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城市智慧化不可能一蹴而就-智能摄像头担当重任

时间:2019-04-06 09:49   tags: 行业新闻  

前言:智能摄像头之于智慧城市,曾经成了一项必然的存在。似乎城市里要是没有三五千个智能摄像头、张学友演唱会上没抓到过逃犯,整个城市在智慧化进度上就矮人一截一样。从全球范围来看,经过智能摄像头观测城市运转情况曾经成为了让AI进入城市管理最好的窗口。
         
           但不论应用哪种技术,城市的智慧化永远不可能是一蹴而就的。就拿往常最提高的智能摄像头来说,当我们在城市的每个角落都塞满智能摄像头之后,下一步应该做些什么?
 
  今天抓逃犯,明天惹人烦
 
  在讨论这个问题之前,我们需求再熟习一下关于我们城市中智能摄像头的几个事实。
 
  首先我们要晓得,由于中国智慧城市开展的势头较为迅猛,政府不同部门主导和企业主导的状况并存。所以很可能一个城市中交通摄像头和安防摄像头的厂商不是同一家,而企业又在本人的园区内装置了其他厂商的智能摄像头。
  而且不同用处的智能摄像头所完成的才能也不同。例如有些在交通道路上的智能摄像头只要应用OCR辨认车牌的才能,而有些安防摄像头则只能辨认人脸。以至如今有一些城市在高架桥等根底设备上也应用上了智能摄像头,用来观测根底设备的磨损状况。
  特别是智能摄像头还是一种正在不时生长的产品,其技术自身更新换代的速度很快,5G、终端计算芯片、模型紧缩算法等外
城市面貌
围技术同样会对智能摄像头产生影响。可能今天刚刚全市换上应用云边一体计算的智能摄像头,明天就会由于5G提升了传输速度,又让云端处置变成了主流。
  所以往常我们看似完善的智能摄像头假如想要真正在智慧城市中发挥出长效作用,还可能会遇到以下的问题:
 
  智能摄像头承当任务的变化
 
  城市永远是在变化中开展的,比方某一片区在建立初期时摄像头需求承当的任务是对渣土车的监控,等到建立完成居民入住后,则要注重对小摊小贩占道的监控。当这种需求变化发作时,是改换摄像头硬件还是更新软件?谁来停止这方面的决策?
 
  云边计算资源的分配
 
  从目前的技术趋向看来,将来硬件端必然是云计算与边缘计算相分离的。从城市智能摄像头的用处来看,边缘计算用来处置安防、灾祸这些紧急事故,云端计算用来处置违章违规这类非紧急事务,似乎是一个合理的处理计划。可“紧急”与“非紧急”之间的界线终究该如何界定,社区、园区内非政府部门安顿的摄像头,能否也应该被划归与同样的处理计划之内?
 
  信息的更新与同步
 
  同时当将来智能摄像头在安防上涉足越来越深化,将来必然会呈现跨省市的信息同步状况。例如将一张照片同步到全国的安防摄像头系统中。这时如何高效处置跨部门、跨设备的信息同步问题,就变得异常重要。
 
  所以,别看如今的智能摄像头很便当,将来可能反而会带来一些意想不到的懊恼。可以明晰规划,停止体系化、组织化的处置,让一个个摄像头变成统一的“城市视觉”,才干在将来让智能摄像头更好地参与智慧城市。
 
  想让城市睁开双眼,数字视网膜可行吗?
       但为难的是,这一问题往常在世界范围内都还没见到可参考的计划。缘由是其他在智慧城市上成就较高的国度,要么像新加坡那样疆土面积小、人口少,并没有面对着我们所面对的复杂问题。要么像美国圣何塞或哥伦布市那样,由单一市政部门担任从零开端牵头建立聪慧城市,在摄像头这样设备采购上愈加单一简单。加之我们在智慧城市上自身就走得更靠前,这些问题恐怕还要依托中国智慧来处理。目前被提及最多的智慧城市视觉平台处理计划,是我们十分熟习的高文院士提出的“智慧城市数字视网膜”。
 
  这一计划的大意是在摄像头终端将用来贮存和离线观看的视频编码以及为了辨认和了解的特征编码分开处置,再分别上传到云端的视频解码器和特征解码器。再应用深度学习优化视频特征模型,尽可能提升计算效率。最后应用视频和特征的结合优化,完成码流的最优分配。
 
  也就是说,在实践应用时摄像头会一边录像一边应用高效深度学习框架从中辨认出需求辨认人、车、物,在转码时则在辨认率和分辨率中寻觅均衡,听说能够在不牺牲编码的前提下将辨认率提升10%-40%。
 
  从技术处理计划来看,这种在转码紧缩前就停止特征辨认形式确实可能让视频的智能化剖析变得愈加高效,而能量密度极高的智能化剖析则意味能够改动智能摄像头往常分工过细的现状,让摄像头同时承当人脸、OCR、物体等等多种工作。同时辨认模型的更新也能经过软件部署的方式完成。更秀的是,这一套系统能够被集成在GPU或FPGA芯片上,将芯片安顿于普通智能摄像头中就能够完成晋级。
 
  从理论上来讲数字视网膜是一种适配性很强的处理计划,很合适我国这种智慧城市形式四处开花的状况。不过目前数字视
数字化视角
网膜仍处于试点情况,芯片形式的硬件部署方式本钱如何、与终端配套的视频大脑如何部署,都是有待处理的问题。
 
  所以我们很难说数字视网膜就是智慧城市摄像头体系最终的处理计划,但人们对相关问题的投入和关注曾经成为不可逃避的事实。
 
  行将到来的城市视觉,为智能摄像头带来了哪些新可能?
 
  那么当智慧城市对智能摄像头统一部署和管理需求越来越高时,将来的智能摄像头产业可能发作什么呢?在这里我们能够停止一些“不担任任”的猜想。或许,我们会呈现统一的城市视觉系统,并请求一切厂商为这一系统“开后门”。
  城市视觉系统能够与警务系统关联,随时收录例如嫌疑犯、嫌疑车辆数据信息,与一切厂商的设备停止同步。并且在“后门”中与市政系统停止联网,在发现嫌疑信息中自动上传警报。这样一来不论是哪个政府部门或是私人部署的智能摄像头,都能够保证完成最根底的任务。
 
  另外可能发作的是,当越来越多人认识到当前技术才能的宏大动摇,将来或许会呈现很多模块化的智能摄像头。
 
  其真实“数字视网膜”的处理形式中,就曾经呈现了芯片和本体区别对待的迹象。如今一些创业公司也提出了模块化智能摄像头处理计划,运用者能够依据不同用处、不同需求来分别置办摄像头、芯片和存储设备。假设当将来边缘计算成为主流处理计划,只需求给摄像头统一改换芯片就能够处理问题。
 
  再有就是,打造系统战争台的才能关于智能摄像头厂商来说将越来越重要。
 
  当人们认识到智慧城市关于智能摄像头的动态化需求时,将来将越来越看重智能摄像头的软件才能:平台能否简单好用、可以矫捷更新辨认需求、能否与其他IoT设备相衔接……这些软件上的体验细节将成为宏大的加分项。
 
  总之关于智慧城市来说,具有了智能摄像头只是GAMESTART的第一步。往常能抓逃犯和抓违章的摄像头只是冰山一隅,当这些摄像头构成城市的视觉体系时,真正的智慧才会开端清醒。