1月16日，第一期“安·視界”技術(shù)沙龍?jiān)趶V東省公共安全技術(shù)防范協(xié)會(huì)演示廳舉行。本次沙龍由廣東省公共安全技術(shù)防范協(xié)會(huì)主辦，廣州市安全防范行業(yè)協(xié)會(huì)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(shù)及產(chǎn)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

***，北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室深圳分室負(fù)責(zé)人，鵬城實(shí)驗(yàn)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(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，但卻常常是“有眼無珠”。李革認(rèn)為，媒體大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)存在三大挑戰(zhàn)，分別是儲(chǔ)存難（壓縮問題）、檢索難（模式識(shí)別問題）、識(shí)別難（對(duì)象再識(shí)別的問題）。

在存儲(chǔ)難方面，視頻壓縮率的增長(zhǎng)率遠(yuǎn)低于視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)率；在檢索方面，圖像和視頻數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)對(duì)模式識(shí)別提出巨大挑戰(zhàn)；在識(shí)別方面，從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中標(biāo)識(shí)特定對(duì)象非常困難，通常該數(shù)據(jù)集包含從不同攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)采集的一系列視覺表觀相似的對(duì)象。

那么，如何破解這三大難題？構(gòu)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(diǎn)。

比如傳統(tǒng)視覺感知系統(tǒng)在對(duì)象檢測(cè)、模式識(shí)別和場(chǎng)景理解中的準(zhǔn)確性不夠高。

那么究竟該如何應(yīng)對(duì)當(dāng)下面臨的這些難題？李革認(rèn)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(tái)，這個(gè)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(shí)具有影像重構(gòu)和特征提取兩大功能，影像重構(gòu)即精細(xì)編碼視覺內(nèi)容，特征提取即對(duì)視頻流的識(shí)別理解，眼睛雖然能對(duì)將所見圖像完整成像，但大腦對(duì)圖像分析是基于提取到的特征。因此城市中視頻監(jiān)控?cái)?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(rèn)為，未來視頻應(yīng)該分成兩個(gè)“流”，即視頻編碼＋特征編碼，未來數(shù)字視網(wǎng)膜的技術(shù)框架應(yīng)該是：視頻特征緊湊表達(dá)技術(shù)＋高效視頻監(jiān)控轉(zhuǎn)碼技術(shù)。李革還距離傳統(tǒng)是把視頻匯集進(jìn)行搜索，而用了雙流技術(shù)，只傳每個(gè)攝像頭的特征流，與傳統(tǒng)結(jié)果無異。

李革教授，***，北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室深圳分室負(fù)責(zé)人，鵬城實(shí)驗(yàn)室人工智能研究中心主任。 美國(guó)奧本大學(xué)（Auburn University）電子工程博士學(xué)位，美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校（Univ． of California， Davis）電子工程博士后。曾就職于多家跨國(guó)公司，從事無線移動(dòng)通信、手機(jī)基帶芯片算法設(shè)計(jì)和視頻編解碼SoC設(shè)計(jì)等前沿項(xiàng)目。作為技術(shù)與管理帶頭人之一，先后參與創(chuàng)立了兩家半導(dǎo)體設(shè)計(jì)公司，分別被兩家美國(guó)納斯達(dá)克上市公司收購。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人參與多項(xiàng)國(guó)家、省部級(jí)科研項(xiàng)目，包括：國(guó)家自然基金委－廣東省政府重大專項(xiàng)項(xiàng)目：視頻大數(shù)據(jù)高效表達(dá)、深度分析與綜合利用；信產(chǎn)部電子發(fā)展基金項(xiàng)目：AVS 標(biāo)準(zhǔn)的核心芯片的開發(fā)及產(chǎn)業(yè)化；科技部重大儀器項(xiàng)目：超高清視頻實(shí)時(shí)分析增強(qiáng)儀開發(fā)和應(yīng)用項(xiàng)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(lǐng)域發(fā)表多篇國(guó)際論文，申請(qǐng)多項(xiàng)國(guó)內(nèi)外專利。

立體防控時(shí)代，AI與大數(shù)據(jù)結(jié)合落地新思考

廣電安全研究院產(chǎn)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(shí)代，2000－2005年開始了數(shù)字化治理，2006－2012開始網(wǎng)絡(luò)化治理，2013－2017年是合成化治理，2018年開始則進(jìn)入以數(shù)據(jù)為特征的立體防控治理時(shí)代，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合在這一時(shí)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(cè)、重點(diǎn)車輛監(jiān)測(cè)預(yù)警、重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)測(cè)、賦能社區(qū)安全治理等方面都能發(fā)揮重要作用。廣電運(yùn)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(wù)云平臺(tái)落地應(yīng)用，獲得良好效果。

廣電智能安全研究院謝毅星，通信技術(shù)中級(jí)工程師，安防行業(yè)11年從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在安防項(xiàng)目設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理、產(chǎn)品研發(fā)等方面擁有豐富積累。作為主要負(fù)責(zé)人，參與及主導(dǎo)了深圳市龍崗分局智慧警務(wù)云平臺(tái)、廣州市天河區(qū)智感安防區(qū)等多個(gè)標(biāo)桿項(xiàng)目，對(duì)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(shí)別算法準(zhǔn)確度與實(shí)際落地

依圖科技高級(jí)架構(gòu)師李娜從算法識(shí)別準(zhǔn)確度的角度來談落地的關(guān)鍵路徑。李娜說，人臉識(shí)別的認(rèn)識(shí)分為兩派，一派認(rèn)為人臉識(shí)別面臨瓶頸，新的應(yīng)用場(chǎng)景受到限制，另一派認(rèn)為人臉識(shí)別未來的精度還有進(jìn)一步提升的空間，還有更多的場(chǎng)景亟待探索?！昂軕c幸，我們國(guó)家對(duì)人臉識(shí)別的認(rèn)識(shí)屬于后者。”

李娜將人臉識(shí)別分為三個(gè)階段。2015年以前是1．0時(shí)代，那時(shí)候的算法精度與人眼相比處于劣勢(shì)或基本持平，處于弱智能時(shí)代。

2015年后，人臉識(shí)別進(jìn)入2．0時(shí)代，彼時(shí)機(jī)器識(shí)別已經(jīng)能超過肉眼大約100倍的水平，當(dāng)時(shí)在1：1比對(duì)，即在認(rèn)證合一驗(yàn)證場(chǎng)景開始得到應(yīng)用，在2016年，人臉識(shí)別開始在安防有實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，2016年后開始有動(dòng)態(tài)布控的應(yīng)用，這意味系統(tǒng)要有實(shí)時(shí)比對(duì)的性能，這對(duì)算力和算法都有很高的要求。

人臉識(shí)別的3．0時(shí)代，不僅是進(jìn)行識(shí)別，而要挖掘人臉識(shí)別數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，讓數(shù)據(jù)會(huì)思考，幫助應(yīng)用進(jìn)一步落地。這需要更高的識(shí)別精度，為此，依圖推出聚類技術(shù)，解決數(shù)據(jù)無法復(fù)用的問題。

△李娜

李娜，依圖科技高級(jí)架構(gòu)師，哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程碩士學(xué)位，高級(jí)項(xiàng)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(yīng)用技術(shù)，動(dòng)力環(huán)境監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及視頻智能應(yīng)用等系統(tǒng)設(shè)計(jì)及落地方案策劃。作為方案架構(gòu)負(fù)責(zé)人之一，曾參與及主導(dǎo)過多個(gè)千萬級(jí)以上項(xiàng)目，并在公司從模擬監(jiān)控，數(shù)字監(jiān)控向網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控發(fā)展及與新技術(shù)結(jié)合落地過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，對(duì)安防行業(yè)的發(fā)展路徑有深刻理解及體會(huì)。

視頻云vPaaS平臺(tái)

華為智能安防解決方案架構(gòu)師羅幼泉發(fā)表了“視頻云vPaaS平臺(tái)賦能算法AI快速落地”的主題演講。羅幼泉提到，云平臺(tái)解決的是工程化的問題。工程化是連接可接和產(chǎn)業(yè)的重要紐帶，也是科技成果轉(zhuǎn)化的催化劑。因此我們需要做一個(gè)平臺(tái)，加速AI工程化過程。

△羅幼泉

羅幼泉提到，針對(duì)成熟算法，如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別等，可以通過平臺(tái)，以簡(jiǎn)單的SDK方式快速集成，這種模式下，平臺(tái)能提供針對(duì)算法服務(wù)的調(diào)度，同時(shí)算法服務(wù)能開放API服務(wù)出去。針對(duì)AI領(lǐng)域不斷創(chuàng)新，一些新算法尚在探索期時(shí)，平臺(tái)能夠提供工程化支撐，通過服務(wù)集成的方式提供支持。

羅幼泉說道，視頻云vPaaS平臺(tái)能夠給AI帶來幾大價(jià)值，一是算法AI單體能力規(guī)模化，二是算法AI智能推送全網(wǎng)（云－邊－端），三是業(yè)務(wù)感知?jiǎng)討B(tài)調(diào)配算法AI資源。“我們希望視頻云平臺(tái)能夠讓算法更簡(jiǎn)單、算法能快速成長(zhǎng)、應(yīng)用能更百花齊放?！?/p>

羅幼泉，華為智能安防解決方案架構(gòu)師 2016年開始從事智能安防解決方案規(guī)劃，設(shè)計(jì)，AI技術(shù)原型創(chuàng)新工作。做為主要技術(shù)負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)廣東公安智慧新警務(wù)視頻云賦能工程總體規(guī)劃和方案設(shè)計(jì)。深度支撐廣東公安視頻云一期－廣州示范項(xiàng)目從規(guī)劃到落地全過程，同時(shí)，支撐深圳，珠海，汕頭等地市視頻云項(xiàng)目建設(shè)的方案落地。對(duì)AI如何加速安防智能化有深刻理解，對(duì)視頻云平臺(tái)如何賦能AI算法快速落地有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

工程商怎么看AI？

黃兆麟圍繞“工程商、集成商與AI企業(yè)協(xié)作的現(xiàn)狀”展開話題。新東方電子是工程商代表，黃兆麟從工程應(yīng)用出發(fā)談如何看待AI，他表示，工程商十分重視用戶體驗(yàn)感，過去的智能化在實(shí)際應(yīng)用中并不能發(fā)揮很好的效果，用戶體驗(yàn)感十分不佳，因此早期許多智能產(chǎn)品都不被看好，而AI的出現(xiàn)則改變了這一情況。

AI＋安防最主要的應(yīng)用還是基于視頻分析，人臉和車輛識(shí)別目前而言最為成熟，目前我們?cè)谟玫谋容^多的是視頻結(jié)構(gòu)化、人臉識(shí)別、 車輛識(shí)別，以及在此基礎(chǔ)上引申出來的創(chuàng)新應(yīng)用。

工程商在AI應(yīng)用落地的作用包括：以應(yīng)用場(chǎng)景為核心，選取最佳AI方案；以提高準(zhǔn)確率為目的，創(chuàng)造AI應(yīng)用的環(huán)境；以提高用戶體驗(yàn)感為目的，承擔(dān)一定程度的，應(yīng)用層面的軟件集成開發(fā)；做好用戶培訓(xùn)，協(xié)助建立合理、有效的AI應(yīng)用“技戰(zhàn)法”。

同時(shí)黃兆麟也提出了目前存在的一些問題，一是不同AI廠商在不同場(chǎng)景的應(yīng)用效果存在差異，這讓工程商在選擇時(shí)造成困難；二是各AI廠家技術(shù)對(duì)接、應(yīng)用接口欠標(biāo)準(zhǔn)化、廠家間存在技術(shù)壁壘，比如前端與后臺(tái)配合的標(biāo)準(zhǔn)目前尚不明確；三是實(shí)際應(yīng)用效果與用戶期望不一致，當(dāng)前用戶對(duì)AI的期望值很高，但實(shí)際卻不能達(dá)到期望，加強(qiáng)與客戶交流是解決之道；四是數(shù)據(jù)安全問題，場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)AI應(yīng)用而言至關(guān)重要，但很多數(shù)據(jù)是保密的，如何讓單位學(xué)習(xí)和優(yōu)化是值得思考和進(jìn)一步探討的問題。

最后黃兆麟還談到了工程為對(duì)AI的未來展望。他提到，短期內(nèi)以成熟的AI應(yīng)用為主，滿足用戶現(xiàn)有需求；在基礎(chǔ)建設(shè)方面，建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)化改造、大數(shù)據(jù)計(jì)算、網(wǎng)格安全建設(shè)等，為AI落地創(chuàng)造更有利的條件。遠(yuǎn)期的展望是希望能夠基于場(chǎng)景和行業(yè)數(shù)據(jù)，以項(xiàng)目為載體，加強(qiáng)與AI廠家共同建設(shè)細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用；加大人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的解決方案層建設(shè)參與力度，滿足用戶個(gè)性化應(yīng)用需求。

佛山市新東方電子技術(shù)工程有限公司黃兆麟，從事安全防范系統(tǒng)集成相關(guān)的項(xiàng)目設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理、技術(shù)研發(fā)工作13年，至今已在大型綜合性電子安防系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)施、研發(fā)等累積了豐富的經(jīng)驗(yàn)，完成了佛山市公安局南海分局社會(huì)治安視頻監(jiān)控系統(tǒng)工程、禪城區(qū)“天眼”治安監(jiān)控系統(tǒng)工程、佛山市公安局五區(qū)治安視頻監(jiān)控系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)工程、佛山市公安監(jiān)管場(chǎng)所監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、佛山市公安內(nèi)部場(chǎng)所督察視頻聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等一批平安城市系統(tǒng)的建設(shè)工作，成功解決了大量的工程、系統(tǒng)集成技術(shù)難題。另外，負(fù)責(zé)主持、參與了公司多個(gè)新技術(shù)產(chǎn)品的研制和推廣應(yīng)用工作，獲批了包括《基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的監(jiān)所智能安防綜合管理系統(tǒng)》、《密集人流智能統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)》等多個(gè)政府科技創(chuàng)新項(xiàng)目，多項(xiàng)技術(shù)獲得了發(fā)明專利，并取得顯著的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。經(jīng)過多年的時(shí)間和不斷的學(xué)習(xí)，已具有非常豐富的工作經(jīng)驗(yàn)，很強(qiáng)的獨(dú)立完成電子產(chǎn)品開發(fā)及大型安防系統(tǒng)規(guī)劃、建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，以及很強(qiáng)的系統(tǒng)綜合設(shè)計(jì)、技術(shù)組織、項(xiàng)目管理、難題解決等能力。目前已獲評(píng)電子工程技術(shù)高級(jí)工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)高級(jí)工程師、機(jī)房設(shè)計(jì)高級(jí)工程師、系統(tǒng)集成項(xiàng)目管理工程師等職稱，曾獲2012年度禪城區(qū)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)和2013年度佛山市科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。另外，在法蘭克福新時(shí)代傳媒有限公司的《安防解決方案》中發(fā)表了“廣東某區(qū)平安城市三期項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案”、“文博安防建設(shè)三段論”等論文，在第一屆、第二屆廣東省文化遺產(chǎn)智慧安防與消防技術(shù)交流會(huì)上發(fā)表學(xué)術(shù)演講，在廣東省省智慧城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)深化建設(shè)巡回技術(shù)交流會(huì)（佛山站）發(fā)表題為《平安城市建設(shè)項(xiàng)目的順利推進(jìn)和可靠運(yùn)行》的學(xué)術(shù)演講。

用戶痛點(diǎn)需求還需深入了解

公安是安防廠商最大的“買家”。省公安廳信息化處副處長(zhǎng)馮松青說，目前AI安防工程化落地存在幾大問題，一是算法場(chǎng)景限制問題，二是前端布點(diǎn)困難問題，三是成本高的問題，四是深度應(yīng)用不足的問題。針對(duì)這幾個(gè)問題，他建議，要進(jìn)行合理的成本控制；合格的施工質(zhì)量；完善的數(shù)據(jù)整合，為下一步的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)；配套的管理技術(shù)；配套的場(chǎng)景算法；高效的計(jì)算框架。

同時(shí)，馮松青還提到，許多廠商在宣傳的時(shí)候，沒有說明哪些數(shù)據(jù)是實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，這會(huì)很大程度上誤導(dǎo)用戶，產(chǎn)品期望值與使用的落差就來自于此。他還提到，各廠商應(yīng)該加強(qiáng)與用戶的交流，深入了解用戶的需求與痛點(diǎn)，不僅要深入了解具體落地的細(xì)分場(chǎng)景，還要對(duì)整個(gè)工程審批與實(shí)施的流程有深入理解，唯有如此，才能真正了解用戶，讓AI真正“落”下來。