(guò)程。
當(dāng)前，機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)是人工智慧的兩(liǎng)大熱點(diǎn)，相關(guān)的開(kāi)源框架是推進(jìn)其發(fā)展的重要動(dòng)力。開(kāi)源框架更新快、可擴展、二次開(kāi)發(fā)性強(qiáng)，對(duì)於相對(duì)傳統(tǒng)的安防企業(yè)降低開(kāi)發(fā)投入和客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)成本非常友好。由此，近兩(liǎng)年間可以看到相當(dāng)數(shù)量的安防企業(yè)都在一定程度上進(jìn)行了人工智慧技術(shù)的投資布局、研發(fā)。
在安防+AI快速發(fā)展的同時(shí)，專(zhuān)注該領(lǐng)域的企業(yè)也開(kāi)始注意到深耕場(chǎng)景、提高算法匹配度的重要性。在安防+AI的初期階段，許多視覺模型的優(yōu)越性也僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室裡和數(shù)據(jù)集的排名上，當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺公司真正碰到安防場(chǎng)景時(shí)，許多實(shí)際問(wèn)題開(kāi)始顯現(xiàn)，亟待克服解決。
同時(shí)，算法匹配實(shí)際場(chǎng)景不僅需要通過(guò)構(gòu )建更加複雜、合理的模型，也需要硬體的支持。於是，一些軟體、算法SDK提供廠(chǎng)商開(kāi)始發(fā)展嵌入式硬體產(chǎn)品。
究其原因，算法的底層框架同源導(dǎo )致同質(zhì)化是其一，另一方面是硬體平臺(tái)的效率和能力還需進(jìn)一步提高。由GPU代替CPU處理圖像視頻效率有所提高，然後在能耗比，經(jīng)濟(jì)性上仍然無(wú)法匹敵專(zhuān)用性晶片ASIC。同時(shí)，安防場(chǎng)景多樣化，碎片化，專(zhuān)用型晶片更有可能為產(chǎn)品提供模塊化的人工智慧能力。
在安防行業(yè)經(jīng)歷過(guò)數(shù)位化、信息化的過(guò)程後，安防系統(tǒng)的產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu )都被進(jìn)一步壓縮，後端系統(tǒng)呈“雲”化趨勢(shì)，前端產(chǎn)品“端”化，同時(shí)“雲”、“端”協(xié)同，雙向發(fā)展。因此，國(guó)際巨頭依然在CPU、GPU、FPGA型集成電路上布局發(fā)展，提高雲端性能和通用性；而終端一側，也出現(xiàn)了初創(chuàng)公司來(lái)彌補終端ASIC能耗比不足、效率不足等問(wèn)題。
伴隨著軟硬體的發(fā)展，大規(guī)模的生物識別、物體特徵識別、視頻架構(gòu )化成為可能，隨之獲得的大量數(shù)據(jù)，可以被篩選和分析，進(jìn)而進(jìn)行關(guān)聯(lián)和推斷，由此基於數(shù)據(jù)的分析和服務(wù)也成為了安防+AI領(lǐng)域的重頭戲。然而伴隨數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)於數(shù)據(jù)、隱私洩露的擔(dān)憂一直存在，許多數(shù)據(jù)採集和利用方面的法律法規(guī)也有待健全；但可以預見(jiàn)，在人工智慧發(fā)展的大趨勢(shì)面前，這些問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)終將被合理規(guī)避。
在算法、算力、數(shù)據(jù)這三家馬車(chē)的驅使之下，安防+AI還會(huì)繼續(xù)前行。
【來(lái)源：CPS中安網(wǎng)】
上一篇：
