旷视科技助力无锡老旧小区视频监控升级改造_旷视科技,小区安防,视频监控,升级_品牌专栏_中国安防展览网
旷视科技助力无锡老旧小区视频监控升级改造
　　【中国安防展览网 品牌专栏】在国家要求构建社会公共安全网的政策环境下，区域安防监控防范体系建设已经在全国有序开展。在建设过程中，老旧监控项目的市场要比新建监控项目的市场大得多，然而，无论是老旧还是新建监控项目，与系统平台的智能化逐渐成为硬性要求，由此引发行业从前端到后台的智能化浪潮。但是用户的建设资金是有限的，相比传统的监控设备与平台，智能硬件与平台在价格上肯定不会比以往低，更为重要的是，在高清化与智能化的要求下，海量的高清数据将需要更多的监控硬盘来存储，这对于占据监控项目费用高达(30-60)%的后端存储市场是一个不小的考验，不见得用户乐于将更多的资金投入在数据的存储上。&　　但是足够量的监控数据是智能分析的基础，如何解决这个矛盾，即在减少数据存储的情况下，还能对抓拍到的海量数据进行智能分析？&　　将智能分析前置是行业普遍的做法，因为前端监控设备受空间、环境等影响，所以将智能分析前置的企业，必须掌握先进的智能算法，以及配置足够性能的智能芯片，在功耗、造价、准确率方面达到很好的协同。&　　智能算法公司的介入，是今年安防在上游产业链非常显著的变化。旷视科技作为一家为行业型用户提供全方位的智能解决方案和智能数据服务的人工智能企业，在泛安防领域的涉足不容忽视。在《无锡老旧小区视频监控升级改造》的项目中，旷视科技更是依靠自身的科技实力，在涉及公安监控行业的深度与专业度方面，展示了其在安防领域出色的建设与交付能力。&&　　在该项目中，旷视科技积极配合无锡市局公安科技强警战略，利用动态人脸卡口技术，在关键人流密集场所进行布控，对日常监控数据通过视频结构化技术，转化为可检索的数据，提升视频数据的时效性及数据使用率，并实现了数据传输及存储成本的下降。在项目中，通过动态人脸识别技术，一方面大幅度提升了实时报警率，实现秒级锁定目标并推送，保证警方在二次研判上有充足的时间，另一方面大幅度降低系统误报率，通过精准的人脸识别技术，系统在实际评测中，比市场产品误报率低80%，真正让智慧治安得以落地。&　　在公安实战场景中，系统可以根据动态人脸卡口系统实时完成的多次嫌犯出现的信息，通过卡口位置与时间信息，描绘出嫌犯的历史动线图及未来行为预判，让视频数据不再局限于事后警务取证，让事后警务升级为事中甚至事前警务，确保人民安居乐业、社会安定有序。&　　对于安防场景来说，最有效的数据就是实时的通知警务人员各处发生的警情，而现在的技术就是将原有大量储存在里未被转化成数据的信息流，变成有效的数据，实时的告诉你哪里有需要处理的警情，这项技术真正落地后实际上就等于所有摄像头都变成了一个严谨的民警，而且具备更强的识别和记忆能力，这无疑对于现在的城市安全可以带来质的飞跃。&　　其他信息：&　　随着人们安全防范意识的增强，民用安防技术融合加剧，泛安防大时代亦顺势而来。人脸识别技术也被越来越多的运用到我们身边，地方机场、火车站、地铁、酒店等公共场所都纷纷引入。而作为人脸识别产业化先驱，旷视(Face++)针对不同应用场景和用户需求推出了多种成熟的行业解决方案，广泛应用到智能楼宇、产业园区、家庭社区等区域的视频监控以及出入口控制当中，将图像数据结构化，并帮助传统行业通过机器视觉实现由自动化向智动化的过渡。&　　在智慧警务体系中，旷视(Face++)已经与多个公共安防机构合作，并将人脸识别技术与现有安防系统建立联动机制，对打击犯罪起到了积极作用。&
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咨询中心服务咨询在线客服媒体合作展会合作巨头和AI新秀抢夺六千亿安防市场 落地要迈过这些槛 - IT业界国内新闻 - 机器（news.ji-qi.com）头条新闻
巨头和AI新秀抢夺六千亿安防市场 落地要迈过这些槛
利用智能监控实时分析海量数据提取有效线索，从而锁定犯罪嫌疑人或车辆轨迹，完成追踪抓捕，抑或办公大楼中的人脸识别门禁系统，AI的爆发让安防越来越贴近日常生活。无论海康威视（002415.SZ）、大华股份（002236.SZ）、宇视科技等安防行业老牌巨头，还是商汤科技、旷视科技、深鉴科技这些AI新进公司，都将AI+安防作为第一个金矿，争食6000亿市场空间。新手的机会传统安防是一个高度集中的产业，三大安防巨头市场份额占比超过50%。但因为人工智能技术能够迅速利用视频结构化描述技术实现视频图像结构化数据提取，这给AI新进公司带来了撕开市场裂口的机会。不过，这并非是一个易于攻破的市场。对于传统安防巨头而言，AI创业公司的算法优势并不能轻易拿下安防产业链闭环，区别于其他市场，公司必须要深入了解客户需求、整个销售体系、产品体系还有方案，技术要融入到整个产业链的前后端才可以站稳脚跟。例如在安防市场政府业务占重头，各个政府对于安防产品采购标准和要求不尽相同，区域性十分明显。而作为高度封闭的市场，采购者也更倾向于选择具备实力、在安防行业有丰富经验的厂商。从招标流程和标准来看，对供应商的资质、证明材料要求严格，一定程度上将很多新进AI厂商挡在了门外。当下进入安防市场的AI公司主要分两类，一类是提供软件解决方案的图像识别技术公司，如商汤科技、旷视科技；另一类是提供硬件解决方案的芯片公司，如寒武纪、地平线等。对于这些公司而言，它们往往拥有先进的算法，但缺乏深厚的行业积累以及行业资源，也因此走了不少弯路。在进入安防市场初期，旷视科技曾从海康威视、大华股份等巨头公司挖人，在杭州成立分公司，但很发现地域差异以及技术背景问题，团队很难融合。这迫使他们必须亲自深入市场，在一个个城市打造示范样板。“安防行业对AI技术有着真实、刚性、规模化的需求，技术难度方面也要求极高，例如深圳一个人脸识别项目，将几万路视频接入同一系统，需要在千亿级别的照片中做搜索。这不仅需要极高的人脸识别准确率，对人脸的抓拍速度、识别的速度同样很重要，同时芯片也要做到又快、又小、又好，这对算法的创新、算法的优化、网络结构剪枝能力等都有非常高的要求。”商汤科技联合创始人、副总裁杨帆举例，“安防是人工智能领域增长最快、规模最大的市场，但整体真正有效智能化的比例还是很低。”虽然算法会在一段时间内具备先发优势，但是伴随GPU及深度算法的成熟应用，这些领先性很容易被削弱，包括商汤科技在内的公司纷纷选择和传统公司合作来分一杯羹，深入垂直行业的同时，也避开正面竞争。在资本选择上，这些新进入的公司也越来越注重资源的加持，尤其是具备政府背景的投资基金，比单纯的财务投资更具吸引力。前端智能化创业公司的发力也迫使巨头们不得不加紧对AI和前沿技术的研发工作。“因为安防是公共安全应用中一个2B的业务，AI的出现让我们的全业务流程都发生改变，前端信息采集以后，它不再只是视频，还有图片和结构化信息，从储存到后台的综合分析，是一个全流程的挑战。”宇视科技的副总裁、首席架构师姚华说道。虽然安防是AI最热的应用，但技术难度并不低。问题之一人工智能对视频内容的识别环境适应性差，很容易受到光照条件、天气因素、图像质量、目标尺寸、地物遮挡等环境变化的影响。“复杂光线、快速移动、侧脸遮挡都是前端人脸识别的死敌。”姚华表示。除此之外大量视频、图像、结构化半结构化数据写读对存储带来挑战。在姚华看来当AI数据结构化读写比例变为1∶1，7×24小时实时写入的时候，会对整个硬件系统带来巨大挑战，很多高端存储都败下阵来。同时高清晰后产生的新数据对可靠性要求更高，如何用比较低的成本可靠保存，产生更高价值，是当下面临的问题。以当下存储设备占视频监控系统成本平均值为8%来计算，这的确是一笔不小的开支。因此前端智能化被视为安防未来趋势之一。“以往我们都会通过视频编码进行压缩，有的压缩是有损的压缩，而前端传感器可以获得全尺寸数据，直接在原始数据上进行处理，数据质量会优化。”基于AI芯片打造前端嵌入式安防AI的触景无限公司CEO肖洪波强调。从安全隐私角度而言，设备无需联网，在本地完成处理，也能一定程度上缓解黑客入侵、缺乏安全准入控制又对信息安全带来挑战。
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&2014 机器！ 京ICP备号-1 [V9.6.3 | 0.037680]智能安防监控_Face++_旷视科技
智能安防解决方案
结合视频监控、大数据立体打击犯罪
推进现代安防开启人机结合、智能防控的警务模式
基于人脸识别技术的智慧安防解决方案，可广泛应用于视频监控、入侵告警、出入口控制、门禁、电子巡更、联网告警等主要安防领域，有效解决公安、海关、机场、铁路等政府安全相关机构对于可疑人员身份确认、实名制认证、人脸电子围栏、重点人员布控告警等实战诉求。
人像识别系列
海量人像搜索系统
视频结构化系列
视频结构化引擎
结构化研判系统
智能硬件系列
智能摄像机
智能核验设备
智能一体化Box
人像临时卡口系统
结构化服务箱
视频平台系列
视频转码引擎
视频接入平台
车辆识别系统
车辆卡口系统
车型研判平台
立体化治安防控
社会综合治理
边防检查站
重点区域通行管理
重大活动常态化安保
重点人员/人员布控
售后支持：
代理申请：
人才招聘：
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旷视科技端到端智能安防解决方案点亮2017安博会
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　　科学技术的发展日新月异。随着“监控全覆盖”以及“智慧城市”、“平安城市”建设的开展，安防大数据时代也露出了曙光。近两年，以人脸识别为代表的人工智能相关技术也广泛地加入到安防行业中来，“智能安防”的概念开始逐渐深入人心，越来越多的传统安防业务正在摆脱旧有模式开展应用新技术。2017年，在深圳会展中心召开的为期四天的安博会中，旷视科技Face++向行业和专业观众们展示了旷视科技推出的可以实时演示的端到端智能安防系列产品，成为安博会一大亮点。
　　一、技术务实价值创新
　　旷视成立于2011年，因拥有全球最大的人脸识别云平台——Face++(https://www.faceplusplus.com/)而被人熟知。作为国内领先的人工智能产品公司，旷视(Face++)可以通过提供云端API、离线SDK ，为广大开发者提供人脸检测、人脸属性分析、人脸比对等免费的人脸识别底层技术，如今Face++已经拥有超过10万名开发者用户，成为了全球超大型的人脸识别云平台之一。但是很快旷视就意识到，要推进技术商业化必须实现技术与应用行业的深度结合，能够解决行业中实际的问题才能发挥出技术创新的社会价值。
　　而人脸识别和安防行业有着天然的结合点，首先，每个人的面部特征都是独一无二的，因此人脸能够作为一种重要的身份识别标识，在公安机关各警种业务中起着举足轻重的作用，如日常巡更、户籍排查、入出境管理和刑事案件侦查等警务中，都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份;同时，安防行业中的海量视频监控数据也为人脸识别算法训练提供了温床。
　　2015年，旷视(Face++)正式组建安防团队，并着力于用深度学习和智能感知技术全面挖掘安防数据的价值，致力于为公共安防提供端到端的解决方案。区别于传统的安防企业，旷视在安防行业中的实质角色是为公共安防网络和终端赋能，利用自身在视频结构化、图像语义分割方便的技术优势，帮助公安在视频及图像内容检索中提升效率。
　　传统的刑事侦查方法和工作思路往往都是通过人力调查取证，查阅海量的视频监控数据往往会造成大量的时间和警力的浪费;而现有的图侦应用亦具有很大的局限性，对图像特征的提取能力较低;此外目前主流的安防制造商尚未提供出可应用的实战级产品和系统化的解决方案。基于这些行业诉求，旷视研究院利用核心的算法优势结合视频智能分析和安防中的大数据，推出了一系列的智能安防硬件产品和解决方案，以解决现代安防中的复杂多变的现实问题。
　　然而和实验室的理论环境相比，人脸识别在真实的应用场景中具有十分的挑战性，尤其是在人流量密集的安防应用场景。因为无论是周边环境的变化(如场景中的光线、遮挡、角度、位置等因素)还是人自身面部特征的变化(如目标人物的衣着、妆容、表情等)都会对人脸识别的识别准确性造成一定的影响，如何将这些外部因素的影响降到最低就是旷视研究院深入安防应用场景的研究方向，在短短的一年之内，为给安防行业提供稳定性和鲁棒性更强、跟踪速度更快的技术支撑，旷视针对不同用户的特性场景和业务需求进行了10多次算法升级和环境优化。
　　此外，为将人像的比对识别更灵活、更节省成本地融合到公安现有的业务平台中，旷视安防业务团队组建了一支专业的解决方案顾问小组，成员均为具有超过10年公安和安防行业经验的老兵，能够贴合公安系统的人像应用需求提供切实可行的产品化的建设方案。
　　二、端到端智能安防产品系列
　　出于实战导向，旷视结合公安行业的应用需求将适合智能安防市场细分为以下几个典型应用场景，并基于以上场景构建了“云+端”架构的人脸识别服务矩阵型系列产品。
　　1.以高速卡口、加油站、边防检查站等为代表的强管控卡口;
　　2.以地铁站、火车站、客运站、景区为代表的人群密集且易丢失目标的重点场所管控;
　　3.世界级、国家级重大活动人员管理和安防保障;
　　4.综合及群体性维稳事件处理;
　　5.社区出入管控;
　　6.社会面综合人像卡口改造。
　　通过自研智能感知前端和智能云服务的结合来为不同警种和安防场景提供模块化部署，旷视的“云+端”智能安防行业解决方案可对公安网的七类重点人员和三逃人员进行重点布控。
　　在大场景实时视频流分析的应用中，想要实现高效人像识别比对的真正瓶颈往往不在于算法，而是在于系统对海量计算的处理能力和响应速度。随着城市数字化的发展和监控路网的延展，传统基于CPU或 DSP通用编程平台的传统分析已无法满足公安的警务处理需求，因此行业亟需基于GPU或者高密、分布式可扩展的高性能服务器为安防大数据的应用提供运算支撑，另一方面也催生了智能化前移和云端集中管理的行业趋势。
　　继2015年发布全球首款智能摄像机MegEye-C1之后，旷视在2016年又集中发布了物联网图像采集终端MegEye-C2、智能人像抓拍机MegEye-C2S、智能客流统计终端MegEye-D1等多款前端智能化硬件产品。而为了降低后端服务器的损耗提升安防系统的整体效能和计算力，2017年，旷视推陈出新，尤其针对大规模人流量的场景设计研发了可在前端实现智能识别和数据结构化的终端应用，其中包括前端的高清智能采集单元、设备端的前置计算单元以及顶端的智能视频综合分析平台。
　　感知前端-智能智能人像抓拍机MegEye-C3S
　　经过对行业需求的深刻分析，2017年9月旷视(Face++)组织开发了新一代的智能人像抓拍机——MegEye-C3S。基于最先进的FPGA技术，旷视将核心的人脸检测、视频结构化技术嵌入摄像头内，使MegEye-C3S自身就具备人像捕捉和智能分析的能力的同时大量节省计算资源，作为一款高清智能摄像头，MegEye-C3S具备丰富的接口，可以很容易地与其它子系统进行整合，从而大大提升了系统集成效率。
旷视(Face+能人像抓拍机 MegEye-C3S
　　在应用场景定位上，MegEye-C3S可以服务于所有安防人像卡口业务，特别适用于人流密集的通道、出入口等场景。拥有感知能力的前端摄像机是安防体系的视觉传感器，他们具备独立识别和分析的能力，就像遍布在城市中不间断进行巡逻的治安员。
　　MegEye-C3S产品构造
　　作为旷视MegEye系列最新产品，MegEye-C3S智能人像抓拍机具有以下亮点：
　　　?全帧率、全画幅抓拍率&98%
　　首先，MegEye-C3S在核心的人脸抓拍功能上取得了重大突破，能够超越目前市场上所有人像抓拍机做到对视频流全帧率、全画幅的人脸检测与抓拍。在1080P高清视频格式下， C3S支持高达30 FPS全帧实时人脸检测，每帧最多可抓拍出100张以上的人脸照片，抓拍率不低于98%。
　　　? 多维判断正脸率≈100%
　　同时，旷视(Face++)也对新一代智能人像抓拍机MegEye-C3S的人脸识别算法进行了全面优化，不仅可以进行逐帧的人脸检测，还能逐帧对每张人脸进行多维度的质量判断。在对出现在视频中每张人脸质量综合评分后，C3S能推送每个人在整个轨迹中角度最正、最清晰、质量最高的人脸，大大提升了数据的可用度与依据力。
　　　? 智能过滤重复率&10%
　　重复抓拍是目前智能人像抓拍机在实际应用过程中不可避免的现象，这主要是由于实际场景中人群的相互遮挡，人员长时间逗留，移动规律不定等原因而致。对此，C3S实现了在运动预测的基础上结合特征识别的智能分析，能有效过滤掉重复人脸数据，在复杂场景中将人脸重复抓拍率控制在10%以内，从而大大节省后端计算资源的浪费。
　　?前端智能半结构化输出
　　MegEye-C3S还支持对识别人员的属性标注，输出年龄段、性别、出现时间等信息，输出人脸以外的更丰富的人员特征信息。而相较于市面上其他同类型产品，C3S最大的优势则在于对少数民族和不同种族人群的识别能力有了较大的提升。
　　设备端-前置计算单元MegBox
　　传统的庞大的公安系统往往需要部署大规模的服务器，然而囿于计算量的限制，行业亟待更小更快速的计算模型和处理单元以分担后端服务器的压力，针对这一需求，旷视开发出了一款能够将计算单元前置的“盒子”——MegBox。
　　作为一款基于NVIDIA Tegra X1开发的高性能人工智能算法处理器，MegBox具有Teraflops级的浮点计算能力，能够流畅运行旷视自研人脸识别算法，可实时解析1 路普通摄像机或4-6路抓拍机的视频数据。用户可以通过系统提供的API接口，直接调用系统算法，也可以通过MegBox对实时监控视频中出现的人进行人脸检测和抓拍，此外MegBox还能够满足办案人员在更深次的安防业务中的实际需求，如人像识别、比对，黑、白名单实时告警提示等。
　　在应用中，MegBox的创新价值主要体现在：
　　　?解决机房服务器堆叠问题。
　　前置的计算单元MegBox在方案中的应用相当于轻量化服务器端数量。例如以往每台后端服务器只能处理10路摄像头的数据，而当MegBox承担了大部分人脸计算后，每台服务器便有了更充足的计算空间可以解析200路实时视频，尤其适用于通道、社区、街道卡口等场景中，可大幅提升区域监控系统整体效能。
　　　? 解决网络不稳定、网络带宽受限时的数据回传问题。
　　在传统的视频监控系统架构中，往往会因网络欠佳导致前端摄像头的实时视频无法通过视频专网回传到公安网，从而给案件侦查造成盲区，但是MegBox的应用可以保证在前端存储30天抓拍告警数据，不错失任何一帧关键画面。
　　?解决采集设备在移动的情况下，无法识别比对报警的问题。
　　在重点活动或重点场景中通常需要侦查民警在现场进行临时布控，并通过移动侦查设备(如巡逻警车车载箱、公交、营运大巴车载箱、室外监控立杆设备箱等)来实时回传视频数据，采集前端和前值计算单元的结合可以让系统在移动条件下也能够进行精准识别和比对报警(移动场景下，MegBox可通过无线网络传输数据)。
　　顶端- ReID跨摄像头识别综合应用
　　不可否认，视频是蕴含数据信息最丰富的一种信息资源，尤其是对于安防行业来说。然而大众对人像识别技术有一个普遍的误区，认为人像只能识别比对人脸而忽略了人像的其他一些特征，实际上，人像除了面部特征，还包括性别、年龄、发型、肢体、衣着颜色、穿戴特征、行为状态等特征，这些特征在安防场景中往往是侦破案件的关键线索和突破口。
　　但是目前安防行业的智能化水平仍处在较低的阶段，大多数监控系统在警务中充当的角色只是记录的功能，系统自身无法挖掘出视频中的数据金旷。作为一家以计算机视觉技术为核心的智能行业解决方案提供商，让机器“看懂”图像是旷视的使命。针对环境复杂的城市安防综合管理，旷视提出了ReID跨摄像头识别方案，利用大数据结合视频分析技术和深度学习，通过对大量视频数据中不同属性的事物进行标注来教会系统区分画面中的人、车、物、案四要素，以在合成作战中最大效能地发挥系统平台优势，节省警力和时间成本。
　　ReID应用的前提是对视频的智能分析和结构化处理，也就是通过技术将视频内容中的重要信息组织成可供计算机和人理解的文本信息或可视化图形信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向有效情报的一次转化。尔后，通过以点带线，以线带面的方式将各个区域范围的视频采集单元进行串联，便可实现跨摄像头的检索与追踪。
　　图为旷视对一开放街区监控进行的实时视频分析，系统可以清晰地分辨出行人的性别、发型、穿戴特征、衣着颜色，甚至是否骑车等特征，同时还包括街道上的车辆情况。根据这些标签，旷视能够帮助公安机关提供更多维度的数据信息，通过综合管理平台，办案民警可以输入一些关键词如“女性”、“15-25岁”、“红色上衣”、“背包”等关键特征就可以快速调取到一名失踪女孩的出走轨迹。
　　安防行业应积极建立以人脸数据为起点的大数据中心。旷视(Face++)安防业务负责人提出建立“一脸一档”的大数据挖掘平台，以针对重点布控人员和黑、白名单进行动线追踪。和单点监控相比，ReID方案通过多组摄像机的抓拍记录及人员比对让安防工作变得更为立体，方便办案民警对目标嫌疑人的行为轨迹、出行规律进行分析，进而为案情线索和实施灵活布控打击提供依据。
　　三、结语
　　通过将视频数据进行结构化识别存储，和实时的识别分析，旷视的解决方案大幅提升了公安的实战效率。截至今年9月，旷视的人脸识别系统已在公安部及全国大几十个省市落地，累积协助各地公安机关抓获犯罪嫌疑人超过3000人，在帮助地方公安干警查案、办案和精准投放警力上起到了积极的作用，促进了公安业务飞跃式的发展。
　　以地铁场景为例。地铁是城市流动的血液，但也是犯罪分子浑水摸鱼的最佳之选。2017年7月，旷视(Face++)与某市轨道交通分局共同开展了人脸识别系统反恐快反体系试点工作。系统试运行47天抓获部网逃犯76人(其中精准临控涉控人员3人) ，期间共采集人脸950万人次，人脸比对3.78亿次、预警278次，截获274人(预警截获率98.9%)。系统的上线大大变革了分局巡防工作的时空覆盖面和效能，不仅推动了分局警务模式的变革和战法的升级，也为公安干警带来了二等功的荣誉。目前，旷视(Face++)的人像卡口已经在各地都取得了可观的战果。
　　而在世界级的重点涉外活动中，旷视的技术特长也发挥的极大的优势。日-5日，金砖国家领导人第九次会晤将在福建厦门举行，旷视受命为金砖成立了安保项目小组，首次实现了公安部和地方同安系统的部地联调工作，保障了会议顺利举行。项目期间，公安部及厦门市等政府重要领导对项目组进行了视察，会后，旷视的智能安防产品和工作人员的专业精神得到了国家反恐领导小组的高度肯定。
　　人工智能技术，尤其是人脸识别技术的应用与传统安防行业的结合，为安防行业升级打开了新的局面。随着产业化发展和技术成熟度越来越高，结构化的人脸数据有望成为构建平安城市、智慧城市的基础数据之一。
　　新闻纠错：022-
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