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AI与安防融合的挑战 宇视科技SMV安防机器视觉

2017-11-28 16:07:09 来源:安防知识网

【大比特导读】宇视以“SMV安防机器视觉”的主题深入AI,一年之后,宇视继续延续“SMV安防机器视觉”征战安博会,全面展示宇视在芯片、算法、架构、产品四个维度的进步。

AI与安防融合的挑战 宇视科技SMV安防机器视觉

自去年安博会开始,AI+安防成为行业内最热门的主题之一,安防品牌企业也纷纷推出了相应的AI产品和概念,安防行业智能趋势热潮到来,经过一年时间的落地布局,AI为安防带来了极大的变革和发展,当初的口号如今也正融入到实际的产品和解决方案中被体现出来。这样的队列里面,宇视以“SMV安防机器视觉”的主题深入AI,一年之后,宇视继续延续“SMV安防机器视觉”征战安博会,全面展示宇视在芯片、算法、架构、产品四个维度的进步。

AI与安防融合的挑战

在安防IT化的推动下,从基础的视频联网应用规范的持续发展,安防监控在看得见、看得清、看得快、看得稳、看得懂五个方面不断向前发展。在整个发展过程中,AI与安防的发展结合越来越紧密。

作为各类技术的积极的探索者、试用者、实践者,安防行业一直是技术垂青的宠儿,尤其随着AI与安防不断融合,为安防的发展带来了巨大的影响的同时,也面临着多方面的挑战,这些挑战包括视图结构化中半结构化数据与大数据处理能力的结合、图像数据存储与视频结构化分析调用的效率提升、视图数据与实战业务数据的多维碰撞比对、视图应用联网标准与厂商私有架构的矛盾。

AI与安防融合的生态环境也涌现出激烈的竞争,在计算平台的支撑下,前端和后端都朝着智能发展,向上延生将智能分析的结果生成应用的解决方案,往下拓展生成平台的智能算法,使得整个业界呈现出两种竞争模式,一种是单厂商基础方案、业务开发,另一种是多厂商博弈,私有接口开放,从而形成了整个产业的趋势呈现出架构之争、产品之争。

宇视科技SMV安防机器视觉

从“让监控变得简单”到“云监控、易安防”,再到“安防IT化”,宇视的基因决定了又一次从系统观的角度来解决安防行业的痛点需求,并取得阶段性的突破。宇视四位一体的“SMV安防机器视觉”战略围绕安防机器视觉的四个维度,以架构为核心,算法和芯片为基础,实现产品的快速应用,应对AI+安防的各种挑战。

架构:结合云计算与雾计算的优势,宇视历时三年探索制定了智能链计算架构,将把算法依据各自不同芯片所长,分别分布到IPC芯片、CPU芯片、GPU芯片上,然后通过高速全媒体总线,打通算法和大数据之间的高速公路,提升算法准确度。

芯片:宇视与Movidius和NVIDIA展开深入合作,前端发布了基于Myriad 2芯片的全系中高端摄像机、卡口抓拍机与智慧棒产品,后端发布基于TX1芯片推出了业界最高密度、最强处理性能的智能分析服务器。

算法:宇视不断在人脸识别、视频结构化、车辆结构化、人数统计等多个领域都取得了重大突破与积累。依靠海量样本库和自学习集群提升效率,历时六年,已建成百亿级车辆/千万级人脸特征样本库,其中人脸特征样本库数量大幅度提升与学习,促进人脸识别算法准确度的显著提升。

产品:宇视基于对AI的理解也研发了一系列前端和后端深度学习产品,以“函谷”深度智能摄像机和“潼关”人脸识别速通门为代表的智能前端,后端以第二代“昆仑”视图数据中心一体机。

本文由大比特资讯收集整理(www.steinberg-na.com)

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