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      視覺中樞的“千里之行”︱以“金剛鉆”攬數字城市“瓷器活”

      2023-07-03

      當AIGC(生成式人工智能)盛行時,探討算法的極快落地,成為現實。而實現這一切的技術基石,還是源于算法能將視頻流解析成結構化、半結構化數據,結合AI、云計算、大數據多元化智慧應用賦能百行百業。

      一、數字城市的戰場,視覺中樞的最好時代

      百行百業,構為城市。AI視覺,包羅萬象,后疫情時代,以5G網絡、數據中心、人工智能等技術為核心的新基建,將成為經濟發展的新增長點。

      在一座城市中,與安防最息息相關的基建,無疑是城市治理。

      數字城市中萬物互聯互通,形成從物理世界到數字世界的映射。我們常說眼見為實,人類獲取信息中的83%都是來源于視覺,而城市治理也需要構建全面、客觀的AI視覺+物聯感知系統。

      因此,深度融合視覺能力與物聯感知能力的城市視覺中樞,將成為數字城市的重要基礎設施之一。

      見證數字時代,共話城市未來。作為一個AI視覺總集的視覺中樞,因何以數字城市為戰場,原因有三:

      其一,從產業視角看,數字城市建設是最大產業增長極。

      對于這個急速增量市場,智變時代數字城市一定是體系性的變革與重塑,以城市級的體量項目來引發與推動安防行業進入數字時代,最具說服力與話語權。

      其次,智能在喚醒萬物,賦能千行百業。數字時代,誰都有機會。為此無論是傳統安企還是外來入局者,既是行業的變革者與重塑者,也是處于同一起跑線的追趕者。

      要實現突圍或彎道超車,變革下的數字城市是兵家必爭之地,一切也都是新的,誰都處在同一起跑線,誰快誰慢,那就看各家所長了。

      最后,時代技術基因決定。對于數字城市,安防有著與生俱來的先天優勢,依托大數據、AI、數字化、云計算等技術先做框架,補齊物聯感知的短板,再集生態之力來攻城略地,共創生態、共贏時代。視覺中樞的更好時代,之于數字城市。

      二、乘風時代,視覺中樞“千里之行”

      千里之行,始于足下。而數字城市就是視覺中樞的第一步,也是關鍵一步。

      那,視覺中樞,究竟為何物,在城市中有何應用價值與行為職能?還是從天時來看,畢竟乘風時代才可乘風破浪。

      數字城市是物理城市的數字鏡像,其建設最大意義在于實現城市各個細分場景的精準決策與效能倍增。

      建設數字城市也就出現了幾大難點:如何技術迭代且高效協同、城市之下場景應用的跨界顛覆、業務如何數字化與數據化、場景的快速落地與算法的急速生成、生態構建如何體現共生邏輯等。

      基于此,以AI、大數據、云計算三大核心技術構建數字城市視覺中樞,實現數字城市業務場景下各場景方案落地為實,現實重現、趨勢洞察和科學決策等綜合應用能力。

      可以簡單理解,城市視覺中樞就是基于視覺形成框架的大腦中樞與感知的經脈網絡,來做應用。

      全面、精準、快速、預測是城市治理與風險防控建設目標,視覺中樞的各個單元需要各就各位并各司其職。

      全面采集數據——構建城市立體管控圈

      要駕馭數據,端側的采集是第一步,也是關鍵一步。

      所以傳統安防企業善于在采集端發力,這也是他們雄踞市場的制勝法則。

      對于城市治理中的管控方面,首要任務是全面采集數據,建立城市立體管控圈。

      通過科學布點體系,在三站一場一碼頭建立城市外圍管控圈;通過河流、山脈建立區域控制塊;通過社區、自然村建立街道管理格;通過主要干線、外環線建立道路線;通過開放區域向封閉區域的出入口、重點場所建立重要落腳點,形成場景全覆蓋;通過攝像機、視頻門禁、車票機票、身份證、二維碼等建立感知類型全覆蓋;此外,對視頻圖像的深度分析,來形成視頻目標全覆蓋

      精準感知信息——多維特征融合定位

      為滿足實戰所需,感知的信息就需精準,而不是采集之后的眉毛胡子一把抓,同時,口罩遮住了行人的絕大部分特征,非約束場景下的攝像機無法精準定位到行人的感染路徑。

      為此,視覺中樞構建了多維特征融合,通過人體ReID技術、人體、附屬物、非機動車、機動車等多維特征融合技術,精準定位人員的行為軌跡,根據社區人員的小庫比對確定人員身份。

      快速認知知識——強化管控能力

      知識是從信息中經過歸納、碰撞、流轉、沉淀提煉而得到的有用資料,基于推理和分析,還可產生新的知識,體現了信息的本質和經驗。

      快速認知知識,就是集中資源用最快的速度分析,快速把信息提取完成,讓目標查找更便捷。

      比如:城市視覺中樞融合AI和云計算的高并行能力,提供先進的千倍解析能力可以迅速分析非智能攝像機,最高達到萬倍解析的能力,只需要1人操作即可在6分鐘之內精準發現行動軌跡。

      常規人力跟蹤目標需10名人員、花費3個小時才能精準發現的行動軌跡。

      智慧預測預知——區域風險轉化

      當下用戶對AI的期待之一就是能預測與預知,既能洞察當下,也能預知未來。

      視覺中樞通過數據共享、市域共析、風險共治,城市視覺中樞融合大數據、人工智能和云計算的能力,根據專家經驗和AI自動訓練出來的算子,面向城市管理者和各職能部門提供決策輔助、模擬推演等能力。

      不難發現,以上幾處功能凸顯了城市視覺中樞框架的大腦中樞和感知的經脈網絡,形成事前、事中、事后的防范流程,推進全要素、全鏈條、全覆蓋的風險預測,防微杜漸、追根溯源。

      數字城市,視覺中樞千里之行的第一步。瓷器活與金剛鉆,說穿了就是機遇下的挑戰。

      這一戰場,看似無硝煙,但寸土必爭。

      企業需要憑借對硬件資源的深刻理解和對應用場景的反復打磨,追求算法的快速生成、場景的應用驅動、平臺的優化調度、把效率發揮到極致。

      總之,百態安防,各色精彩!

      (轉自CPS中安網)

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