1月16日，第一期“安·視界”技術沙龍在廣東省公共安全技術防范協(xié)會演示廳舉行。本次沙龍由廣東省公共安全技術防范協(xié)會主辦，廣州市安全防范行業(yè)協(xié)會和深圳市龍崗智能視聽研究院協(xié)辦，安防行業(yè)中的技術及產品專家們齊聚一堂，共同探討人工智能如何在安防行業(yè)的工程化落地。

“慧眼”與“智腦”打造智慧城市

國家特聘專家，北京大學數(shù)字視頻編解碼技術國家工程實驗室深圳分室負責人，鵬城實驗室人工智能研究中心主任李革發(fā)表了“數(shù)字視網(wǎng)膜：視頻監(jiān)控中的’慧眼’與’智腦’”的主題演講。

△李革

視頻監(jiān)控是公共安防的重要部分，視頻產生了大量數(shù)據(jù)，但卻常常是“有眼無珠”。李革認為，媒體大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)存在三大挑戰(zhàn)，分別是儲存難（壓縮問題）、檢索難（模式識別問題）、識別難（對象再識別的問題）。

在存儲難方面，視頻壓縮率的增長率遠低于視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)量增長率；在檢索方面，圖像和視頻數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長對模式識別提出巨大挑戰(zhàn)；在識別方面，從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中標識特定對象非常困難，通常該數(shù)據(jù)集包含從不同攝像機網(wǎng)絡采集的一系列視覺表觀相似的對象。

那么，如何破解這三大難題？構建智能云端圖像視頻數(shù)據(jù)處理中心是其中一種解決方法，但該方式雖可以較好地利用現(xiàn)有的大規(guī)模攝像頭，但卻也存在不少缺點。

比如傳統(tǒng)視覺感知系統(tǒng)在對象檢測、模式識別和場景理解中的準確性不夠高。

那么究竟該如何應對當下面臨的這些難題？李革認為，“云腦＋數(shù)字視網(wǎng)膜”是解決辦法。

“云”是分層解耦的AI平臺，這個不必再贅述。什么是“數(shù)字視網(wǎng)膜”？李革介紹道，人類視網(wǎng)膜同時具有影像重構和特征提取兩大功能，影像重構即精細編碼視覺內容，特征提取即對視頻流的識別理解，眼睛雖然能對將所見圖像完整成像，但大腦對圖像分析是基于提取到的特征。因此城市中視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的有效利用，也可借鑒人類視網(wǎng)膜成像及大腦處理的流程。

李革認為，未來視頻應該分成兩個“流”，即視頻編碼＋特征編碼，未來數(shù)字視網(wǎng)膜的技術框架應該是：視頻特征緊湊表達技術＋高效視頻監(jiān)控轉碼技術。李革還距離傳統(tǒng)是把視頻匯集進行搜索，而用了雙流技術，只傳每個攝像頭的特征流，與傳統(tǒng)結果無異。

李革教授，國家特聘專家，北京大學數(shù)字視頻編解碼技術國家工程實驗室深圳分室負責人，鵬城實驗室人工智能研究中心主任。 美國奧本大學（Auburn University）電子工程博士學位，美國加州大學戴維斯分校（Univ． of California， Davis）電子工程博士后。曾就職于多家跨國公司，從事無線移動通信、手機基帶芯片算法設計和視頻編解碼SoC設計等前沿項目。作為技術與管理帶頭人之一，先后參與創(chuàng)立了兩家半導體設計公司，分別被兩家美國納斯達克上市公司收購。作為項目負責人參與多項國家、省部級科研項目，包括：國家自然基金委－廣東省政府重大專項項目：視頻大數(shù)據(jù)高效表達、深度分析與綜合利用；信產部電子發(fā)展基金項目：AVS 標準的核心芯片的開發(fā)及產業(yè)化；科技部重大儀器項目：超高清視頻實時分析增強儀開發(fā)和應用項目。迄今為止在智能視頻處理和分析、視頻數(shù)據(jù)挖掘等領域發(fā)表多篇國際論文，申請多項國內外專利。

立體防控時代，AI與大數(shù)據(jù)結合落地新思考

廣電安全研究院產品部經(jīng)理謝毅星圍繞“AI＋大數(shù)據(jù)賦能公共安全治理”展開演講。

△謝毅星

謝毅星首先介紹了公共安全治理發(fā)展歷程與現(xiàn)狀，他表示，80－90年代是傳統(tǒng)治理時代，2000－2005年開始了數(shù)字化治理，2006－2012開始網(wǎng)絡化治理，2013－2017年是合成化治理，2018年開始則進入以數(shù)據(jù)為特征的立體防控治理時代，大數(shù)據(jù)與人工智能的結合在這一時代發(fā)揮著重要作用。

謝毅星介紹道，“AI＋大數(shù)據(jù)”在掌握行為軌跡、建立大數(shù)據(jù)分析模型、重大事件監(jiān)測、重點車輛監(jiān)測預警、重點區(qū)域監(jiān)測、賦能社區(qū)安全治理等方面都能發(fā)揮重要作用。廣電運通的AI＋大數(shù)據(jù)能力已在深圳市龍崗區(qū)落地的雪亮工程、龍崗分局智慧警務云平臺落地應用，獲得良好效果。

廣電智能安全研究院謝毅星，通信技術中級工程師，安防行業(yè)11年從業(yè)經(jīng)驗，在安防項目設計、項目管理、產品研發(fā)等方面擁有豐富積累。作為主要負責人，參與及主導了深圳市龍崗分局智慧警務云平臺、廣州市天河區(qū)智感安防區(qū)等多個標桿項目，對安防行業(yè)整體發(fā)展歷程、AI賦能公共安全治理方面有深刻理解。

人臉識別算法準確度與實際落地

依圖科技高級架構師李娜從算法識別準確度的角度來談落地的關鍵路徑。李娜說，人臉識別的認識分為兩派，一派認為人臉識別面臨瓶頸，新的應用場景受到限制，另一派認為人臉識別未來的精度還有進一步提升的空間，還有更多的場景亟待探索�！昂軕c幸，我們國家對人臉識別的認識屬于后者�！�

李娜將人臉識別分為三個階段。2015年以前是1．0時代，那時候的算法精度與人眼相比處于劣勢或基本持平，處于弱智能時代。

2015年后，人臉識別進入2．0時代，彼時機器識別已經(jīng)能超過肉眼大約100倍的水平，當時在1：1比對，即在認證合一驗證場景開始得到應用，在2016年，人臉識別開始在安防有實戰(zhàn)應用，2016年后開始有動態(tài)布控的應用，這意味系統(tǒng)要有實時比對的性能，這對算力和算法都有很高的要求。

人臉識別的3．0時代，不僅是進行識別，而要挖掘人臉識別數(shù)據(jù)之間的關系，讓數(shù)據(jù)會思考，幫助應用進一步落地。這需要更高的識別精度，為此，依圖推出聚類技術，解決數(shù)據(jù)無法復用的問題。

△李娜

李娜，依圖科技高級架構師，哈爾濱工業(yè)大學機電工程碩士學位，高級項目經(jīng)理。曾就職于安防行業(yè)主流廠家，從事視頻監(jiān)控及應用技術，動力環(huán)境監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)技術及視頻智能應用等系統(tǒng)設計及落地方案策劃。作為方案架構負責人之一，曾參與及主導過多個千萬級以上項目，并在公司從模擬監(jiān)控，數(shù)字監(jiān)控向網(wǎng)絡監(jiān)控發(fā)展及與新技術結合落地過程中發(fā)揮了關鍵作用，對安防行業(yè)的發(fā)展路徑有深刻理解及體會。