智能安防急需適用于邊緣計算且高性價比AI芯片
邊端(duan)AI芯片在實際應用終端需要深度神經網絡滿足存儲占用小、網絡精度高、計算速度快、電量消耗低等條件,才能真正發揮作用。例如在社會治安應用中,可根據治安、反恐、社區可疑人員等信息結合時間頻次信息等預測出可能出現的危險情況和安全隱患,從而組織治安力量更有針對性地進行社會管理,這些都需要網絡的準確性和實時性,而且邊緣端設備對體積和成本要求很高,不能接受占用很大的存儲空間和功耗。
一、AI芯片是安防領域強需求
在電子安防產(chan)品市(shi)場(chang)中,視頻監控系(xi)統占據(ju)了過半的份額,市(shi)場(chang)規模達到962億元,成為構建安防系統的核心。目前安防行業涉及多個領域,包括公安安防、智能家居、智能交通、智能制造、智慧城市等,主要需求還是來自于對人和車輛的檢索和識別,后期在行為識別方面的需求也會越來越大。在不久的將來,人工智能技術將會取代眾多傳統的安防技術,整個安防行業的發展已經到了比拼核心技術的關鍵節點。
得益于(yu)深度學習的(de)發展,以(yi)往模(mo)式識別中依靠人(ren)工完(wan)成(cheng)的(de)特征提(ti)取工作全(quan)部可(ke)以(yi)通過網絡結(jie)構(gou)自主(zhu)完(wan)成(cheng)。它能夠將視(shi)頻(pin)圖像內容轉化(hua)成(cheng)清晰(xi)表達目(mu)標(biao)屬性的(de)結(jie)構(gou)化(hua)數據,再進行數據深度挖掘,可(ke)有效提(ti)高數據處理效率(lv)。圖像和(he)視(shi)頻(pin)的(de)人(ren)工智能處理,是(shi)目(mu)前AI芯片商業化前景最樂觀的賽道,也是玩家們彎道超車的最佳機會。
目前市面上主(zhu)(zhu)流的人工智能攝像頭(tou)產(chan)品售(shou)價(jia)均為幾千元(yuan)不等,是普通高(gao)清攝像頭(tou)的幾倍,其主(zhu)(zhu)要原(yuan)因在于(yu)AI芯片成本居高不下。如何讓AI芯片成本降低,性能不斷提高,才是智能安防能否真正落地的關鍵。
二、邊緣計算是(shi)智能(neng)安防(fang)的主要瓶頸
1.應用層面
目前,產品落地上主要(yao)體現在視頻(pin)結構化(對視頻數據的識別和提取)、生物特征識別(指紋識別、人臉識別等)、物體特征識別(車牌識別系統)等應用方向。安防系統每天產生的海量圖像和視頻信息造成了嚴重的信息冗余,識別準確度和效率不夠,并且可應用的領域較為局限。
視頻(pin)監控(kong)系統(tong)(tong)作(zuo)為(wei)(wei)前(qian)(qian)后(hou)端分(fen)屬較為(wei)(wei)明顯(xian)的(de)(de)物聯網(wang)系統(tong)(tong),在邊緣計算的(de)(de)應用方面(mian)有很大潛力(li)。攝像機作(zuo)為(wei)(wei)前(qian)(qian)端采集設備,目前(qian)(qian)不(bu)僅清晰(xi)度(du)大大提高,而且對智(zhi)能化需求也越來越強(qiang),因此行業內(nei)正(zheng)在極力(li)推進攝像機能夠(gou)(gou)(gou)實(shi)現對視頻(pin)圖像內(nei)容的(de)(de)實(shi)時(shi)處理,不(bu)但能夠(gou)(gou)(gou)極大地降低信息傳輸系統(tong)(tong)和后(hou)端設備的(de)(de)負擔,同時(shi)還(huan)能夠(gou)(gou)(gou)提升整個安(an)防系統(tong)(tong)的(de)(de)響(xiang)應速度(du),為(wei)(wei)安(an)防領域一直提倡(chang)的(de)(de)"事前預警、事中制止、事后復核"理念走向現實提供最有利的技術支撐。
比如在人臉(lian)識別應用當中,通過(guo)前端抓拍+中心分析的前后端智能相結合的模式,將人臉識別智能算法前置,在前端攝像機內置高性能智能芯片,通過邊緣計算將人臉識別抓圖的壓力分攤到前端,解放中心的計算資源,以集中優勢計算資源做更高效的分析。
2.技術層面
現階段(duan)的(de)(de)(de)人工(gong)智能(neng),通(tong)常是(shi)(shi)指依(yi)賴(lai)于海量(liang)數(shu)據和深度學(xue)習(xi),通(tong)過監督或非(fei)監督方(fang)式訓(xun)練而獲得的(de)(de)(de)智能(neng),代價是(shi)(shi)巨大的(de)(de)(de)計算(suan)和存(cun)儲(chu)復(fu)雜(za)度,隨著(zhu)算(suan)法多(duo)樣性和復(fu)雜(za)度的(de)(de)(de)進一步(bu)提升,運算(suan)和存(cun)儲(chu)的(de)(de)(de)代價都會大幅增長(chang)。傳統的(de)(de)(de)解決方(fang)案是(shi)(shi),大量(liang)的(de)(de)(de)數(shu)據是(shi)(shi)在(zai)云端的(de)(de)(de)數(shu)據中心被(bei)分析(xi)并(bing)決策后,再將結果發還給終(zhong)端,也(ye)(ye)就(jiu)是(shi)(shi)說,云端負責人工(gong)智能(neng)的(de)(de)(de)部分,終(zhong)端(也(ye)(ye)就(jiu)是(shi)(shi)邊緣端)負責數(shu)據采集以及(ji)執(zhi)行。
三、結語
AI芯片(pian)在智(zhi)能(neng)(neng)安防(fang)領域扮演著核心角(jiao)色,芯片(pian)在很大程度(du)上(shang)左(zuo)右著安防(fang)系統的整體功(gong)能(neng)(neng)、技術指標、穩(wen)定性(xing)、能(neng)(neng)耗、成(cheng)(cheng)本(ben)等,并在安防(fang)行業未來發展(zhan)方向上(shang)起到(dao)關鍵作用。目(mu)前(qian)安防(fang)監(jian)控(kong)領域主(zhu)流的深(shen)度(du)學習芯片(pian)是GPU,但GPU存在成(cheng)(cheng)本(ben)、效率、功(gong)耗等瓶頸,因(yin)此針對(dui)安防(fang)行業開發的FPGA/ASIC智(zhi)能(neng)(neng)芯片(pian)成(cheng)(cheng)為新趨勢(shi),而且要(yao)滿足即時、準確、低成(cheng)(cheng)本(ben)這些條件(jian),才(cai)是未來能(neng)(neng)在智(zhi)能(neng)(neng)安防(fang)應用中真(zhen)正落地的AI芯片(pian)。相比于傳統視頻(pin)(pin)監(jian)控(kong),邊緣計(ji)(ji)算+視頻(pin)(pin)監(jian)控(kong)最(zui)主(zhu)要(yao)的變(bian)(bian)化(hua)是把(ba)被動監(jian)控(kong)變(bian)(bian)為主(zhu)動分析(xi)和(he)預(yu)警(jing),因(yin)而解決了需要(yao)人工處理(li)海(hai)量監(jian)控(kong)數據的問題。從本(ben)質(zhi)上(shang)看,邊緣計(ji)(ji)算通過(guo)對(dui)視頻(pin)(pin)圖像進行預(yu)處理(li),去除冗余信息,使部分或全部視頻(pin)(pin)分析(xi)遷移到(dao)邊緣處,由此降低對(dui)云中心計(ji)(ji)算、存儲和(he)網絡帶寬的需求,提高視頻(pin)(pin)分析(xi)速(su)度(du)。
智能安防領域急需適用于邊緣計算(suan)的AI芯片,能滿足即時、準確、低成本、低功耗等高要求,通過研究院研發的量化神經處理架構QNPU開發的硬件AI芯片,以及配套的一系列推理引擎等軟件,可以讓智能安防有望突破上述瓶頸,推動智能化安防監控設備更大范圍地普及。
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