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[導(dǎo)讀] 預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)其實(shí)是一件很困難的事情, 2019年視頻監(jiān)控市場(chǎng)能在以下方面取得突破: 一、ReID 事實(shí)上,遍布城市的攝像機(jī)里面,扣除卡口攝像機(jī)、電子警察用的抓拍攝像

預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)其實(shí)是一件很困難的事情, 2019年視頻監(jiān)控市場(chǎng)能在以下方面取得突破:

一、ReID

事實(shí)上,遍布城市的攝像機(jī)里面,扣除卡口攝像機(jī)、電子警察用的抓拍攝像機(jī)之外,符合人臉采集標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)相對(duì)而言鳳毛麟角,占比極少。而要最大限度挖掘傳統(tǒng)平安城市、天網(wǎng)工程的治安攝像機(jī)的潛力,無疑ReID是不二之選。

ReID(Person Re-identificaTIon),也稱為行人重識(shí)別、行人再識(shí)別、跨鏡追蹤,是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù),廣泛被認(rèn)為是一個(gè)圖像檢索的子問題,目前主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域,未來與人臉識(shí)別相結(jié)合能夠應(yīng)用于更多更豐富的場(chǎng)景。

ReID本身是一個(gè)非常難的問題,它是要從不同的視頻之中,把同一個(gè)人識(shí)別出來。視頻光照條件的不同、感興趣區(qū)域的分辨率和角度的不同、目標(biāo)被遮擋的情況普遍、穿著相近衣服的人等等,都會(huì)造成識(shí)別的困難。對(duì)于監(jiān)控領(lǐng)域來說,ReID引申出來在實(shí)際應(yīng)用上就是希望把不同視頻內(nèi)的物體關(guān)聯(lián)起來,并可以透過有效的方法把物體找出來,能做到這樣整個(gè)監(jiān)控操作才完整,才能看到大局。

二、LoRa技術(shù)

LoRa是Semtech公司推出的超遠(yuǎn)距離通信的無線標(biāo)準(zhǔn)。LoRa是低功耗廣域網(wǎng)的一種,源于Long Range這兩個(gè)單詞。其具有超遠(yuǎn)距離、低功耗等特點(diǎn),并且只需要一個(gè)網(wǎng)關(guān)就可以管理非常多的設(shè)備,這也從一方面降低了LoRa的部署成本。這對(duì)IoT技術(shù)在城市中的應(yīng)用很重要,遠(yuǎn)距離、低功耗、大規(guī)模這三點(diǎn)具有足夠的殺傷力。LoRa技術(shù)是可以實(shí)現(xiàn)和AI、視頻監(jiān)控進(jìn)行深度融合的,尤其是在視頻監(jiān)控觸發(fā)聯(lián)動(dòng)報(bào)警應(yīng)用方面。

三、智慧城市建設(shè)新模式

最近兩年隨著AI技術(shù)的發(fā)展,AI賦能城市的能力逐漸顯現(xiàn),不僅在視頻監(jiān)控,在社區(qū)、醫(yī)療、教育、金融行業(yè)都催生了很多全新的應(yīng)用。以華為公司為例,在2018華為全聯(lián)接大會(huì)上,華為云推出EI城市智能體,用AI提供更優(yōu)秀的城市交通、水務(wù)、環(huán)保、燃?xì)獾确桨?。這場(chǎng)大會(huì)標(biāo)志著華為云開啟了芯片+框架+平臺(tái)+服務(wù)全棧協(xié)同的組合拳打法,開始全面對(duì)標(biāo)國際AI巨頭。

我們相信在2019年,將會(huì)出現(xiàn)多類型、多樣本的全新的智慧城市建設(shè)新模式,而這都是AI所帶來的,AI將在城市中無所不在。

四、大腦工程

AI說到底還是模擬人的大腦,如果我們將AI賦能的應(yīng)用能力放在城市就是建設(shè)城市大腦。城市大腦的提法要比智慧城市更精煉,是城市管理的中樞神經(jīng)系統(tǒng),概念可能比智慧城市再小一點(diǎn)。如果把城市大腦分解得小一點(diǎn),就會(huì)有城市警務(wù)大腦、城市交通大腦。

過去一年內(nèi),我們看到落地比較好的包括了阿里的城市大腦模式、方緯(佳都科技旗下企業(yè))的城市大腦模式和百度的城市大腦模式,不過以實(shí)際落地來看,交通大腦是最先落地的,這是因?yàn)榻煌ǖ幕A(chǔ)設(shè)施比較好,遍布城市的紅綠燈、信號(hào)燈、電子警察和卡口攝像機(jī),這都和視頻監(jiān)控緊密相關(guān)。

在2019年應(yīng)該會(huì)有不少于10個(gè)大中型城市會(huì)啟動(dòng)城市大腦的相關(guān)建設(shè)工作。

五、視頻大數(shù)據(jù)和視頻云的DT時(shí)代

數(shù)據(jù)時(shí)代(DT)已經(jīng)被提了一些年,但對(duì)視頻監(jiān)控行業(yè)而言,真正的DT時(shí)代啟于2018年,在2019年開始大面積落地。

非結(jié)構(gòu)化的視頻圖像數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化之后就能夠形成視頻圖像大數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以分為四類:

一是全景數(shù)據(jù)。包含空間維度內(nèi)的人、車、物、手機(jī)、門禁、WIFI、物聯(lián)感知、地圖、地址、門牌號(hào)、網(wǎng)格、人口、房屋、單位、城市部件等數(shù)據(jù)。全景數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是多場(chǎng)景內(nèi)的全數(shù)據(jù)、多維度的數(shù)據(jù)解析。

二是全量數(shù)據(jù)。在全景數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上包括時(shí)間維度,全時(shí)空數(shù)據(jù),包含軌跡、活動(dòng)、事件等數(shù)據(jù)。

三是全域數(shù)據(jù)。在全景數(shù)據(jù)之上構(gòu)建數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),屬于多維關(guān)聯(lián)信息,多渠道、多視角、多側(cè)面收集而成。包含了系統(tǒng)所有信息的模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、碰撞和多維感知。

四是全息數(shù)據(jù)。將全域數(shù)據(jù)和視頻圖像進(jìn)行融合,產(chǎn)生立體化空間、多維度、相互關(guān)聯(lián)的全時(shí)空數(shù)據(jù)。典型應(yīng)用包括3D全息投影、虛擬顯示VR、增強(qiáng)顯示AR。全息數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是社會(huì)屬性,體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)價(jià)值。

筆者判斷,數(shù)據(jù)時(shí)代視頻監(jiān)控的特點(diǎn)就是能夠全面看、自動(dòng)看、關(guān)聯(lián)看。全面看,即視頻圖像一體匯聚、全網(wǎng)共享。大范圍內(nèi)多維數(shù)據(jù)的跨系統(tǒng)、跨區(qū)域共享。自動(dòng)看,是高密度、高算力、多算法框架、千億級(jí)圖片秒級(jí)檢索,算得快、比得準(zhǔn)。關(guān)聯(lián)看,視頻大數(shù)據(jù)與社會(huì)、網(wǎng)絡(luò)、政務(wù)、警務(wù)大數(shù)據(jù)等資源的碰撞分析。實(shí)現(xiàn)“圖事件關(guān)聯(lián)”、“人臉、車輛、手機(jī)等多軌合一”等應(yīng)用。

六、3D、AR、VR深度融合應(yīng)用

2018年北京安博會(huì)作為視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo),我們能夠看到的視頻應(yīng)用系統(tǒng)已經(jīng)逐漸過渡到三維的深度融合,就是將3D地圖、AR、VR三度技術(shù)和視頻、數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合,然后開發(fā)出全新的應(yīng)用。

這種深度融合應(yīng)用的基礎(chǔ)將是視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、視頻解析平臺(tái)、視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫,還有一種城市管理基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)平臺(tái)(也被稱為一標(biāo)三實(shí)網(wǎng)格化系統(tǒng)),而這些數(shù)據(jù)都能夠和3D、AR、VR相結(jié)合。比方說我們可以將多維數(shù)據(jù)直接內(nèi)嵌到三維的地圖里面來,通過AR增強(qiáng)顯示的方法將視頻直接內(nèi)嵌到地圖中來,實(shí)現(xiàn)可視化實(shí)時(shí)城市畫面呈現(xiàn),通過VR技術(shù)將各類數(shù)據(jù)直接投視在人的眼中,實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的及時(shí)獲取。

七、聲紋+CV技術(shù)

音視頻系統(tǒng)中的聲音筆者認(rèn)為一直沒有得到充分挖掘,我們已經(jīng)看到眾多的CV頭部企業(yè)對(duì)語音都進(jìn)行了大手筆的投入,市面上也出現(xiàn)了眾多的語音識(shí)別公司,雖然在2018年我們并沒有看到特別好的聲紋+CV技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用,但筆者相信二者相結(jié)合將產(chǎn)生巨大的潛力。以門禁系統(tǒng)為例,我們可以采用人臉+聲紋的雙模式,輸入一個(gè)人臉然后調(diào)取一個(gè)人的聲紋進(jìn)行二次確認(rèn),或者輸入一個(gè)人的聲紋然后再調(diào)取一個(gè)人的人臉進(jìn)行二次確認(rèn),就能夠?qū)崿F(xiàn)1:1的精確匹配,可大大提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和誤報(bào)率。希望2019年在這方面能夠看到行業(yè)的新應(yīng)用、新熱點(diǎn)。

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