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| 行業(yè)新聞 |
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| 中山監(jiān)控安裝公司解析算力發(fā)展引領(lǐng)安防感知 |
| 添加日期：2018-9-6 14:18:12 編輯：http://www.92hm.net/ 來源：力豐科技 閱讀次數(shù)：3152 |
隨著智能需求日益增多，中山監(jiān)控公司表示更多數(shù)據(jù)的采集和計算未來都將在前端進行邊緣節(jié)點計算，前端初步處理分析后回傳到云端進行深度分析，前端智能和云端智能并不矛盾，可根據(jù)客戶的具體需求靈活組合，實現(xiàn)更智能的分布式計算，提供差異化的智能解決方案。一般來說，檢測、跟蹤、去重、摳圖等相對通用的應(yīng)用以及拌線、越界、徘徊、計數(shù)等行為分析類的應(yīng)用適合放在前端，而提取細節(jié)特征、識別比對等以及涉及敏感信息的復雜應(yīng)用適合放在云端，要結(jié)合實際設(shè)計，實現(xiàn)資源利用最大化。
深度學習的迅猛發(fā)展，依賴快速發(fā)展的GPU芯片技術(shù)和平臺生態(tài)，隨著人們逐漸認識到專用計算芯片對人工智能的重要作用，圍繞AI任務(wù)進行專有加速的芯片越來越多，但無論是AlphaGo背后的谷歌TPU還是加入了全新Tensor Core結(jié)構(gòu)的英偉達Tesla Vl00，這些芯片都是為服務(wù)器端進行設(shè)計的，芯片面積較大（英偉達Volta的Tensor Core面積有800平方毫米，只有靠領(lǐng)先性能降低數(shù)據(jù)中心的集群成本），因此也面臨著來自英特爾Nei．vana和ArrialO/Stratixl0等FPGA更低功耗更低成本計算平臺的威脅。
針對前端和移動端設(shè)計的AI芯片在功耗和性能上正在不斷發(fā)力，目前的實現(xiàn)方式主要有兩類，即FPGA和ASIC。FPGA的代表如Xilinx主推的Zynq平臺，而ASIC的代表如華為海思的3559A和英特爾Movidius的Myriad。對于安防監(jiān)控系統(tǒng)中負責前端感知的攝像機，通過ASIC架構(gòu)的AI芯片進行圖像內(nèi)容的特征提取和結(jié)構(gòu)化描述，為實戰(zhàn)應(yīng)用提供可直接查詢檢索和分析研判的線索，這無疑將盤活原先靜態(tài)存儲的海量視頻數(shù)據(jù)，為破案預警和城市管理提供巨大的廣闊的應(yīng)用前景。對于華為海思，3559A芯片的推出，意味著基于中山視頻監(jiān)控領(lǐng)域絕對領(lǐng)先的市場份額，海思龐大的開發(fā)制造生態(tài)鏈，擁有了推動產(chǎn)業(yè)升級變革的重磅武器，3559A集成了H．265視頻編碼，提供了高效豐富的計算資源（包括雙核A73和雙核A53、集成的GPU支持OpenCL、集成智能分析加速引擎和雙核CNN）。目前即將上市的基于3559A的AI攝像機主要以人臉識別攝像機和車輛電警卡口攝像機等行業(yè)高端應(yīng)用為主，高性能的算力和成熟的算法將可以在前端實現(xiàn)人臉特征提取比對和車輛子品牌年款／年檢標／手丁電話／安全帶等功能，而這些原先只能在云端GPU服務(wù)器進行提取和運算。當然，由于信息安全風險和暫時缺乏統(tǒng)一標準等問題，具備AI深度學習的前端智能產(chǎn)品和云端智能產(chǎn)品各有擅長且長期共存。
AI感知不是終點，只是起步
中山安防監(jiān)控行業(yè)的發(fā)展中，人工智能將發(fā)揮至關(guān)重要的作用。行業(yè)應(yīng)用離不開人工智能，人工智能也離不開行業(yè)應(yīng)用，人工智能要落地，一定要深入到行業(yè)中。
智慧城市的信息感知，目標是全面、全量、實時。一方面，通過邊緣節(jié)點計算和云端計算把非智能的設(shè)備和系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成具有強大人工智能的設(shè)備和系統(tǒng)，讓機器替換人力。另一方面，人工智能平臺不僅需要感知，還需要數(shù)據(jù)分析挖掘，因為城市管理的問題復雜度、數(shù)據(jù)數(shù)量級以及可能產(chǎn)生的價值和影響力無法估量?；谌斯ぶ悄艿拇髷?shù)據(jù)平臺，通過面向AI的大數(shù)據(jù)治理技術(shù)將海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理成行業(yè)知識，再基于知識圖譜數(shù)據(jù)庫完成行業(yè)知
識圖譜存儲，通過杌器學習、符號推理等技術(shù)可以主動分析挖掘隱藏在人的行為背后的行業(yè)知識。日前的人工智能行業(yè)場景中，知識圖譜是技術(shù)難度較大的技術(shù)領(lǐng)域。以公安場景為例，案件發(fā)生后，最困難的是如何找到線索，為了把涉及案件和人的所有要素全部串聯(lián)起來找到互相關(guān)系，首先就是把系統(tǒng)中的基本數(shù)據(jù)概念化、符號化，按照人、事、地、物、組織五要素分類，通過知識圖譜進行邏輯推理和情報研判。
從感知智能到認知智能，人工智能將通過關(guān)鍵技術(shù)的持續(xù)突破推動行業(yè)跨越式發(fā) |
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