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分析AI多攝技術(shù)與產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀

我快閉嘴 ? 來源:安防展覽網(wǎng) ? 作者:安防展覽網(wǎng) ? 2020-07-06 10:27 ? 次閱讀
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安防行業(yè)龍頭企業(yè)??低?/u>AI多攝家族產(chǎn)品集體亮相,成為展會(huì)現(xiàn)場亮點(diǎn)之一。為什么??低暯衲陼?huì)將AI多攝作為重點(diǎn)產(chǎn)品展出,多攝會(huì)給未來AI攝像機(jī)帶來怎樣的影響,現(xiàn)階段AI多攝技術(shù)的難點(diǎn)有哪些???低暻岸水a(chǎn)品總監(jiān)王威就相關(guān)問題接受媒體群訪,對AI多攝技術(shù)與產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀做出闡述。

為什么安防行業(yè)需要多攝?

在AI全面爆發(fā)之前,大部分用戶對于監(jiān)控?cái)z像機(jī)的要求可能就只是做視頻監(jiān)控,事后可以去查閱錄像,那單攝的槍機(jī)和球機(jī)就已經(jīng)能夠很好的滿足需求,但隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展壯大,讓用戶看到了智能的可行性,也激發(fā)了用戶多種多樣的智能需求。以路口場景為例,用戶需要對整個(gè)路口的車流人群態(tài)勢進(jìn)行把控,這就需要一個(gè)長焦鏡頭對路口大場景進(jìn)行全場景覆蓋,同時(shí)還需要對所有移動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行全結(jié)構(gòu)化屬性提取,這就需要一個(gè)短焦鏡頭對目標(biāo)細(xì)節(jié)進(jìn)行捕獲,單一鏡頭的攝像機(jī)是無法同時(shí)滿足這類需求的。另外,由于同一個(gè)場景下不同目標(biāo)的移動(dòng)速度等特征不一致,可能需要不同的快門參數(shù)和補(bǔ)光條件,這同樣也是單攝解決不了的問題。因此,智能時(shí)代,單攝技術(shù)已經(jīng)無法滿足同一個(gè)場景下日益增長的各類智能需求。多攝是用戶需求變化驅(qū)動(dòng)帶來的一種軟硬件技術(shù)的革新,一種新的智能產(chǎn)品解決方案,可以兼顧同一個(gè)場景下的多重智能需求,場景定義,多攝合一,是未來AI攝像機(jī)的必然形態(tài)。

AI多攝技術(shù)難點(diǎn)在哪?

AI多攝技術(shù)確實(shí)可以用一臺設(shè)備兼顧同一個(gè)場景下日益增長的智能需求,那么,AI多攝僅僅是多個(gè)鏡頭的硬件疊加嗎?恐怕答案沒有想象的這么簡單。據(jù)王威介紹,多攝是一系列復(fù)雜技術(shù)的集合,是體現(xiàn)出攝像機(jī)軟硬件集成的境界。

多鏡頭之間并不是孤立存在的,而是彼此關(guān)聯(lián)的,細(xì)節(jié)鏡頭中出現(xiàn)的目標(biāo)位置是能夠在全景鏡頭中一一對應(yīng)起來的,這樣才可以實(shí)現(xiàn)后續(xù)的各種聯(lián)動(dòng)抓拍,軌跡定位,布控跟蹤等應(yīng)用;

第二,多鏡頭之間的協(xié)作涉及到各種復(fù)雜的光學(xué)設(shè)計(jì)及ISP圖像算法,比如上下鏡頭之間的全彩和紅外補(bǔ)光如何能做到互不串?dāng)_,再比如黑光的雙sensor融合如何能做到對準(zhǔn),或者是當(dāng)全景鏡頭發(fā)現(xiàn)目標(biāo),細(xì)節(jié)鏡頭怎樣在毫秒之間完成變倍對焦抓拍等一系列動(dòng)作,這些都是多攝的技術(shù)難點(diǎn)。

海康威視通過多年技術(shù)布局,現(xiàn)在已經(jīng)很好的解決了多攝應(yīng)用的這些技術(shù)難題,所有多攝產(chǎn)品都能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用,已在全國多個(gè)大型項(xiàng)目中落地。

AI多攝產(chǎn)品優(yōu)勢有哪些?

其實(shí),早在2016年,??低暰桶l(fā)布了多款A(yù)I多攝系列產(chǎn)品,包括鷹眼、黑光、合智能、雙目/三目立體視覺產(chǎn)品系列等。

通過多年布局,??狄呀?jīng)攻克了多攝眾多復(fù)雜的技術(shù)難題,完成了整個(gè)AI多攝產(chǎn)品體系的建立健全,并通過AI多攝產(chǎn)品衍生出更加完備的系統(tǒng)架構(gòu)及更多豐富的行業(yè)應(yīng)用。此次安博會(huì),??低暫现悄芏噻R頭系列攝像機(jī)(包括全局、雙艙、槍球)作為AI多攝家族產(chǎn)品的代表,現(xiàn)場展現(xiàn)了實(shí)時(shí)效果,無懼安博會(huì)現(xiàn)場高密度大流量高負(fù)荷的考驗(yàn),體現(xiàn)出實(shí)戰(zhàn)能力。

而說到??低旳I多攝產(chǎn)品的優(yōu)劣,王威從四個(gè)方面進(jìn)行了分析。

他認(rèn)為,評價(jià)一臺AI智能攝像機(jī)的好壞是看它能否解決場景的問題和滿足用戶的需求??梢詮男螒B(tài)、光學(xué)和智能3個(gè)方面去看,其中形態(tài)和光學(xué)的比重可能會(huì)占據(jù)80%以上的比重。因?yàn)樾螒B(tài)搭建框架,光學(xué)奠定基礎(chǔ),智能豐富應(yīng)用。形態(tài)框架和光學(xué)基礎(chǔ)不打牢,就無法輸出高質(zhì)量的圖像源,后續(xù)的智能分析也無法發(fā)揮作用,反之,當(dāng)框架和基礎(chǔ)打牢,配合基于場景定制的智能算法,可以達(dá)到事半功倍的效果。

在形態(tài)方面,海康威視已經(jīng)發(fā)布了全系列雙艙、全局、DT感知槍球、鷹眼等AI多攝形態(tài)家族產(chǎn)品,可以串點(diǎn)成線,連線成網(wǎng),構(gòu)筑立體防控網(wǎng)絡(luò)。由雙艙、全局等多攝產(chǎn)品構(gòu)成的點(diǎn),兼顧大場景及細(xì)節(jié),實(shí)現(xiàn)全場景感知,全要素提??;由DT感知槍球產(chǎn)品連成的線,延長追蹤路徑,實(shí)現(xiàn)布控跟蹤,全域鎖定;由AR雙目重載云臺 、 AR鷹眼及AR低空全景拼接系列產(chǎn)品串聯(lián)成網(wǎng),實(shí)時(shí)展示目標(biāo)移動(dòng)實(shí)景地圖,實(shí)現(xiàn)跨境接力,立體防控。這些應(yīng)用,全都得益于多攝形態(tài)產(chǎn)品能夠在同一個(gè)場景下兼顧多重復(fù)雜的智能功能。

在光學(xué)方面,海康威視擁有自主研發(fā)的光學(xué)系統(tǒng),的成像品質(zhì),從2011年在業(yè)界發(fā)布星光產(chǎn)品,再到2015年的星光+,2016年的黑光和2018年的AI黑光,一直在光學(xué)成像領(lǐng)域持續(xù)突破。在此期間,??低暦e累了大量先進(jìn)的光學(xué)設(shè)計(jì)技術(shù)、適用于安防監(jiān)控場景的圖像ISP技術(shù)以及微米級的生產(chǎn)工藝。比如鷹式聚焦技術(shù),能夠在毫秒之間完成變倍聚焦抓拍的動(dòng)作,幾乎零延時(shí),聚焦快又準(zhǔn),抓拍全程清晰,不會(huì)漏過任何一個(gè)移動(dòng)的目標(biāo);MIS混合防抖 &ATK4.0 穩(wěn)定跟蹤技術(shù),可以保障在目標(biāo)跟蹤過程中,畫面全程平滑穩(wěn)定;RTM實(shí)時(shí)建模,全程無懼遮擋,定位目標(biāo)經(jīng)緯度及時(shí)空方位。再比如黑光的六軸微米級AA制程工藝,可以保障黑光的雙sensor雙光融合,誤差小于頭發(fā)絲粗細(xì)的1/30,4個(gè)像素以內(nèi)。再比如自研的異形補(bǔ)光防串?dāng)_技術(shù)和無光污染的混合補(bǔ)光技術(shù),都能夠保障AI多攝產(chǎn)品在夜間也能表現(xiàn)如白天般出彩。

在智能方面,??低暽罡卜佬袠I(yè)多年,對用戶的業(yè)務(wù)情景及使用場景有深入的理解,上千人的研究院智能算法團(tuán)隊(duì),可以輸出專為用戶業(yè)務(wù)場景定制優(yōu)化的AI算法,能夠?yàn)橛脩籼峁┝己玫闹悄軕?yīng)用,同時(shí),AI開放平臺還可以為碎片化場景提供一站式算法定制。

AI多攝如何定義未來智能攝像機(jī)?

在AI來臨之后,對前端攝像機(jī)的要求有了很大變化。基于深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)給安防行業(yè)帶來的影響之一就是,將視頻轉(zhuǎn)化成機(jī)器可以看得懂的數(shù)據(jù),攝像機(jī)從一個(gè)視頻采集端變成了一個(gè)數(shù)據(jù)感知端,就像人的信息感知80%來自于視覺,未來前端攝像機(jī)通過視頻所感知的信息和數(shù)據(jù)也會(huì)成為中心大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的主體成分。AI數(shù)據(jù)時(shí)代,攝像機(jī)應(yīng)該要具備“四全”的能力,是全天候適應(yīng)能力,能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的光線,應(yīng)對各種惡劣天氣,保證全天候的高質(zhì)量圖像源頭;第二是全場景感知能力,用一臺設(shè)備就能夠?qū)ΡO(jiān)控場景中所有用戶關(guān)注的目標(biāo)進(jìn)行感知;第三是全要素提取能力,為了后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,除了要能夠感知目標(biāo)之外,還需要對所有能夠描述目標(biāo)的要素進(jìn)行提取,比如目標(biāo)的時(shí)空數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù),屬性數(shù)據(jù)等;第四是全數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)能力,多個(gè)鏡頭之間組合聯(lián)動(dòng)獲取到的同一個(gè)目標(biāo)的所有數(shù)據(jù)都需要能夠進(jìn)行去重聚類關(guān)聯(lián),提升數(shù)據(jù)分析的效率,減輕傳輸存儲壓力。

結(jié)語:從??低旳I多攝技術(shù)與產(chǎn)品來看,已經(jīng)發(fā)展相對比較成熟。而從行業(yè)整體來看,推出了AI多攝的產(chǎn)品并展開應(yīng)用的也不少,可見AI多攝的常態(tài)化趨勢已經(jīng)形成。但作為一個(gè)技術(shù)日新月異的行業(yè),相信AI多攝產(chǎn)品與技術(shù)在未來將展現(xiàn)出更多姿態(tài)。
責(zé)任編輯:tzh

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