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文/行者崟涛

【TechWeb】智慧城市,将如同人类大脑一样运作。传统意义上,摄像头是城市的“眼睛”,云端视频分析系统则是城市的“视觉中枢”。智慧视觉作为城市发展重点,却面临来自数据承载能力的阻碍,公共安全领域迫切需要一种视频处理方案。今天,人工智能等技术似乎为我们提供了一项可行思路。TechWeb针对这个问题,与博云视觉CEO陈杰进行了讨论。

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突破带宽瓶颈 新旧架构升级

TechWeb:目前安防领域的视觉处理系统遇到了哪些技术瓶颈?

博云视觉CEO陈杰:目前来看,安防视频的大规模应用面临带宽和算力瓶颈。前端的摄像机将成像数据编码后发给云端,让云端进行存储、解码和分析,。而随着安防需求增大,一座城市的摄像机数量从过去几年从几万路逐渐增长到几十万路,视频传输通道面临“带宽瓶颈”,云端视频分析面临“算力瓶颈”。目前一种解决方案是:将城市视觉系统旧的“面向存储”架构升级到新的“面向处理”架构。

实际上,这是一个缓慢的升级过程。传统视频监控系统重点面向“存储”和“调阅”,检索信息依然靠人力;未来智能化视频监控系统则面向“处理”和“搜索”。如果我们将当前的电子摄像头成像模块比作人眼视网膜,其功能应该有二:一是成像编码,一是特征提取。城市视觉系统的智慧化升级是完善城市“前端视网膜”功能的过程,应减少人脑的重复性工作。博云视觉尝试在前端去做实时特征抽取,并在云端部署大规模视觉搜索引擎。

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海量视频搜索或成刚需

陈杰:视频轻量级处理模型是传统摄像头升级的基础技术。

智能摄像头有三项功能:第一,智能摄像头需要做视频编解码。第二,要做视频内容的实时特征抽取。第三,前端还要对时空信息(时间戳、空间戳)进行汇聚,为面向处理的云端架构提供基础数据支撑,以便后期对数据的管理、搜索、挖掘。

这样一来,大量运算成本分摊到了“视网膜”端,降低了的云端计算压力,也使传输带宽压力降低。能够实现以上功能的安防终端是目前主流产品思路,大大避免了人工检索的重复性劳动。现在无论城市视频存储有多大,可以通过“时间、空间、特征”进行精准索引,特征化处理的信息可以降低带宽要求、减小数据总量、提高检索速度。

陈杰还讲到,前端做视频流特征处理,结合后端的搜索引擎,是目前博云视觉为提升海量数据处理效率的方案之一。

博云视觉的其中一项核心业务,就是做大规模流式数据搜索。与传统数据库(文本比对)不同,视频的非结构化数据(向量数据)搜索是传统数据库没法介入的工作。千亿级的体量、非结构化的数据、流式数据吞吐,分布在 城市各个角落的摄像头承载着海量上下行流量,这为视频搜索带来了不小挑战。

为此,博云视觉推出了一款分布式大规模流式矢量特征搜索引擎,能够应对千亿级数据量。

兼容型引擎:利旧,立新

市场往往是滞后于技术的。TechWeb:博云目前在做通用型视频搜索引擎么?

陈杰:首先,人工智能企业依赖数据质量,数据清洗和数据标注变成了一家公司的技术门槛,针对不同产品、场景需要非常垂直的数据积累,包括博云内部也开发了一款提升数据标注效率的工具,降低了数据成本。

在数据支撑下,博云希望做面向全行业的兼容型引擎。甲方市场不希望被“技术绑架”,反而更希望将众多城市项目分包给多家企业,让企业之间实现互联互通,形成生态。按照这个思路,博云尝试将特征表示(如:人脸特征)技术中通用的架构建立标准,专用架构留足弹性空间给各个厂家,从而间接支撑甲方需求。

基于深度学习的轻量级前端特征提取,通常基于多层的深度卷积神经网络来实现,网络的前几层几乎占用了90%以上的算力,这些部分就可以交给前端去运行,将中间产生的特征模型编码后交给后端,在此基础上进行算法微调,针对各家模型与数据进行最终优化。

而陈杰认为,在前端完成运算更适用于城市场景,带有一定算力的摄像机会成为主流趋势。因为视频编码过程是有损的,典型的压缩编码算法(H.264)会压到原数据1/300左右,在有损编码后的视频提取特征的辨识力,不如在前端原始数据上提取特征的辨识力高。而对于现阶段不具备算力的旧摄像机,做视频边缘计算是可行的“利旧”方案:边缘计算节点接入相对高质量编码的视频流,解码并提取特征,再将特征流向云端汇聚。旧摄像机没有算力,边缘服务器与之互补。

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博云视觉早期以图像搜索业务起家,早在2011年,这家公司刚刚突破了“大M:大N”的物体搜索核心技术,而那个时候,还没有应用深度学习模型。

公共安全场景中,常见的方式是将过往行人与嫌犯数据库比对,博云视觉提出的解决方案,可以在案件发生后辅助安全部门追捕逃犯,追踪其行为、记录其行为内容、运动轨迹,从而最快速度的找到嫌犯位置。

目前,博云已经在青岛、贵阳、长沙三个城市落地视频搜索项目。

关于资本环境

当TechWeb问到“是否会选择科创板”时,陈杰果断地表示:“博云视觉,会的”。

陈杰回答“未来登陆科创板”问题时讲到:科创板鼓励人工智能企业,并且鼓励自主研发。博云视觉的产品均为自主研发,技术研发占高,非常希望未来两到三年进入科创板市场。

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