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藍色星際丨技術革新下的機遇與挑戰——新技術影響下對安防行業的思考

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-09-20  來源:藍色星際  作者:孔慶新  瀏覽次數:396

/ 孔慶新 藍色星際 研發技術總監

對于任何一個行業而言,技術進步的驅動,是行業持續創新與發展的重要因素。在5G、超高清、AI等新技術的推動下,國家相關政策的支撐和指導下,安防行業必然進入由技術到產品的轉化階段。本文分析了現有5G、超高清、AI等新技術的特點和發展情況,并結合安防行業現狀進行了總結和提煉,最終提出在此背景下藍色星際的思考策略與應對方式。

1 新技術現狀

1.1 5G

5G就是第五代通信技術,主要特點是更大的帶寬、更快的傳輸速度、更低的通信延時與更高的可靠性。

相較于4G,在傳輸速率方面,5G峰值速率為10-20Gbps,提升了10-20倍,用戶體驗速率將達到0.1Gbps-1Gbps,提升了10-100倍;流量密度方面,5G目標值為10Tbs/km2,提升了100倍;網絡能效方面,5G提升了100倍;可連接數密度方面,5G每平方公里可聯網設備的數量高達100萬個,提升了10倍;頻譜效率方面,5G相對于4G提升了3-5倍;端到端時延方面,5G將達到1ms級,提升了10倍;移動性方面,5G支持時速高達500km/h的通信環境,提升了1.43倍。

截止到目前,中國已經正式發放商業5G拍照,華為在5G基礎設施的建設和配套設備上走在世界的最前沿,冬奧會、央視春晚,都已經實現了5G的實時轉播。

1.2 超高清

視頻分辨率是用于度量圖像內像素多少的一個參數。我們常見的視頻分辨率包括720P、1080P、2K、4K、8K,甚至10K16K等。

按照視頻畫質清晰度劃分,通常有標清、高清、超高清這幾個概念。標清一般描述的是傳統的廣播電視、DVD的清晰度,原始分辨率在480P左右。720P、1080P這樣的分辨率一般代表了高清的定義。

而超高清的定義一般包括4K、8K等分辨率標準。8K的分辨率是7680*4320,通常情況下,它被稱為超高清8K或者簡稱8K。一張8K的圖像大約有3300萬個像素點。它的像素是4K圖像的4倍。在65英寸的電視上,肉眼幾乎感覺不到顆粒感。之所以被稱為8K,因為圖像在寬度上大約有8000個像素點,規格仍屬于超高清的范疇,因此有些人稱之為Ultra HD 8K。

1.3 AI

基于人工智能、機器學習的技術已經在安防行業內落地應用,比如人臉、車輛的檢測與識別,針對目標物的跟蹤與屬性分析。

同時,配合AI算法本身,支持AI的半導體技術也在發生著日新月異的發展與變化,更為可喜的是,其中越來越多的出現了中國的身影。

AI專利與論文方面,無論在數量或質量上,國內的研究成果都處于世界前列的水平,而且發展勢頭迅猛。可以負責任的預測,與安防行業聯系最為緊密的視頻方向AI,中國必然會成為“全球第一”。

2 新技術下的用戶體驗提升

5G、超高清、AI的技術支撐下,安防系統會給用戶帶來全新的體驗。恰似移動互聯網通過支付、零售等新模式改變了大眾的生活方式一樣,全新的安防概念產品或方案,將在以下幾個層面給用戶帶來變化:

2.1 看得更快速

5G在數據傳輸模式上的革命,以及AI在數據本身內容上的提升,配合業內芯片性能、算力的提升,用戶對視頻的感受會更直接、迅速、舒適。隨時、隨地使用任意合適的終端,直接感受到異地自己關心的視頻和視頻中的信息,就像現在使用文本一樣的便捷溝通。這種體驗的提升,是相當誘人的。

2.2 看得更清晰

超高清的分辨率,配合簡潔的用戶操作,用戶在安防系統中看到的視頻,比身臨其境更要逼真,反饋更多的細節。另外,因為幀率和色彩的提升,用戶的感受也會更加舒適。

2.3 看得更明白

配合了機器學習技術后,除了用戶看到的視頻畫面外,對于視頻畫面的內容也被實時的顯示出來。包括視頻中有多少人員,每個人是誰,是否有風險的提示,是否曾經或多次出現等等。對于用戶而言,視頻本身加上內容呈現給用戶,技術為用戶的理解過程做了減法。

3 新技術賦能下的安防產業發展方向

3.1 全鏈路智能化

5G技術的落地,必然會導致從底層基礎設施到頂層用戶習慣的變革。配合5G的加持,AI可以融入安防行業產品線的任何一環,從各種傳感器、Ip Camera到后端的存儲產品、視頻綜合平臺,做到全棧智能化的概念。

這一全鏈路智能化的概念不僅僅體現在安防產品線上。跟其他行業一樣,5G配合AI甚至會影響設計、研發、測試、生產、運維、售后整個產品生命周期,相比于之前會更高效、更準確,給安防產業運營鏈條帶來翻天覆地的變化。

3.2 端、邊緣計算與中心計算相融合的多維度數據分析

為了解決計算資源不足、成本較高、數據規模較大、安全可靠性等中心計算的弊病,端與邊緣計算的的需求日益顯著,伴隨5G、以及機器學習前置化的發展,這已經成為安防業內必然的方向。值得一提的是,這其中的邊緣計算有可能是獨立的計算資源,還有可能是由端組成的邊緣計算云。與傳統的云計算相比,端和邊緣節點將計算分散,強調計算的針對性與可定義性,與全網結合形成“云邊端三體協同” 的端到端的技術架構,從而有效的降低中心壓力、帶寬成本,提高分發和響應速度。

在這樣的技術架構下,對于超高清技術背景下的超大視頻數據量,計算任務被分解,計算目標更明確,過濾、篩選過程更有效。同時,端、邊、云的技術架構不存在規模的限制,并非僅能在智慧城市這類大型系統中應用,是一個可落地的技術方案。

3.3 細分領域空間巨大

目前安防行業經歷多年的發展,產品、行業、廠商、方案已經相對成熟。但5G、超高清、AI等新技術的出現,必然會催生更多、更細化的領域和空間,具有很大潛在市場空間。

5G必然會帶動芯片、硬件方案的變化,配合5G基礎設施的成熟,產業鏈細分程度會越來越高。超高清技術一定會帶動行業內終端設備、顯示設備的革新與換代。在人工智能方面,雖然目前已經出現了實例強勁的獨角獸公司,如商湯、曠視、依圖、云從,但很多細分場景,如低照場景、小像素目標、高速或遮擋下的跟蹤識別等方向還存在很大的空間,等待新的投入和變革來豐富和解決整個市場的需求。

碎片化的安防行業是挑戰也是機遇,在行業中某個細分領域解決用戶的問題,是目前發展的一個方向。

4 新技術背景下藍色星際的思考與努力

4.1 積極跟進產業鏈上相關節點的技術升級和標準制定

多年來,藍色星際持續關注安防、視頻相關領域的技術發展,尤其針對5G、超高清、AI可能帶來的產品、技術變更,與相關產業鏈中的先進企業保持著緊密的溝通與聯系。我們積極探索產業可能的變化與發展,并本著規范、可持續的原則參與、跟進各個行業的技術升級和標準制定過程。

新技術的融入促進行業的發展,同時針對新技術融入所發展的新的行業規范、標準,也會對創新應用的過程起到反向的激勵,實現安防行業在質量、服務、體驗上的全面提升。5G、超高清、AI等新技術,會產生產業鏈上各個環節的技術變化,從硬件設計、軟件功能、生產流程、現場實施到相關行業對接,這個對接的過程既存在物理設備、物理信號的對接,也存在網絡協議、功能接口的對接。上述每一個環節都依賴于安防產業標準的規范和限制,才能更好、更高效的實現整個的創新流程。

4.2 針對視頻內容進行深挖,并將成果轉化為產品

目前深度學習技術是熱門話題,與安防行業的結合更被業內認為是發展重點。近幾年,深度學習已經在視頻監控領域落地,針對人臉識別、車輛識別、結構化等應用和產品在很多項目中都有案列,而且效果突出。配合這樣的大趨勢,藍色星際也推出了包括人臉/人形抓拍攝像機、人臉識別攝像機、具備多種智能功能的后端平臺等前后端一體化的產品。

雖然取得了一定的成果,但我們深感AI與安防、視頻領域結合還處于初級階段,還存在很大的技術空間和產品空間。深度學習概念的原理,是讓機器用人的方法進行思考和理解。我們試想一下,當人看到一個視頻后,他在頭腦中提煉、抽象的信息是非常廣泛的。比如一個公共空間的人流高密度場景,我們除了有人多、擁擠的直觀概念外,還會產生更多的信息和內容,比如這是什么性質的公共空間,人員的組成是什么,他們在做什么,是否有異常的舉止、表情,高密度人群的核心點或者運動方向。這些都是AI與安防相結合需要解決和發展的方向,也存在巨大的商業價值。

藍色星際一直持續在這個領域進行著投入,期望發揮自身原有的產品、平臺優勢,綜合用戶的需求與真實項目的特殊性,利用深度學習、人工智能的概念,進一步挖掘視頻數據中更多目標、運動的信息,形成估計、預測的結果,并將成果應用于相關的的產品和項目中,解決用戶在安全保衛或風險預防中的問題。

4.3 堅持從成本和需求角度,以解決用戶的實際問題為目標

5G、超高清、AI等新技術,在安防行業落地的過程中,必然會遇到很多問題。我們始終認為,用戶的目標是解決問題,不是簡單的技術展現,單一的智能分析系統,不配套用戶廣泛的傳統安防監控需求,是無法真正落地的。我們要給用戶提供的是一套完整的技術解決方案,AI或者智能在其中的附加價值是針對特殊事件的處理流程,它應該包含事件前期的預測、事件中期的跟蹤、應急,事件后期的應對與快速定位。單純的新技術本身達不到這個目標,不結合新技術的產品或平臺同樣難以達到這個目標。

經過安防行業十多年的積累,藍色星際已經具備齊全的安防前后端以及平臺產品線。近幾年深刻貫徹公司制定的“深藍戰略”,適應安防行業網絡化、智能化、專業化的發展趨勢,持續關注人臉、人體(ReID)、車輛、視頻結構化等技術方向,挖掘AI、互聯網、數據分析、安防的深度合作,為金融、軍隊、教育、司法等關鍵行業提供行業級解決方案,為國家構建智慧城市做出努力。

 
 
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