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视觉技术与行业Know

据数据显现,到2020年我国摄像头保有量将打破4.5亿台,并仍以20%左右的速度持续增长。此外,包含手机、录像机、视频会议设备在内的视频出产设备保有量更是几倍于此,全国每天所发生的的视频数据量将非常惊人。

AI视频剖析才干不止于辨认

但以要害方针为头绪的视频处理更多是以“找到并辨认”为目的,关于方针的行为、轨道、目的缺少剖析才干,其使用场景过于笔直。对此,闪马智能以为需求结合职业Know-How进行愈加丰厚的视频内容解析,将其间规矩之外的反常行为凸显出来,加以猜测和针对处理,才干发生更广泛的价值。视频剖析的方针不只是辨认出点状信息,更应该复原事情的始末,以时间线为基准,串联出完好的故事。

以交通范畴为例,2019上半年,全国机动车保有量到达3.4亿辆,城市交通日均出行需求总量已到达10亿人次,这背面带来的事端频发、交通拥堵等问题凸显。而视频监控剖析作为交通管控的重要手法,承担着巨大压力。据统计,国内一线城市的交通监控,每天均匀发生0.3PB至6.7PB的视频数据,这些海量数据不仅为网络传输和存储带来应战,也对实时处理、剖析提出了更高要求。除了辨认车辆信息外,还需求对视频监控中呈现的车辆违章、行人违章、突发状况等详细行为进行辨认和剖析,以满意人、车、物三者协同办理的智能交通理念,这就需求AI技能在视频结构化处理之外,参加包含交通规矩的常识图谱才干,经过算法与规矩的结合,在海量冗余的视频信息中精确辨认出方针的反常行为,经过与交通指挥体系的协同操作,终究到达智能预警与管控的预期作用。

闪马智能的技能才干经过自主建立的,可以高效支撑算法开发调试、数据办理、模型测验等功能的深度学习渠道——ATOM渠道发生;由将算法与场景结合,进行使用开发,完结赋能各个笔直范畴的工业化渠道——VisionMind视界心完结落地,二者灵敏调配,打造出闪马智能的视频反常行为剖析处理方案。

视觉技能与职业Know-How有机结合,闪马智能拓宽视频剖析的才干鸿沟

而VisionMind·交通视界心是针对才智交通打造的反常行为剖析渠道。才智交通体系作为独立的一体化体系包含了杂乱的各个环节:

才智交通的集成指挥办理体系:像大脑相同供给一致的调度,办理,应急呼应;

而VisionMind则是淋巴体系,经过感知神经体系,及时进行反常的发现、处理之后供给给循环体系和大脑及时而精确的信息。

着眼“五大空间”,勾勒才智城市蓝图

交通空间:首要感知车辆、人的活动时间的反常为主。人们会恪守固定的交通法规以及相对固定的品德准则。法规以外的违规便是反常行为,别的还有一些事端,拥堵等现象也是反常的事情。

日子文娱区:人流量往往不是很固定,不同时间段发生不同的大规模群体行为的反常事情。

城市环境空间:环境的反常检测重视的细节事务逻辑比较杂乱,掩盖的空间也更广,所以行为剖析场景愈加零星。

视觉技能与职业Know-How有机结合,闪马智能拓宽视频剖析的才干鸿沟

经过快速建立的视频反常剖析渠道,赋能城市中的每一个摄像头,以“利旧”准则下降智能化的使用门槛,将AI算法与相关规矩结合,去桥接感知与认知的鸿沟,是闪马智能赋能才智城市的中心思维。

在作者看来,城市智能化办理是一个持久出题,富余的市场需求将招引各色服务公司入局,闪马智能以视频反常行为剖析子体系为切入点,耦合前端收集设备与后端集成的办理体系,经过AI技能渠道产品,处理需求方实际问题,并结合场景向集成体系的横向纵深拓宽,精确定位本身产业链方位,以敞开协作的情绪面临竞赛,在建造才智城市的大潮中,将成为一明显的弄潮儿。

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