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          安防創新百人會丨曠視科技陳雪松:智能安防的未來是前端與后端的平衡

          張瑞
          2018-04-08 · 15:15
          [ 億歐導讀 ] 人臉識別自從“刷入”公眾視野,可以說是一發不可收拾,但這項“網紅”技術也有“不得志”的歷史。2001年被公安認識,2015年才真正作為一種偵查手段被認可。其間曲折,曠視科技的陳雪松作為深耕安防17年的老炮,可謂感知尤深。
          曠視科技陳雪松,人工智能,人臉識別,前端智能,攝像頭,公安

          作者:張瑞

           人臉識別自從刷入公眾的視野便一發不可收拾,但回顧人臉識別的發展就會發現,這項“網紅”技術也有“不得志”的歷史。

          人臉識別技術從2001年開始被公安部門慢慢認識,期間幾度易折,直到2015年才真正作為一種偵查手段得到警方認可。其間曲折的過程,曠視智能物聯業務群組副總裁陳雪松作為在安防行業深耕17年的老炮,感知尤深。

          2011年成立的曠視科技作為AI四大獨角獸之一,在2014年切入安防市場,以深度學習和物聯傳感技術為核心,在“賦能機器之眼,構建城市大腦”的愿景下,力圖用AI為安防產業帶來智能及業務流程的改變。

          85%的識別率等于0,不能超過人眼的機器不可用

          和其他偉大的技術一樣,“網紅”人臉識別也經歷了千山萬水,才最終走到公眾的視野里。

          此前在中國電科第十五研究所任公共安全信息化事業本部主任,后又曾擔任北京市奧運安保指揮系統等多個國家級項目總師,曠視的陳雪松見證了人臉識別技術的“坎坷”發展史。

          早在2008到2013年,公安部門就興起了一波人臉識別建設的高潮,當時的日本NEC信息巨頭是人臉識別的主要構筑師。但無奈當時的人臉識別準確率僅達到85%,遠低于人眼識別能力97%——這意味著機器還不如人眼準確。

          在2008年北京奧運會上,國家也曾考慮在閘機中使用人臉識別技術,但由于通過率不達標,最終被迫放棄。人臉識別在安防領域可謂一次次折戟。

          “85%的通過率與0本質上是一樣的”,陳雪松表示,“對警察傷害很深”,因為到頭來還得自己再干一遍。

          直到2015年,隨著深度學習的發展,人臉識別技術越來越成熟,更多人才意識到,人臉識別技術已經完全不同。自此,警方的信心才被拉起來。而目前曠視人臉識別技術準確率已達到99.97%。

          曠視科技進入安防市場則剛好在人臉識別技術方興未艾、市場還尚未完全打開之前。2014年下半年,曠視成立安防事業部,2015年,曠視決定大力進軍安防。

          但競爭也很激烈。去年為了拿到某地級市的人臉識別項目,曠視與其他13家知名公司進行激烈競爭,最終在11個區縣中拿到了6個。

          而到目前,曠視已為全國32個省市的公安部門提供了智能安防解決方案,協助警方抓獲在逃人員和犯罪嫌疑人5000多名。

          花開兩朵,智能的前端與后端之爭

          雖經波折,但人臉識別這朵花總算開在公安領域,而其中最重要的一項應用就是視頻結構化分析——對公安部門監控設備不斷產生的視頻進行人臉、車輛等進行智能分析,快速提取其特征。這也是曠視安防業務中重要的一項。

          但花開兩朵,各表一枝,在攝像頭前端添加智能還是利用后端的軟件平臺進行智能處理,成為人臉識別領域的一個分岔路口。一派企業認為完成前端攝像頭 “端上智能”才能實時、本地的處理數據,而另一派企業則認為已有的成量視頻還有待處理,因而對其持觀望態度。

          而對此,陳雪松的觀點是:前端智能會是趨勢,但形勢卻還不成熟。并且前端與后端之爭并不在于智能要停留前端還是后端,而在于實際上大量數據并沒有必要傳回后端。

          說到本行,陳雪松拿起了筆在白板上演示起來:視頻結構分析分為前、后兩部分,雖然前后均能實現分析。但問題的關鍵在于,大部分的數據沒有必要在后端進行處理。攝像頭前端可以通過對視頻流的簡單預處理完成“10”的計算量,即通過視頻流解析在大量視頻中找到最好的一幀人臉,而需要傳回后端、進行更深層次處理業僅是這“最好的一幀”,處理這部分數據僅需再付出“1”的計算力去詳細分析人臉的年齡、情緒等。因此,大部分的數據處理可以在前端進行解決。

          前端智能性價比雖更高,但也有問題。比如目前的前端視頻不都是智能攝像頭,而要大規模更換則成本很高,技術變化很快,硬件智能相機趕不上后臺軟件更新,并且還有大量的未智能分析的成量視頻。

          監控視頻公安至少存儲三個月,小區等至少存一個月,然后大量視頻就此被格式化?!?5%以上不會有人去看,因為根本看不過來?!标愌┧烧f,他認為,首先要解決視頻數據結構化問題。因而曠視的策略是,在目前綜合治理的安全政策下,先協助政府處理好成量市場的視頻。

          而對于未來的前端智能,陳雪松也認為,這不僅僅是“加入”智能的概念,而是要引起一種相機策略的變化。給人看的相機和給機器看的相機是不同的,人關注的是“平均曝光”,畫面場景需要比較均衡,而機器,不關注場景,只關注對象,即“人臉的清晰”。

          陳雪松認為,未來是智能感知的時代,會達到前端與后端的平衡。

          黑、白、紅、灰四名單,解決安防業務中“Ta是誰”、“誰是Ta”

          人臉識別技術的關鍵就是讓機器能夠智能化地辨識出人臉。在金融場景,人臉識別技術可以切入到實名驗證和征信等業務環節,幫助用戶證明“你是你”;而在安防場景中,人臉識別技術為公安帶來最大的變革是快速地解決“Ta是誰”、 “誰是Ta”以及“要不要重點識別Ta”“Ta做了什么”的難題?;诓煌娜四樧R別策略,曠視建立了黑、白、紅、灰四個名單,用不同的人臉庫對人群進行分層處理。

          “黑名單”應用的是追逃庫,網上在逃犯罪人員一經發現就會立刻報警。曠視利用行業領先的人臉識別技術結合黑名單,曾在某市一個布點、一天之內就抓了19人。此外,通過與常住人口庫進行n:n對比,還能查出一人使用多個身份證的辦假證行為。

          由于系統實戰效果太好,利用黑名單守株待兔的抓捕模式大大改變了公安原有的工作流程,使更多的警力資源得以充分利用,而不是被限制在監控室內。

          “白名單”的應用大多是商業場景,如企業、車站等允準的通行人群,通過“刷臉”核驗身份。而在安防業務中可以通過“白名單”對走失人口進行布控搜索,幫助走失人口回家。

          除了常規的“黑名單”和“白名單”,曠視科技還根據實戰經驗將名單細分為“紅名單”和“灰名單”。陳雪松解釋,“紅名單”是重點要跟蹤和展現的人群,如領導人、VIP等。可在識別后進一步分析人群的活動范圍,重點跟蹤人群,生成個人軌跡報告,幫助安保人員作出相應的防范與監控?;谛腥嗽僮R別技術的突破,曠視目前已經實現跨過多個攝像頭對特定目標人員的跟蹤。

          而“灰名單”則是還原路人的行為模式,并從中找出“異常行為者”,并進行預警。在公安的人像數據庫中進行大規模的碰撞比對分析,曠視的智能安防系統可以幫助民警對應找出如車站等場景中常出現的小偷、黃牛等行為異常的“陌生人”。

          黑白紅灰不同的識別策略下,人臉識別便猶如天網一般讓犯罪分子無處遁形。而在精確度上,四名單也各有不同?!昂诿麊巍?解決的是大范圍的篩查,所以要求較低,但對報錯的容忍度較高所以需要人工進行二次排查,而對紅名單、白名單、灰名單而言,精度要求則較高,99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%,而要反過來算,差距是10倍。這也催生了曠視對人臉識別精度的不斷要求。

          尤其對于灰名單來說,需分析大量普通行人的日常數據并進行大數據分析。陳雪松談到,一個城市的攝像頭一年可以產生百億級數據,而百億級聚類分析要求的算法精度比目前還要提高兩個數量級。曠視目前正在這方面尋求突破。

          小閉環轉動大閉環,“AI”重塑公安業務流程

          而人臉識別并不只是技術精度達到了就可以,要真正成為公安的一把利器,就需要打入公安流程“內部”,帶來流程的一種變化。

          陳雪松介紹到,公安領域分為“情”、“指”、“勤”三部分,情即情報,指即指揮,勤即勤務、工作,從收到情報到中樞系統發布指令,再到實際行動、工作是一個完整的閉環。

          也就是說若要一個案件若要被完成,都要經過情報系統收集信息,再經指揮系統分發命令,進而才能完成。

          陳雪松打了個比方,我們如今習以為常的短信報警、網絡報警在作為一種新的報警方式出現時,公安部門就單獨成立了小組進行信息收集,然后由專人進行案件處理。其不進入整體的“情”“指”“勤”部分,可以說是單獨的“小閉環”。而當其報警方式逐漸成熟后,就開始并入公安的大系統,進行統一處理,開始融入“大閉環”。

          而現在的“視頻報警”一系列業務就相當于曾經的短信報警等這些新形式,先單獨由團隊負責,成熟以后就會整合到整個指揮系統。而那時,人臉識別、視頻報警等做的就會更多,其將不只是公安的一種技術手段,而是深入事前、事中、事后各個業務環節的大數據綜合平臺。

          曠視目前所做的是改變公安大系統中的一個小閉環,而當其成熟之后就會慢慢改變整個大的閉環,就像小齒輪不斷轉動從而帶動大齒輪。而最關鍵也是最難的一步——讓整個小齒輪在系統內部運轉起來——曠視已經做到了。

          創造新業務場景,先小閉環,再呈現價值,以“人”為核心打通數據……這是陳雪松和曠視的愿景,也是曠視在場景方面的核心優勢。

          “我在安防行業工作了17年,切身感受到人工智能對作業模式、作業流程、作業效率的改變。雖然AI在安防中的落地過程中屢屢遇到阻礙,但不得不說,這一次,它對傳統安防地改變是徹頭徹尾的?!?/strong>陳雪松不無興奮的說道。

          在撬動公安安防這塊鐵板的途中,曠視也時?!疤叩借F板”。在安防行業多年摸爬滾打,陳雪松認為公安領域也存在前端智能化不理想、各個部門之間的數據難以打通、業務流程難以改變等問題。

          公安領域的困難猶在,但對于曠視來說,用精準的人臉識別技術突破不可用性、用視頻結構化分析去讓視頻更智能、用黑白紅灰四名單分層識別人臉、用小閉環去改變大閉環、重塑公安業務流程……曠視作為“AI+安防”的先行者,正在走的是一條打破成見和常規、披荊斬棘的道路。未來的智能安防之路還待它走出一個樣來。

          推薦:安防創新百人會欄目

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          近年來,人工智能正快速滲透到安防行業的各個環節,安防也是目前AI公司爭戰的主戰場。緊跟“新科技、新理念、新政策”,億歐高度重視人工智能在安防行業的應用落地,并推出《安防創新百人會》欄目。

          我們將采訪100家安防產業鏈上下游企業,同時,億歐將于2018年5月25日在北京舉辦“億歐GIIS·安防AI創新千人峰會”,本欄目所采訪企業也將是大會重要參與方。

          本文經授權發布,版權歸原作者所有;內容為作者獨立觀點,不代表億歐立場。如需轉載請聯系原作者。

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