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深瞐科技的 AI 进化之路:从车脸识别到应用生态丨AI 安防峰会 2018

本文作者:刘伟 2018-03-22 17:10 专题:2018中国人工智能安防峰会
导语:未来难以预测,但深瞐科技至少已经有了一个漂亮的开局。

深瞐科技的 AI 进化之路:从车脸识别到应用生态丨AI 安防峰会 2018

深瞐科技可以说是最早布局AI技术的安防企业之一。

2012年,深瞐科技成立之初曾研究过一段时间人脸识别技术,但当时深度学习还不够成熟,动态人脸识别精度有所欠缺,商业化落地场景也比较少。

当时,交警部门正为大货车的交通违法问题头痛不已。为了逃避电子警察抓拍,大货车驾驶员往往会将车牌遮挡或者摘掉。这些涉牌的违法行为,通常伴随着闯红灯、闯禁行、逆行等恶劣交通违法行为,为交通事故埋下了安全隐患。刑事案件中的犯案车辆也经常使用假、套牌,大幅增加了案件的侦破难度。

了解到这一情况后,深瞐科技董事长陈瑞军不禁思考,“能不能做一套车脸识别系彻底解决这些问题?”深瞐科技紧贴应用场景的企业基因就此埋下了种子。

紧贴应用,打造产品矩阵

深瞐科技的第一款产品——车辆综合平台,集成了深瞐的核心算法和模块,并采用 Hadoop 分布式体系架构,能够识别出车辆的号牌号码、号牌种类、车标、车型型号、年款、车身颜色、车辆类别、特征标志、模糊车辆部位等信息,极大地方便了案件侦破。

但公安部门在实际业务中不仅要识别车辆,还要对人进行识别和分析。于是深瞐科技在将车脸识别做到行业领先之后,又在它的基础上整合了人的特征识别和分析算法,构成了其主要产品——视频结构化平台。

深瞐的视频结构化平台可以高精度地自动识别不同视角、不同光照条件、不同监控场景、不同天气状况中的人物特征和车辆特征,便于公安机关达到后期快速检索和布控的目的。

视频结构化分析的运算量非常庞大,而且早期结构化分析的运算都是在服务端的GPU完成的,视频解码成了一大瓶颈。为了解决这一问题,深瞐科技针对FPGA开发了深度学习加速算法,并联合硬件生产厂商把它做成低功耗、小体积的芯片。该芯片的视频结构化处理速度为15fps,功耗只有3W,可以集成到前端摄像头,实现对视频数据的实时处理和分析。

此外,深瞐科技还开发了一些嵌入式模块连接到传统IPC后面进行视频结构化分析。一来减少了上传的数据量,节省了带宽;二来使得像机能够做出报警等即时反馈。

在实际应用场景和业务需求的引导下,深瞐科技一步步构建起了车辆综合平台+视频结构化平台+智能摄像机+嵌入式分析器的完整产品布局。

以点带面,技术多头并进

在自己赖以起家的业务——车辆识别领域,深瞐科技在和竞争对手的一轮轮比拼中,已经坐稳了第一把交椅。

以去年年底深圳交警的招标项目为例,海康、大华、依图等安防领军企业纷纷竞标,深瞐科技和合作伙伴华为也位列其中。几轮比拼下来,深瞐科技在深圳交警最关注的检出率、精确度、车牌识别率三项指标上均位列第一。

深瞐科技CTO王建辉向雷锋网介绍:“实际招标时,不同应用方关注的算法指标不尽相同。比如深圳交警的项目,他们更关注大货车的检出率和车牌的识别率。公安部门则更关注视频的结构化,他们需要对车辆的型号、颜色、摆件、挂饰等特征进行识别和分析。但只要是跟车辆特征相关的指标,深瞐科技排名都是第一。”

这一方面是因为深瞐科技布局较早,积累了非常丰富的训练数据集;一方面也和它坚持紧贴应用场景和业务需求优化算法,很少刷公开数据集榜单有关。

王建辉认为,随着深度学习和人工智能技术的发展,只要有足够的数据积累,算法识别的精度差距并不会特别明显。但目前掌握了优质训练数据集的企业不多,而且数据积累是一个漫长的过程,不能一蹴而就。这意味着掌握了优质数据集的企业将慢慢体现出竞争优势。

除了精度高,深瞐科技的车辆识别算法支持的车型也非常全面。据雷锋网了解,深瞐科技的算法目前已经能够识别5500多种车型的车头和3500多种车型的车尾,基本涵盖了目前行驶在中国路面上的所有车型。

在车辆识别这支利箭的引领下,深瞐科技的AI技术矩阵正快速推进。王建辉介绍:“目前在人物识别的相关指标方面,深瞐科技和海康等领军企业互有胜负;人脸识别由于中间搁置了一段时间,稍稍落后,但也已经达到了很高的水准。”

将结构化的视频进行高效存储和检索是一件非常复杂的事情,背后深瞐科技付出了诸多汗水。比如,传统的大数据存储系统架构更适合存储大文件,为了提高结构化视频的数据存储效率,深瞐科技在原有架构上做了很多优化,使得系统更适合存储相对碎片化的数据。

王建辉向雷锋网(公众号:雷锋网)介绍:“目前深瞐科技的算法已经非常高效了,单个GPU(Tesla P4)上最高支持48路1080P视频的结构化。但考虑到视频是从前端传回来的,需要经过解码,解码本身也很耗费计算资源,实际上一张Tesla P4卡最多只能支持24路1080P视频的结构化。”也就是说,视频结构化进一步提升,需要的是整个解决方案而不仅仅是某个技术点的突破。这也是深瞐科技和整个行业接下来需要努力的方向。

合纵连横,扩大市场份额

几年前,深瞐科技率先布局AI安防市场时,举目四顾,同行者寥寥。如今这条赛道上已经挤满了各路英豪。

以海康为代表的传统安防超级巨头,在AI领域投入了大量研发力量,拥有很强的技术团队、数据积累和生态能力,一时号令天下。传统安防的第二阵营同样拥有深厚的行业积累,但苦于缺乏AI技术开发能力,被巨头和AI新贵前后夹击。安防AI初创公司的优势在于强大的技术研发能力,深瞐科技作为其中的佼佼者,既要警惕被同行超越,又要突破巨头的封锁。

几股力量彼此厮杀,格外考验合纵连横的智慧。深瞐科技的打法是联手第二阵营的传统安防厂商,一起打“土豪”,颇有吴蜀联盟对抗曹魏的气势。

去年十月,深圳安博会,安防厂商华山论剑。尤其是一号展馆,汇集了中国最优秀的安防厂商。据王建辉统计,当时一号展馆共有13家厂商展出了视频结构化技术,其中超过60%是深瞐科技的合作伙伴,采用了深瞐的方案。王建辉表示,未来深瞐科技会坚持方案提供商的角色定位,和设备商、集成商合作,共同推广视频结构化技术。

相关统计显示,目前中国大约有1.76亿个摄像头,但真正用到视频结构化技术的摄像头比例还非常少,市场前景非常广阔。

深瞐的策略是,在保证整体利润率的前提下,不过分追求单品高利润,而是用相对亲民的价格进一步扩大市场占有率,将视频结构化技术推广开来。一方面帮助应用方降低人力成本;另一方面压缩产品自身的成本,最终形成正向循环。

放眼未来,构建应用生态

凭借优秀的车辆识别和视频结构化算法,以及软硬件结合的产品矩阵,深瞐科技在强敌如林的安防市场已经占据了一席之地。但这场战争才刚刚开始,未来的路还很长。

王建辉表示,未来深瞐科技会继续坚持主业,优化视频结构化的技术方案,并朝前端智能和边缘计算的方向发展。具体业务方面,目前深瞐科技正在和多个地区政府洽谈,计划搭建市级的车辆档案平台。

此外,随着深瞐科技的市场份额逐步扩大,产品边际成本不断降低,已经具备了进入民用市场的能力。海思等硬件厂商也慢慢推出了一些物美价廉的民用硬件解决方案。借此契机,深瞐科技将慢慢从警用市场扩展到楼宇、医院、银行、停车场等民用场景,逐步构建起自己的生态。

从车脸识别算法到独立的产品生态,深瞐科技的每一步都走得很踏实。未来难以预测,但它至少已经有了一个漂亮的开局。

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