?？低曆芯吭涸洪L浦世亮談深度學(xué)習(xí)+安防

　　浦世亮：深度學(xué)習(xí)+安防 10 問

　　2016年10月24日，?？低?/em>新品發(fā)布會(huì)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可謂安防行業(yè)的“顛覆性力量”，具體如何理解呢?

　　浦世亮：在SDT安防大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)井噴式增長的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量，只停留在淺層次分析識(shí)別的傳統(tǒng)智能算法，已無法滿足深層次數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的需求。顯而易見，我們需要有更深層次的智能，應(yīng)用人工智能可以幫助我們做到這一點(diǎn)，而這其中的關(guān)鍵點(diǎn)便是深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用：

　　準(zhǔn)確率更高，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的深度智能設(shè)備，可以自行提取更多更詳細(xì)、更微小的特征，從而使得識(shí)別分類對(duì)象的準(zhǔn)確率更高，也就是說：深度學(xué)習(xí)讓智能有了質(zhì)的飛躍;

　　環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，同樣是環(huán)境特征的提煉，深度學(xué)習(xí)算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數(shù)，從而達(dá)到更強(qiáng)的抗環(huán)境干擾能力。這就意味著，深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品可以應(yīng)用到更廣泛的環(huán)境當(dāng)中;

　　識(shí)別種類更豐富，理論上只要有足夠多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)比較精準(zhǔn)的目標(biāo)分類識(shí)別，自主特征識(shí)別的特點(diǎn)，又讓深度學(xué)習(xí)特別適用于抽象、復(fù)雜的關(guān)于人的特征、行為的分析領(lǐng)域。

　　視頻分析是安防中一個(gè)非常重要的技術(shù)。那么深度學(xué)習(xí)是如何對(duì)視頻進(jìn)行分析的?其中的技術(shù)難點(diǎn)主要存在于什么地方?

　　浦世亮：深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)視頻關(guān)鍵幀信息進(jìn)行逐層特征抽象，在此基礎(chǔ)上，提取目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化信息，并利用各關(guān)鍵幀的信息，進(jìn)行前后有效關(guān)聯(lián)，從而形成對(duì)視頻中目標(biāo)行為或事件發(fā)生的綜合判斷。其技術(shù)難點(diǎn)主要體現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)應(yīng)用、高性能訓(xùn)練、推理平臺(tái)，以及適合安防領(lǐng)域的高效模型設(shè)計(jì)上。

　　安防數(shù)據(jù)99%都是非結(jié)構(gòu)化的，那么你們是如何利用這些數(shù)據(jù)?有沒有比較便捷的辦法，把這些數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化的?

　　浦世亮：原始的安防數(shù)據(jù)幾乎都是以非結(jié)構(gòu)化的面目呈現(xiàn)，無法直接利用。針對(duì)這個(gè)業(yè)內(nèi)普遍痛點(diǎn)，?？低曂瞥隽嘶谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)的全系列智能安防產(chǎn)品家族，涵蓋“深眸”系列智能攝像機(jī)、“神捕”系列智能交通產(chǎn)品、“超腦”系列智能NVR、“臉譜”系列人臉分析服務(wù)器等等?！啊铐盗袑I(yè)智能攝像機(jī)依托強(qiáng)大的多引擎硬件平臺(tái)，內(nèi)嵌專為視頻監(jiān)控場(chǎng)景設(shè)計(jì)優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)算法，具備了精準(zhǔn)的安防大數(shù)據(jù)歸納能力，實(shí)現(xiàn)了在各種復(fù)雜環(huán)境下人、車、物的多重特征信息提取和事件檢測(cè)。將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化信息，將打通大數(shù)據(jù)入口，從而為后續(xù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)挖掘鋪平了道路。

　　目前實(shí)際應(yīng)用中，視頻人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率能做到多少?

　　浦世亮：人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率與多個(gè)因素相關(guān)，與算法的先進(jìn)性，產(chǎn)品形態(tài)，應(yīng)用方式及場(chǎng)景架設(shè)相關(guān)?，F(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率在多種應(yīng)用場(chǎng)景下都已經(jīng)達(dá)到了實(shí)用的階段。?？低暣蛟炝恕吧铐毕盗兄悄軘z像機(jī)、人證比對(duì)終端等，首先在產(chǎn)品形態(tài)應(yīng)用方式，場(chǎng)景架設(shè)上保障了人臉識(shí)別的高精度應(yīng)用。我們?cè)趹?yīng)用中不斷迭代我們的算法，使我們的算法準(zhǔn)確率不斷提升。

　　在實(shí)際應(yīng)用中，攝像頭采集到的安防數(shù)據(jù)，有多少還需要人工的分析?我們離真正的全自動(dòng)化還有多遠(yuǎn)。

　　浦世亮：安防人工智能和應(yīng)用需求相關(guān)，有一些應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了完全的自動(dòng)化。有一些安全等級(jí)較高，準(zhǔn)確率要求較高的應(yīng)用，還需要人工參與。

　　除了人臉，其他的生物特征，比如瞳孔識(shí)別，這些技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有多大?

　　浦世亮：技術(shù)的發(fā)展和落地是有過程的，當(dāng)前人臉識(shí)別比較火，主要是技術(shù)發(fā)展到了可以達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的水平。

　　瞳孔識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)說法是虹膜識(shí)別，對(duì)于圖像采集的要求是非常高的，需要利用紅外補(bǔ)光，而且需要虹膜區(qū)域分辨率達(dá)到100像素左右，當(dāng)前主要用在金庫等安保等級(jí)較高的場(chǎng)景，需要人做一定的配合。

　　當(dāng)然我們也看到相應(yīng)技術(shù)在進(jìn)步，比如利用高分辨率的攝像頭，結(jié)合一些自動(dòng)調(diào)整策略，能夠把虹膜識(shí)別在安檢時(shí)用上，采集距離達(dá)到1米左右，1秒左右完成一個(gè)人的通關(guān)。

　　所以說，虹膜識(shí)別等其他的生物特征識(shí)別技術(shù)當(dāng)前只能在一些特定的場(chǎng)合應(yīng)用，隨著技術(shù)進(jìn)步，這些技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)合也會(huì)擴(kuò)大，但是什么時(shí)候能夠像人臉識(shí)別一樣廣泛應(yīng)用，就需要看特定技術(shù)的未來發(fā)展情況。

　　你如何看待 “開源”這一現(xiàn)象，?？低曈惺褂瞄_源算法或者開源數(shù)據(jù)嗎?

　　浦世亮：在信息共享越來越發(fā)達(dá)，信息獲取越來越便利的時(shí)代大背景下，開源是對(duì)信息共享的最好詮釋。從更加具體的層面來看，人工智能正是由于各大研究機(jī)構(gòu)，對(duì)于數(shù)據(jù)集、算法、論文、技術(shù)報(bào)告的不同程度的信息共享，間接地加速了這一領(lǐng)域的技術(shù)交流與技術(shù)的更新迭代。

　　海康威視會(huì)研究跟蹤開源技術(shù)，并且我們也會(huì)通過發(fā)表學(xué)術(shù)論文的方式對(duì)開源技術(shù)做出貢獻(xiàn)。

　　在行業(yè)生態(tài)上，?？低暼绾闻c其他的伙伴合作?比如英特爾，?？低暸c英特爾的合作具體是怎么樣的?你怎么評(píng)價(jià)他們的他們今年推出的端到端全面深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品?

　　浦世亮： ?？低暿前卜佬袠I(yè)的產(chǎn)品和解決方案提供商，秉承共贏未來的理念，和硬件芯片廠商會(huì)開展緊密合作，共同深耕人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用。

　　?？低暫陀⑻貭栍虚L期深入的合作，英特爾公司在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有許多非常有價(jià)值的產(chǎn)品。

　　你認(rèn)為2017年，計(jì)算視覺領(lǐng)域會(huì)有哪些發(fā)展?在與硬件的結(jié)合上，這一技術(shù)會(huì)呈現(xiàn)什么樣的趨勢(shì)?

　　浦世亮：經(jīng)過前幾年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已經(jīng)取得了長足進(jìn)步。2017年，深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、模型壓縮方向的研究依然是熱點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)和LSTM、增強(qiáng)學(xué)習(xí)的結(jié)合進(jìn)一步加強(qiáng)。

　　深度學(xué)習(xí)的硬件平臺(tái)，會(huì)呈現(xiàn)一個(gè)爆發(fā)期，各大芯片廠商都會(huì)在今年推出適合深度學(xué)習(xí)的芯片平臺(tái)，但計(jì)算能力和功耗仍存在矛盾，所以若要結(jié)合硬件平臺(tái)推出產(chǎn)品，深度學(xué)習(xí)模型壓縮顯得尤為重要。

　　現(xiàn)在在人工智能領(lǐng)域很多公司都強(qiáng)調(diào)AI+，用AI技術(shù)+具體的應(yīng)用場(chǎng)景，但是?？低曌叩膫鹘y(tǒng)的安防企業(yè)+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，你認(rèn)為這兩種路徑有什么不一樣嗎?對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)來說，要如何實(shí)現(xiàn)向智能化的轉(zhuǎn)型?

　　浦世亮： ?？低曂度肴斯ぶ悄艿难芯恳呀?jīng)有超過10年的歷史，已有人工智能的產(chǎn)品投放市場(chǎng)且產(chǎn)生了廣泛的社會(huì)應(yīng)用，我們主要將人工智能應(yīng)用在安防產(chǎn)業(yè)。

　　安防巨頭在深度學(xué)習(xí)上的布局

　　今年2月，?？低曉诿商乩麪柦⒀邪l(fā)中心，在硅谷建立研究與，海外研發(fā)中心的作用體現(xiàn)在哪?海康威視每年對(duì)研發(fā)的投入有多大?

　　浦世亮：主要有4點(diǎn)：

　　1. 進(jìn)一步擴(kuò)大?？低暤挠绊懥?

　　2. 吸引高素質(zhì)人才;

　　3. 提升公司的創(chuàng)新能力;

　　4. 增進(jìn)與世界頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室的合作

　　研發(fā)投入占比：7%左右

　　(海康威視官網(wǎng)信息顯示， 比上年同期增長26.69%;營業(yè)利潤 68 億元，比上年同期增長24.84%。)

　　?？低暷壳霸诎卜郎系氖袌?chǎng)份額具體有多少?

　　浦世亮：據(jù)美國權(quán)威機(jī)構(gòu)iHS market 2016年7月發(fā)布的報(bào)告顯示，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，?？低?015年全球市場(chǎng)份額從2014年的16.3%增長至19.5%，五年蟬聯(lián)全球第一。

　　2016年11月，全球知名的工業(yè)媒體a&s《安全自動(dòng)化》(MFNE法蘭克福新時(shí)代傳媒)發(fā)布2016年度全球安防50強(qiáng)榜單。?？低曑S居全球榜單首位。

　　如何看待這兩年來迅速崛起的圖像識(shí)別公司?它們會(huì)對(duì)?？低曅纬蓻_擊嗎?

　　浦世亮：人工智能將撬動(dòng)非常龐大的市場(chǎng)，在這個(gè)過程中，一定會(huì)出現(xiàn)很多優(yōu)秀的公司，?？低曉谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域耕耘多年，我們的積累是系統(tǒng)性的，包括算法、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)方案。另外，?？低曇灿兄渌矫娴囊恍﹥?yōu)勢(shì)，深耕安防多年，對(duì)客戶需求的理解也會(huì)深刻一些，能迅速的將技術(shù)進(jìn)行落地應(yīng)用。我們認(rèn)為這次人工智能的浪潮對(duì)于海康威視來說，是一次巨大的機(jī)遇，面對(duì)這次機(jī)遇，我們是有充分準(zhǔn)備的

　　10月24日?？低暟l(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的從前端到后端全系列智能安防產(chǎn)品,將人工智能技術(shù)革命性地應(yīng)用于安防產(chǎn)品中,推動(dòng)安防行業(yè)進(jìn)入智能新紀(jì)元。