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A Artificial Intelligence
人工智能

为三类：基础智能、通过智能和行业智能。基础 渡导致用户和集成商集体放弃的情景再现。
智能包括向移动侦测、拌线、周界、遮挡等基于视 现在正在刮起的AI风之于智能网络摄像机，
频的简单识别；通用智能包括物品看护、值岗检 到底是噱头还是未来，需要从用户的角度出发，真
测、视频诊断、声光警戒等高阶智能；行业智能包 正做到实用化、体系化、多业务融合，才能让这股
括人脸/人体/人流检测和识别、车牌识别、迟到早 风吹得更久，劲儿更大。实用化：这一点主要是针
退、随意离席、着装规范、接打电话等与智慧、政 对各厂家对AI智能的数据宣传，“单画面抓取100
法、金融等行业相关的智能算法。前端智能最大 个人脸、每帧识别30个人脸，每天1亿人脸建模，支
的好处是将运算前移，将大量的视频处理压力从 持人脸角度侧脸45°、千亿数据秒级检索、50米外

系统中心服务器转移到边缘摄像机上，这样整个 人脸识别、人脸抓取率99.5%、十亿库一秒比对、百
系统所能容纳的智能点位和业务量将大幅增加。 亿人/秒人脸识别比对，800路实时视频结构化”，
以上所有的智能分析功能都可以囊括到AI这 让人充满了对边缘AI的无限遐想，但实际上，能否
个大概念中，在2017年AI被炒的大红大紫，可以说 适应更多的场景，能否稳定实现所宣传的指标，大
“无AI不安防”，各厂家在智能方面也不断推陈 家心里还是打鼓的。体系化：除了个别民用领域之
出新，CV（算法）厂家也在陆续将产品在前端上 外，前端设备从来没有单独使用的，一定会配合平
落地，所有的摄像机都是“AI摄像机”，所有的服 台实现更为细分的业务，所以智能要成体系，从软
务器都号称“AI智能服务器”，所有的DEMO都显 件到硬件，从前端到后端，同时配合公安、智慧、政
示在人脸识别、车辆识别、视频结构化及大数据 法等业务平台实现大数据的处理。多业务融合：好
研判方面的“酷炫”效果，就想当年的“智能”一 的系统一定是将优势模块进行有效的整合，如将
样，眼看着AI就快被叫烂，我们不免担心10年前基 智能AI与超星光、热成像技术融合，实现低照或无
于“建模方式”的视频智能分析技术由于宣传过 光下的高精度识别；与声光警戒技术融合，实现主

▲人脸识别实战

38 第七届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2018.6.22-6.24深圳会展中心)www.its-expo.com

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