英特尔Movidius助力海康威视让人工智能从后端走向前端!

2017-09-19

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马斯洛在其著名的“需求层次理论”中,将安全需求排在第二层,仅次于人类维持自身生存的生理需求,可见安全之于个体、家庭、社会的基础性和重要性。而安防产业这柄追踪打击犯罪、预防灾害事故发生的“利剑”,也就由此应运而生。

 

视频监控系统是安防产业中最为重要的组成部分,历经三十余年的发展,产品和技术都在日趋走向成熟。

 

  • 第一阶段(80年代中期——90年代中期):模拟视频监控时代。以闭路电视监控系统为主,其传输媒介为视频线。主要应用于银行、政府机关等高档场所,是起步阶段。

  • 第二阶段(90年代中期——90年代末期):半数字监控时代。以基于电脑插卡式的视频监控系统为主,传输媒介依然是视频线缆。由多媒体控制主机或硬盘录像主机(DVR)进行数字处理和存储。这个阶段的应用也多限于对安全程度要求较高的场所,是初步发展阶段。

  • 第三阶段(90年代末期至今):IP数字监控时代。以嵌入式技术为依托,以网络、通信技术为平台,以智能图像分析为特色的网络视频监控系统为主,NVR的概念由此兴起。网络视频监控的应用不再局限于安全防护,逐渐也被用于远程办公、远程医疗、远程教学等领域。

 

在模拟视频监控时代,人们需要依靠眼睛来对监视画面进行分析和判断,又累又笨又苦逼;而后,随着数字化和网络化成为监控技术的必然趋势,摄像机正在变得越来越智能,“云端大脑”能够协助人类进行视频画面信息的采集和管理,监控系统的性能由此得到了有效提升。

 

但所谓“道高一尺,魔高一丈”,在信息技术快速发展的今天,犯罪手法日趋现代化,手段也更隐蔽,所以让监控设备既拥有像人类一样的视觉智能,又具有计算机的超级算力,将会成为安防行业的下一次巨大飞跃。届时,智能摄像机将实现更高程度的自主化,可以观察、理解周围的环境,并能够与快速变化的环境进行交互,从中学习经验。

 

听起来像是科幻电影?得益于人工智能、深度学习、神经网络技术的飞速发展,安防视频监控的下一阶段飞跃已经加满了充足的“燃料”,蓄积了足够的“马力”。

 

近日,英特尔推出了Movidius视觉运算芯片和摄像头前端数据处理技术,其最新VPU(视觉处理单元)所采用的Myriad X是首个拥有专用神经计算引擎的视觉处理单元,将赋予设备实时观察、理解周围世界,并与其进行交互的能力。安防监控领域的龙头老大海康威视选择与英特尔强强联手,将英特尔的芯片积极应用于其全局摄像机等系列产品,由此获得从后端到前端实时分析海量数据的“超能力”,引领创造视觉智能的新浪潮!

 

 

人工智能AI将在安防行业率先落地

 

今年,正值海康威视和英特尔合作十周年,说到两者的“结缘”,怎么也绕不过现在最最热门的话题之一——人工智能AI。

 

一方面,海康威视所处的安防行业具有源数据信息量大、数据层次丰富(人脸、车牌、形态、行为等各种层次的数据)的显著特点,这为人工智能在安防行业率先落地提供了优沃的“土壤”。为什么这么说?因为大量的、有代表性的数据将有助于把模型描述的更准确,对规律认识的更深刻。当开普勒从他老师手中接过大量的天文数据后,他终于找到了准确描述行星围绕太阳运动轨迹的模型——椭圆模型,所以,当数据量呈现海量爆发式增长时,计算机将能够完成一些过去只有人类才能完成的事情,比如机器视觉——摄像机可以像人眼一样去监测、分析、报警。

 

 

另一方面,人工智能离不开高强度的计算。海康的各种终端设备每天都能采集到大量的视频数据,可这些数据却是非结构化的,通俗来讲,就是没有条理的,只有将其转化成结构化的数据,比如确定画面里出现了几个人、几辆车,人的性别、身高、面部特征,车子的品牌、车型、车牌号……这时才能进行下一步的分析,才能真正产生价值。无论是将数据结构化还是进一步分析的过程,都需要计算机拥有强大的算力,而这就是CPU领域的龙头老大,英特尔所擅长的事情了。

 

如此看来,海康和英特尔的结缘实属“门当户对”,人工智能在安防行业的落地也是水到渠成。

 

海康威视海康威视传输与显示业务部总经理钱学锋表示:“海康威视在人工智能领域的探索应该也有十年了。2006年组建的海康威视算法团队从建立初期就密切关注计算智能化的技术;2013年开始布局深度学习相关的技术并进行一些算法沉淀;2015年发布了深度智能的相关产品,比如‘猎鹰’、‘刀锋’,主要集中于后端;2016年则是前端+后端的全系列智能产品发布……”

 

算算时间节点,海康在人工智能领域的探索竟与英特尔的合作刚好契合,换言之,英特尔对海康的支持功不可没。两者在AI方面的合作主要体现在三个方面:

 

  • 首先是训练平台,显而易见,人工智能的算法需要有大量数据的训练,英特尔高性能计算平台Xeon Phi将帮助海康威视大幅度缩短AI训练周期;

  • 其次是智能安防领域,基于Movidius平台,海康威视将人工智能从后端引向前端,也就是赋予摄像机边缘计算的能力,典型产品诸如全局摄像机;

  • 最后是智能制造领域,工厂中的一些工业相机也是基于Movidius平台。

目前海康威视的人工智能在各个行业已经有了广泛应用,主要围绕智慧城市,包括应急指挥中心,民生服务中心,城市运营管理中心等等。通过物联网传感技术加上人工智能分析,在交通领域可以实现对交通流量的预测,以判断拥堵,还有车辆大数据的研判,包括车辆的流量、车速、行车轨迹的分析等等;在商业决策上,可以进行商场人流密度的判断,哪个区域的人比较多,哪个区域的人比较少,大家对哪款产品的关注度更高;除此之外,甚至还能在传媒领域也有所应用,当广告主投放广告时,相关评测数据可以帮助客户判断受众的真实关注度。

 

边缘计算,让人工智能从后端走向前端

 

当视频监控行业从“AVR(增强型内置Flash的单片机)”进入“NVR(网络硬盘录像机)”的时代,实现了可以同时观看、浏览、回放、管理、存储多个网络摄像机的大幅飞跃。监控行业摆脱了电脑硬件的牵绊,再也不用面临安装软件的繁琐。当所有的摄像机网络化之后,必由之路就是有一个集中管理核心出现,也就是我们常说的云端大脑——储存、分析、处理视频数据的中枢。

 

表面看上去,这种前端采集后端处理的方式好似很完美,但是随着视频数据的指数级增长,云端渐渐变得有些力不从心。因此,边缘计算应运而生。

 

思科首席执行官约翰-钱伯斯(John Chambers)曾经表示:“视频将很快占据绝大多数移动数据流量,视觉媒体将很快在移动通讯领域得到普及。未来5年内,视频产生的数据流量将占全部网络数据流量的80-90%,而不是50-60%。你做的一切产品都将会拥有视频功能。”

 

所谓边缘计算,就是在在靠近物或数据源头的网络边缘侧,就近提供智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行,数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源,在边缘节点处过滤或者分析。如果说云端相当于人类的大脑,那么边缘计算就犹如人类的神经末梢,对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑。

 

英特尔新推出的Movidius视觉运算芯片和摄像头前端数据处理技术,正是赋予了海康威视监控设备边缘计算的能力。

 

Movidius是英特尔的子公司,该公司主要为机器、PC开发视觉技术。最新的VPU(视觉处理单元)采用了Myriad X系统芯片,植入独立神经运算引擎(Neural Compute Engine),支持边缘深度学习推断。在设计之时芯片硬件瞄准的正是深度神经网络,它可以用更快的速度、更低的能耗运行深度神经网络。英特尔表示,进行DNN推断时,深度神经网络加速器每秒可以完成运算操作1万亿次以上。

 

 

基于Movidius,海康威视开发了在行业内具有突破意义的全局摄像机。普通定点摄像机无法同时兼顾全景和细节,因此广场等开放式大场景的人、车目标捕获一直是业界的难题,而全局摄像机则能同时兼具监控广度与目标细节,实现对场景中运动人体目标的全覆盖提取。

 

具体来说,一旦全局的广角镜头检测到开放式场景中的运动目标,就可以将定位出来,联动全局的长焦镜头变倍放大,观察目标细节,并自动捕获人体、人脸、车辆图片。全局摄像机将目标图片流输出至后端,有效解决后端对视频流进行结构化信息提取难、分析效率低的问题。这种前后端一体化的方案,是海康威视产品最大的优势。

 

 

英特尔视频产品部总经理Adam在在答记者问时表示:视频影像的发展与物联网发展的三个阶段是一脉相承的:当万物实现互联时,摄像机的前端和后端实现了一体化;当软件定义系统构成智能系统后,摄像机的软件也越来越智能;最后,物联网的目标是挖掘数据价值,监控行业同样也要基于此提供增值服务。

 

站在这个角度,英特尔和海康威视的合作还会进一步深入展开。前端,基于持续进步的Movidius平台,海康会不断推出更高技术含量的产品;后端,服务器产品也会有更加深入的合作……未来,随着人工智能将逐渐深入各行各业,海康和英特尔也将在安防以外的行业继续不断探索。

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