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专访深瞐科技陈瑞军丨大安防背景下,视频结构化该有怎样的商业逻辑?

李论
2018-09-30 · 09:01
[ 亿欧导读 ] 随着网络时代的发展,人们的生活方式日新月异,可是,有谁能够为安全“上锁”?亿欧日前采访了一家以车脸识别和视频结构化为核心技术的公司——深瞐科技,其董事长陈瑞军提出自己的观点,视频结构化技术将是一个颇具优势的思考方向。
深瞐科技,视频结构化,安防,行为识别,车脸识别

作者:李论,图片来自“亿欧图库”

2018年,“网约车安全”是一个令人痛心却又无可回避的话题。从郑州空姐到乐清女孩,从滴滴命案到嘀嗒司机侮辱女乘客,人性若是被欲望蚕食,再严苛的法律也救不回那一条条鲜活的生命。

随着网络时代的发展,人们的生活方式日新月异,可是,有谁能够为安全“上锁”?

亿欧日前采访了一家以车脸识别视频结构化为核心技术的公司——深瞐科技,深瞐科技董事长陈瑞军告诉记者:“基于视频结构化技术,可以对车辆出行安全进行提前预警,从而降低案发率。”

解决公安刚需,视频结构化应运而生

视频结构化,即对视频数据进行结构化处理,检测、捕捉、提取出视频内容中的关键信息。具体包括:对运动目标的识别,判断画面中出现的是人或者是车;对运动目标特征的识别,即画面中运动的人、车、物有什么特征,如果是人,则判断其性别和年龄、有无戴眼镜、穿什么颜色衣服。如果是车,车牌号码是多少、什么颜色、什么车型等等;还有对运动目标的轨迹进行分析,例如车辆此时右转是否违反了交通规则。

早在2009年,视频结构化还未像如今这般铺天盖地,但公安的视频图像分析却已经有迫切需求。

深瞐科技董事长陈瑞军认为:“单纯通过人眼去查找视频图像中的信息,无异于大海捞针。道路监控的制约因素已经由摄像头数量变为人的工作限度。”在这样的情况下,通过技术手段帮助公安解决摄像头的应用管理问题便成为整个安防领域的重中之重。

从2009年便开始接触视频图像分析技术的陈瑞军感叹道,时机来了。“利用技术手段将视频数据中的内容和目标变成可直接表征目标的形状、属性以及身份的结构化数据,逐渐成为行业共同的趋势。”

视频结构化服务平台.png

人脸识别技术当下应用极其广泛,但是仅靠这单一的手段并不能解决安防行业的痛点和需求。原因在于,人不会主动配合摄像头进行拍照识别,甚至嫌疑人会故意躲避。相比之下,视频结构化则少了这些限制。

把数据变活,视频结构化帮助机器智能“看片”

视频结构化的商业价值在于对数据的挖掘和预测。

以深瞐科技视频结构化系统为例,通过该系统对视频画面中出现的车辆以及驾驶员进行特征识别,建立车辆大数据档案,从而可实现对整个城市所有的车辆进行管理。再针对不同种类的车辆如公交车、出租车、货车等,总结其出行规律,通过出行的方向与时间等数据,挖掘出背后的含义。

以运营车辆数据管理为例,对于出租车,视频结构化系统可以通过车辆标志判断出该车属于运营车辆。对于私家车,通过对车辆行驶轨迹以及时间,也可以分析出是否属于运营车范畴。根据历年案件判断,运营车违法事件多发生在无照、套牌、人证不符的车辆上,如若执法人员能够提前判断出视频监控中出现的黑车,有针对性地对其进行监控和管理,或许可以在一定程度上减少“滴滴顺风车”事件的发生。

以预测交通情况及交通规划为例,视频结构化系统掌握了大量的车辆行驶数据,以此可以分析出道路拥堵情况。如遇到非常规情况,例如某路段封路,由于该系统知晓大部分途径车辆的起始地与目的地,便可以辅助交警分析出最佳通行路段。

除此之外,还能实现经济预测,不同车型所代表的经济价值具有差异,根据高/低端车型出入状况,可以对该区域的经济水平做出大致判断,以此帮助房地产或政府部门做区域规划。

总的来说,安防是大数据应用的典型领域,然而海量的视频监控数据本身并不能直接产生应用价值,对数据内容的提取和分析才是关键所在。想要实现对视频大数据的分析和挖掘,首先要解决的便是视频结构化问题。

从概念到落地,视频结构化商业探索路的两条拦路虎

虽然产业界对视频结构化应用众说纷纭,但是视频结构化商业落地影响的原因却能形成统一的意见,大致两方面:成本和市场接受度,归根结底,还是技术问题。

深瞐科技董事长陈瑞军向亿欧表示:“相比于人脸识别和车辆识别,视频结构化技术起步较晚,且由于其特征有时难以有明确的划分,导致该技术的成熟度较低。例如,对于年龄的判断,机器很难仅从外形上判断出一个人是中年人还是青年人。而在男女性别的判断上,随着中性风大肆走红,如果单纯的因为某个人短发、打扮帅气便判断为男子,也是不准确的。”

因此,如今视频结构化技术的使用通常将人体特征与人脸识别综合到一起,对多个特征做关联分析,以此来提升市场接受度。另外,随着AI视觉应用愈加广泛,用户面对新技术的心态也逐渐开放。抓捕嫌犯、社区管理、人流统计、商业数据分析等多种场景下都出现了视频结构化的身影。

行为识别.png

而从公司的角度来讲,影响视频结构化产品商业落地的原因,很大程度上来自于团队成员对行业的理解以及在技术方面的积累。

对于掌握新技术的AI公司来说,理解与经验是最大的难关。中国的安防行业已经发展了十余年,无论在视频图像处理、数据存储、还是硬件设施的建设上都已经有了相当长时间的经验和积累,而这些经验可不会在教科书中明明白白的写出来。“安防公司最终交付给用户的绝不是单纯的技术,而是一种服务或者解决方案,AI算法和AI核心技术只能占据其中的一小部分。”陈瑞军如是说。

视频结构化商业变现,安防老兵独到化解落地难题

作为安防行业的老兵,也是视频结构化最先尝鲜的人,陈瑞军对于视频结构化公司如何从技术概念走向商业落地有着自己独到的见解。

陈瑞军认为:“深瞐科技有两张王牌,一张以掌握核心技术、善于开拓创新的年轻人为代表。另一张则以长期深耕安防领域、拥有数十年工作经验的老兵为代表。”在安防智能化变革的今天,站在AI视角上理解行业,做出符合行业发展规律的新产品,是每一家安防企业必须要思考的问题。如何继承行业几十年积累的成熟经验?如何在此基础上寻找创新点?这需要安防老兵和AI新秀这两方人马同时做出改变。

另一方面,以视频结构化技术为基础的公司,需要在安防行业明确自身定位。如何能够在分散的安防市场中尽可能减少利益冲突?是向用户提供产品还是服务?如何花费最少的成本而探寻出最适合公司发展的商务模式?所有问题的根本,源自于公司定位。陈瑞军基于自身对于安防行业的准确判断,在实际应用场景和业务需求的引导下,带领深瞐科技构建起了算法SDK+硬件(智能摄像机、智能视频分析器、智能存储器)+软件(车综平台、视频结构化)的完整产品布局。

平台方案.png

以上两点都准备妥当,公司要做的便是产品的打磨。陈瑞军向亿欧介绍,深瞐科技视频结构化最大的两个优势在于准确率和处理效率。硬件方案成熟且效率有明显提升,加之行业已经进入到迅速扩张的阶段,陈瑞军坚信,深瞐科技定能够走出一条成果喜人的视频结构化商业落地之路。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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