這就涉及到智能化視頻監(jiān)控接下來要解決的兩個核心問題：

★ 如何保證攝像機端優(yōu)先捕捉有特征信息的高清圖像，來緩解后端分析系統(tǒng)的工作壓力，并為深度學習提供更多高質量的樣本數(shù)據(jù)？

★ 如何充分利用深度學習和訓練的成果，不僅用于數(shù)據(jù)挖掘和分析上，還要正向反饋給前端攝像機，讓它們在捕捉高價值信息時能更高效，更可靠?

有鑒于此，?？低暸c英特爾公司密切配合，使用英特爾 Movidius VPU視覺處理單元，采用人工智能和機器學習相關的軟硬件技術，開發(fā)了“深眸”全局攝像機，推進視頻監(jiān)控智能化，為平安城市保駕護航。

定點+動點： 看得全，更看得清、看得準

“深眸”全球攝像機采用創(chuàng)新的“雙鏡頭”設計，集合定點廣角攝像頭和動點長焦攝像頭。廣角攝像頭負責視頻采集，長焦攝像頭負責捕捉視頻關鍵特征信息畫面。定點看全景，動點看細節(jié)。監(jiān)控距離遠、范圍廣，可以持續(xù)抓拍細節(jié)，解決了使用場景單一、抓拍效率低、無法在開放式場景進行特征信息采集的問題，絕對“看得全”。

具備“雙鏡頭”功能的?？低暋吧铐比謹z像機

更重要的是，在英特爾 Movidius VPU視覺處理單元的指揮下，兩個鏡頭可以彼此配合。

在城市監(jiān)控視頻后期調用的過程中，VPU 中內置的智能學習芯片會讓攝像機先借助算法做判斷，自動檢測和識別人員、車輛等特征信息，只要發(fā)現(xiàn)有目標進入預定區(qū)域，它就會調動定點鏡頭進行快速檢測，并協(xié)調動點鏡頭進行快速鎖定和抓拍。從而做到“看得清”，“看得準”。

因此，集成了人工智能的“深眸”，避免了誤報和誤拍，不會傳送大量無效圖像到后端，也不再需要大量枯燥無味的人工人眼識別過程，節(jié)省了寶貴的網絡和計算資源，更讓人解放出來，可以做更有價值的事情。

到目前位置，“深眸”已經在各地公安和交通部門進行大量測試，相較傳統(tǒng)前端設備的高誤報率，“深眸”全局攝像機對人、車等特征信息的識別率達到了90%以上，大幅提升了圖像識別準確率。

閉環(huán)反饋，智能進化

“深眸”的特別之處還在于，它是一款可以不斷進化的攝像頭。

在英特爾的協(xié)助下，?？低曉O計了一套高效的“數(shù)據(jù)采集—計算識別—算法優(yōu)化—算法更新”的正反饋創(chuàng)新模式。攝像頭采集和傳送的數(shù)據(jù)，經過英特爾Movidius VPU處理、提取信息特征后，會傳送到后端的深度學習平臺，用于進行樣本訓練，優(yōu)化機器學習算法，然后可以遠程升級前端的攝像機，使其不斷進化，更加智能。

?？低曋悄芤曨l監(jiān)控系統(tǒng)正反饋創(chuàng)新邏輯示意圖

同時，為了滿足深度學習平臺的大量浮點運算能力需求，海康威視準備使用英特爾至強融核 處理器，以及用于并行計算環(huán)境I/O 加速的英特爾 Omni-Path 架構（簡稱 OPA）。單顆至強融核 處理器可以有多達72個內核，以及超過3TFLOPS的性能，并可直接訪問大容量內存，非常適合處理海量視頻內容。而 OPA 的傳輸能力可以達到100G bps，以超低延時，提升多機訓練時的交互和并行效率。在深度訓練的軟件上，?？低暫陀⑻貭枖y手優(yōu)化相關算法和計算框架，例如基于英特爾提供的MKL-DNN庫，以及針對英特爾 架構優(yōu)化的Caffe框架，以便于向至強融核 處理器平臺和 OPA 平滑遷移，加速整個智能監(jiān)控系統(tǒng)的進化。

人工智能，解放人類

導入英特爾人工智能軟硬件、而且不斷智能升級的“深眸”，得到了用戶認可?！皝碜杂谟脩舻姆答侊@示，新系統(tǒng)能夠很好地提高破案效率，”沈林杰表示：“原來通過人工觀察攝像機畫面逐個找人的方式，變成通過機器以人找人，以人臉找人臉。新的模式顯著提升了工作效率，也大大提高了準確率?！?/p>