从安防的角度看，如何定义人工智能

   安防行业每天产生海量视频，中山监控工程公司提出如何从这些数据信息给客户带来价值，这是引入智能的初衷。从使用者的角度看，能够通过智能化解决方案代替人工完成某种工作，即为人工智能，当然后台集成了大数据、目标检测、目标跟踪、信息提取技术。

   a、人脸智能分析：利用深度学习提高人脸识别的准确率，可以快速将嫌疑人从大量的视频图像中找到，提升了破案效率。

   b、车辆智能分析：利用前端摄像头对图像的分析，将明显的违法行为进行识别，可对多种交通违法行为进行取证，包括机动车闯红灯、违法停车、逆行、行人闯红灯等。

   c、结构化和行为：基于深度学习的视频分析技术，对监控场景中的人、车、非机动车等相关特性信息的提取与分析，将这些信息存人大数据中，方便事后查询，比如通过以图搜人技术，可以快速分析出其轨迹等信息；这个视频分析技术也可以用于行为监控，比如入侵检测、攀高、客流量统计等业务，较传统方法指标提升很多。人工智能技术流派中的神经网络流派

   因为安防行业智能的基础是图像检测；cNN取是什么?得不错的成绩，我们在此基础构建的网络也能满足业务需求。基于两个原因，宇视可被归纳为人工智能技术流派中的神经网络流派。

   作为神经网络流派，可以充分借鉴学术界最新的想法，但是也会受限于推理计算性能，对深度学习网络设计要求高，既能满足指标要求，又要能控制计算量。深度学习对训练数据量要求很高，需要各种场景的数据。收敛速度慢，但可以GPu集群训练提高速度。

   宇视出身通信厂家，按照通信产品的要求进行产品的设计和品质的把关，宇视也是安防界第一家获得软件成熟度模型cMMl5级的公司。我们在软硬件设计、算法、大数据应用等方面都走在行业前列。

   2017年5月2 8日～29日，湖南某地两名上网嫌犯，在端午节返乡期间被抓个正着。当地公安最新部署的宇视人脸识别系统发挥关键作用，通过前端抓拍和后端比对，秒级识别布控系统中的黑名单人员，并触发报警。警方及时掌握了嫌疑人相貌特征、出现地点，快速完成抓捕。从“汗水警务”到“智慧警务”，宇视昆仑人脸识别系统，完全改变了公安原有办案流程，成为重要可靠的抓捕神器。

   2017第十一届夏季达沃斯论坛于6月27日～29日在中国大连举行，主题“在第四次工业革命中实现包容性增长”。国务院总理李克强出席并发表致辞，来自80多个国家2000多位创新与科技领袖齐聚一堂，展开充分互动交流，深度探讨第四次工业革命对未来经济、社会、生态和文化的重要影响，汇集世界顶级智慧共同促进社会发展。参会规格高、规模大，宇视以领先的人脸布控产品及解决方案在3天×72小时内全方位守护，识别重点布控人员近10人，系统核查人数超过6万人，有效消除安全隐患。2017年6月，宇视科技(uniview)与英特尔(intel)联合发布vDCl2500系列视图数据中心一体机『昆仑二代』，采用融合业务架构，支持cPu通用计算板卡、GPu计算板卡混插，实现通用计算业务、智能分析业务、大数据业务，广泛应用于人工智能城市的建设：一台可并发处理2．4亿人脸大库智能搜索、或200亿人车物的结构化数据分析、或8亿人脸数据秒级“以图搜索”应用，具备强劲的高并发处理能力和集群化管理能力。

   中山监控工程公司认为从安防行业看，人工智能技术还需要解决几个问题：

   如何在泛化的场景中提取出感兴趣目标。目前的人工智能技术采用大量训练数据进行训练，对于训练好的场景和目标适配度较好，但当出现

训练数据不包含的场景或目标形态时，结果就不是很理想。

   如何判定不同环境中的两个目标实际上是同一个目标。目前通过人脸、车牌等信息可在一定程度上解决这个问题，但是在实际监控场景中，受角度，距离、遮挡、目标形态变化等影响这些信息很难取得，这使得很难进行特定目标的跨摄像头分析。

   行为分析的能力。目前人工智能技术能分析出人各个关节的运动位置及变化，但是对于这些变化的含义却无法区分，例如两个人是在交谈还是在打架等。

   在未来，宇视会不断适应市场的需要，提供丰富实用的安防产品和系统。但宇视始终会将自己定位为设备提供商，与大量合作伙伴实现合作共赢。
   本篇新闻由中山监控工程公司力丰科技整理发表提供。