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蓝色星际丨技术革新下的机遇与挑战——新技术影响下对安防行业的思考

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-09-20  来源:蓝色星际  作者:孔庆新  浏览次数:254

/ 孔庆新 蓝色星际 研发技术总监

对于任何一个行业而言,技术进步的驱动,是行业持续创新与发展的重要因素。在5G、超高清、AI等新技术的推动下,国家相关政策的支撑和指导下,安防行业必然进入由技术到产品的转化阶段。本文分析了现有5G、超高清、AI等新技术的特点和发展情况,并结合安防行业现状进行了总结和提炼,最终提出在此背景下蓝色星际的思考策略与应对方式。

1 新技术现状

1.1 5G

5G就是第五代通信技术,主要特点是更大的带宽、更快的传输速度、更低的通信延时与更高的可靠性。

相较于4G,在传输速率方面,5G峰值速率为10-20Gbps,提升了10-20倍,用户体验速率将达到0.1Gbps-1Gbps,提升了10-100倍;流量密度方面,5G目标值为10Tbs/km2,提升了100倍;网络能效方面,5G提升了100倍;可连接数密度方面,5G每平方公里可联网设备的数量高达100万个,提升了10倍;频谱效率方面,5G相对于4G提升了3-5倍;端到端时延方面,5G将达到1ms级,提升了10倍;移动性方面,5G支持时速高达500km/h的通信环境,提升了1.43倍。

截止到目前,中国已经正式发放商业5G拍照,华为在5G基础设施的建设和配套设备上走在世界的最前沿,冬奥会、央视春晚,都已经实现了5G的实时转播。

1.2 超高清

视频分辨率是用于度量图像内像素多少的一个参数。我们常见的视频分辨率包括720P、1080P、2K、4K、8K,甚至10K16K等。

按照视频画质清晰度划分,通常有标清、高清、超高清这几个概念。标清一般描述的是传统的广播电视、DVD的清晰度,原始分辨率在480P左右。720P、1080P这样的分辨率一般代表了高清的定义。

而超高清的定义一般包括4K、8K等分辨率标准。8K的分辨率是7680*4320,通常情况下,它被称为超高清8K或者简称8K。一张8K的图像大约有3300万个像素点。它的像素是4K图像的4倍。在65英寸的电视上,肉眼几乎感觉不到颗粒感。之所以被称为8K,因为图像在宽度上大约有8000个像素点,规格仍属于超高清的范畴,因此有些人称之为Ultra HD 8K。

1.3 AI

基于人工智能、机器学习的技术已经在安防行业内落地应用,比如人脸、车辆的检测与识别,针对目标物的跟踪与属性分析。

同时,配合AI算法本身,支持AI的半导体技术也在发生着日新月异的发展与变化,更为可喜的是,其中越来越多的出现了中国的身影。

AI专利与论文方面,无论在数量或质量上,国内的研究成果都处于世界前列的水平,而且发展势头迅猛。可以负责任的预测,与安防行业联系最为紧密的视频方向AI,中国必然会成为“全球第一”。

2 新技术下的用户体验提升

5G、超高清、AI的技术支撑下,安防系统会给用户带来全新的体验。恰似移动互联网通过支付、零售等新模式改变了大众的生活方式一样,全新的安防概念产品或方案,将在以下几个层面给用户带来变化:

2.1 看得更快速

5G在数据传输模式上的革命,以及AI在数据本身内容上的提升,配合业内芯片性能、算力的提升,用户对视频的感受会更直接、迅速、舒适。随时、随地使用任意合适的终端,直接感受到异地自己关心的视频和视频中的信息,就像现在使用文本一样的便捷沟通。这种体验的提升,是相当诱人的。

2.2 看得更清晰

超高清的分辨率,配合简洁的用户操作,用户在安防系统中看到的视频,比身临其境更要逼真,反馈更多的细节。另外,因为帧率和色彩的提升,用户的感受也会更加舒适。

2.3 看得更明白

配合了机器学习技术后,除了用户看到的视频画面外,对于视频画面的内容也被实时的显示出来。包括视频中有多少人员,每个人是谁,是否有风险的提示,是否曾经或多次出现等等。对于用户而言,视频本身加上内容呈现给用户,技术为用户的理解过程做了减法。

3 新技术赋能下的安防产业发展方向

3.1 全链路智能化

5G技术的落地,必然会导致从底层基础设施到顶层用户习惯的变革。配合5G的加持,AI可以融入安防行业产品线的任何一环,从各种传感器、Ip Camera到后端的存储产品、视频综合平台,做到全栈智能化的概念。

这一全链路智能化的概念不仅仅体现在安防产品线上。跟其他行业一样,5G配合AI甚至会影响设计、研发、测试、生产、运维、售后整个产品生命周期,相比于之前会更高效、更准确,给安防产业运营链条带来翻天覆地的变化。

3.2 端、边缘计算与中心计算相融合的多维度数据分析

为了解决计算资源不足、成本较高、数据规模较大、安全可靠性等中心计算的弊病,端与边缘计算的的需求日益显著,伴随5G、以及机器学习前置化的发展,这已经成为安防业内必然的方向。值得一提的是,这其中的边缘计算有可能是独立的计算资源,还有可能是由端组成的边缘计算云。与传统的云计算相比,端和边缘节点将计算分散,强调计算的针对性与可定义性,与全网结合形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构,从而有效的降低中心压力、带宽成本,提高分发和响应速度。

在这样的技术架构下,对于超高清技术背景下的超大视频数据量,计算任务被分解,计算目标更明确,过滤、筛选过程更有效。同时,端、边、云的技术架构不存在规模的限制,并非仅能在智慧城市这类大型系统中应用,是一个可落地的技术方案。

3.3 细分领域空间巨大

目前安防行业经历多年的发展,产品、行业、厂商、方案已经相对成熟。但5G、超高清、AI等新技术的出现,必然会催生更多、更细化的领域和空间,具有很大潜在市场空间。

5G必然会带动芯片、硬件方案的变化,配合5G基础设施的成熟,产业链细分程度会越来越高。超高清技术一定会带动行业内终端设备、显示设备的革新与换代。在人工智能方面,虽然目前已经出现了实例强劲的独角兽公司,如商汤、旷视、依图、云从,但很多细分场景,如低照场景、小像素目标、高速或遮挡下的跟踪识别等方向还存在很大的空间,等待新的投入和变革来丰富和解决整个市场的需求。

碎片化的安防行业是挑战也是机遇,在行业中某个细分领域解决用户的问题,是目前发展的一个方向。

4 新技术背景下蓝色星际的思考与努力

4.1 积极跟进产业链上相关节点的技术升级和标准制定

多年来,蓝色星际持续关注安防、视频相关领域的技术发展,尤其针对5G、超高清、AI可能带来的产品、技术变更,与相关产业链中的先进企业保持着紧密的沟通与联系。我们积极探索产业可能的变化与发展,并本着规范、可持续的原则参与、跟进各个行业的技术升级和标准制定过程。

新技术的融入促进行业的发展,同时针对新技术融入所发展的新的行业规范、标准,也会对创新应用的过程起到反向的激励,实现安防行业在质量、服务、体验上的全面提升。5G、超高清、AI等新技术,会产生产业链上各个环节的技术变化,从硬件设计、软件功能、生产流程、现场实施到相关行业对接,这个对接的过程既存在物理设备、物理信号的对接,也存在网络协议、功能接口的对接。上述每一个环节都依赖于安防产业标准的规范和限制,才能更好、更高效的实现整个的创新流程。

4.2 针对视频内容进行深挖,并将成果转化为产品

目前深度学习技术是热门话题,与安防行业的结合更被业内认为是发展重点。近几年,深度学习已经在视频监控领域落地,针对人脸识别、车辆识别、结构化等应用和产品在很多项目中都有案列,而且效果突出。配合这样的大趋势,蓝色星际也推出了包括人脸/人形抓拍摄像机、人脸识别摄像机、具备多种智能功能的后端平台等前后端一体化的产品。

虽然取得了一定的成果,但我们深感AI与安防、视频领域结合还处于初级阶段,还存在很大的技术空间和产品空间。深度学习概念的原理,是让机器用人的方法进行思考和理解。我们试想一下,当人看到一个视频后,他在头脑中提炼、抽象的信息是非常广泛的。比如一个公共空间的人流高密度场景,我们除了有人多、拥挤的直观概念外,还会产生更多的信息和内容,比如这是什么性质的公共空间,人员的组成是什么,他们在做什么,是否有异常的举止、表情,高密度人群的核心点或者运动方向。这些都是AI与安防相结合需要解决和发展的方向,也存在巨大的商业价值。

蓝色星际一直持续在这个领域进行着投入,期望发挥自身原有的产品、平台优势,综合用户的需求与真实项目的特殊性,利用深度学习、人工智能的概念,进一步挖掘视频数据中更多目标、运动的信息,形成估计、预测的结果,并将成果应用于相关的的产品和项目中,解决用户在安全保卫或风险预防中的问题。

4.3 坚持从成本和需求角度,以解决用户的实际问题为目标

5G、超高清、AI等新技术,在安防行业落地的过程中,必然会遇到很多问题。我们始终认为,用户的目标是解决问题,不是简单的技术展现,单一的智能分析系统,不配套用户广泛的传统安防监控需求,是无法真正落地的。我们要给用户提供的是一套完整的技术解决方案,AI或者智能在其中的附加价值是针对特殊事件的处理流程,它应该包含事件前期的预测、事件中期的跟踪、应急,事件后期的应对与快速定位。单纯的新技术本身达不到这个目标,不结合新技术的产品或平台同样难以达到这个目标。

经过安防行业十多年的积累,蓝色星际已经具备齐全的安防前后端以及平台产品线。近几年深刻贯彻公司制定的“深蓝战略”,适应安防行业网络化、智能化、专业化的发展趋势,持续关注人脸、人体(ReID)、车辆、视频结构化等技术方向,挖掘AI、互联网、数据分析、安防的深度合作,为金融、军队、教育、司法等关键行业提供行业级解决方案,为国家构建智慧城市做出努力。

 
 
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