Page 53 - 安防6月刊_150dpi
P. 53
前端AI与后端AI 往前走、对机动车“视而不见”、影响城市形象、困扰城
AI与传统安防的结合方式包括：视频+AI、数据+AI、 市交通的顽疾……
视频+数据+AI。 近日，天津市和平区南京路营口道交叉口上线的“电
视频+AI主要是边缘端产品，也就是前端AI，对视频 子警察"抓拍行人闯红灯系统将这些问题一并解决。这套
进行深度学习分析，形成抽象、归纳、分析的结果，对人、 系统为天津市试运行第一套，此交叉口地处商业区，周边
车、物等进行智能化判断，随着智能芯片成本的降低和深 交通流量大，行人无视红灯造成的交通事故时有发生。
度学习算法的日渐成熟，前端算力逐渐增强，因为其部署 但系统上线运行后，行人闯红灯会被抓拍，并被识别出身
灵活、运算节点分散等特点，可以极大拓宽智能的空间广 份，实时上传至行人闯红灯曝光屏进行公告。
度；数据+AI主要是边缘域产品，如NVR、综合管理一体 交警部门还将在"行人闯红灯曝光台"显示屏进行公
机、集中存储等、智能服务器等，有的基于视频流对视频 布，其内容为违法者的违法地点、抓拍时间和违法行为的
进行智能提取，有的可以通过对前端抓拍的图片进行二 照片，提示当事人尽快接受调查处理。属地交警大队将根
次比对分析，得出最后的结果，目前应用最为广泛的就是 据比对出的当事人信息进行告知，当事人现场或前往交
前端抓拍+后端识别的这种协同模式，人脸识别、结构化 警部门接受调查处理，相关信息将会从曝光台撤下。对于
等应用皆如此。视频+数据+AI，主要只云端的应用，不仅 不接受调查处理的当事人及多次闯红灯的违法当事人纳
识别出结果，还要基于时间、空间进行场景化落地应用， 入诚信记录。
给出状况分析、态势分析、综合信息分析等研判数据。 这是AI实战落地的典型应用。通过人脸识别摄像
AI算力部署在前端还是后端与使用环境、点位数 机，快速提取人脸特征，生成特征值，同时与数据库中二
量、智能高低等都有关系。当涉及的智能点位较多时，前 代身份证的照片进行动态比对，当识别准确率超过90%
端AI+后端AI的协同模式最为合适，这种方案经济型更 时，即比对成功，确定闯红灯人员身份，同时联动大屏报
高，前端检测与抓拍，将目标简化，后端进行识别、比对、 警显示，一整套流程无缝连接，以场景为依托，对行人闯
结构化等进一步的分析，这样前端可以分担很多后端的 红灯行为进行有力震慑和警示。
算力压力，同样算力的后端可以接入更多的前端点位。在
立旧项目中，主要采用后端AI的模式，这样前端点位部署
无需变化，后端直接分析视频流，但是这种方式单路智
能的成本较高。点位不多的情况下，可以采用前端AI+后
端管理的方式，如前端人脸识别、前端结构化，这样后端
只需具备一定的数据管理能力就可以，没有算力要求，系
统架构相对简单，此外，近两年华为、阿里等也在推进软
件定义摄像机的落地，这让前端AI的适应能力和可塑性
更强，让前端AI又有了新的活力和生存空间。
▲实景智慧+AI
AI前端应用案例解析 AI不仅是一个独立的概念，更多地是带动整个视频
AI应用：行人闯红灯 产品链条的发展，如天地推出的实景指挥系统与AI的融
提起“中国式”过马路，你会想到什么？“凑一堆”就 合应用。
2019第四届深圳国际无人机展览会（2019.6.20-22 深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 35
ದ۽ᇆି JOEE ྒ௹၂
