分享佳都科技的十年安防路以及对未来人工智能时代的思考
发布时间:2018-12-29 | 发布者： 东东工作室 | 浏览次数： 次前言：从2017年首次写进政府报道开始，人工智能已化身为时代的代言词，AI产业在全国全面开花：各地竞相在AI领域谋篇布局，互联网比拼的战场转向了人工智能……但不可否认的是，在各大城市领教了人工智能对城市发展的强大推力后，安防成为了这轮人工智能技术应用探索中落地最广泛的领域。本次我们有幸邀请了佳都新太科技股份有限公司智慧城市事业部、产品管理中心副总经理李会永，分享佳都科技的十年安防路以及对未来人工智能时代的思考。
Q：a&s总经理、总编辑关玉娟
A：佳都新太科技股份有限公司智慧城市事业部、产品管理中心副总经理 李会永
Q：请简要介绍一下佳都在AI产品和业务方面的最新进展？
A：佳都科技于2008年开始布局智能科技领域，目前已在人脸识别、视频结构化、知识图谱、大数据、移动支付等AI技术领域达到世界先进水平。佳都科技基于以上技术，针对公安应用自主研发推出“视频云+”平台，平台整合人脸抓拍数据、车辆抓拍数据、视频门禁数据、四标四实数据、电子设备数据（WiFi）等多维数据，实现人、地、物、事、情等信息的采集、关联和融合，建立以视频图像为主、多种资源关联叠加的视频资源服务体系，为各级公安提供一个资源共享、能力开放的视频大数据平台，通过“前端感知—后端人工智能处理—大数据关联分析—形成抓捕、管控两类数据流”的应用模式，为基层公安机关开展立体化治安防控工作提供“尖刀利器”。
数据多元化是佳都科技“视频云+”平台的一大特征，其数据包括人员、车辆、证件、手机、门禁等信息。可以这样说，以人脸识别技术为核心，再从多元化数据入手，通过对时间、空间的分析研判，佳都科技“视频云+”平台能精准刻画人物身份信息。目前，基于佳都科技“视频云+”平台打造的立体化防控体系已在广州市公安局得到广泛应用。
在智能城市交通领域，智能轨道交通一直是佳都科技的强项，佳都科技在去年全国智能交通年会上发布了“城市交通大脑”，这个“大脑”可将所有的人、车、路信息接入系统，采集、调度、管理等均由“大脑”指挥完成，可实时掌控路面车流饱和状态，目前该系统已在安徽宣城落地使用，在交通管理方面发挥了很大的作用，取得了用户的高度好评，应用成效在中央电视台被多次报道。
Q：视频云+平台能能解决哪些用户痛点？
A：佳都科技视频云+平台主要解决公安用户人工翻查录像费时费力、发现预防能力不足、重点管控对象不能主动发现、人员精确身份难以确定、海量布控库下如何精准打击等问题。
以最快速度确认人的身份是公安行业应用最大的痛点。传统的安防手段所采用的数据均为单维度数据，仅能通过视频信息来分析人的身份。而佳都科技的“视频云+”平台开创了一个多元数据时代，身份确认更为精准、快速。
值得一提的是，佳都科技“视频云+”平台还结合用户需要开创人脸识别技术的新应用。在逆光情况下，黑皮肤人群的相貌特征不易被人脸抓拍机捕捉，因此成为了大多人脸识别技术的天敌。但佳都科技已与不少硬件设备及算法公司达成合作，并拥有大量的多元化数据，正在人脸识别算法进行训练和结构化处理，只要数据样本足够多，佳都科技将能把黑皮肤人群的人脸识别率提升至新高度。
Q：佳都科技“视频云+”平台中使用的人脸抓拍机与传统摄像机有何区别？
A：传统摄像机是传统视频监控的主力军，以视频流的形式输出给用户，供用户调看，但不能直接输出视频中特定对象如人体、人脸等小图，甚至是结构化的人像、人脸等特征描述数据。佳都科技在“视频云+”平台中所使用的人脸抓拍机在摄像机上新增了一个视频处理能力，对所采集的到的人像、人脸进行检测、抠图，通过视频云平台的视频图像解析能力，生成相关结构化数据，从而支撑后续的视频大数据检索和分析应用。目前业界，更智能的前端摄像机也有厂家开始推出，可通过后端对前端摄像机进行灵活的智能算法定义和更新，并直接输出结构化描述数据到视频云平台，供视频云平台直接检索应用。
Q：识别技术都存在误报率，佳都科技如何降低人脸识别应用的误报率呢？
A：佳都科技从2016年参与广东省公安厅的视频云+平台相关试点项目建设，积累了海量的人脸数据训练经验和算法的工程落地经验，在人脸识别技术应用上已达到实战的水平，识别准确率也在逐步提高。佳都科技研发了智能多算法集成框架，可实现多个算法的集成接入，并结合业务应用场景，集各家算法之所长，实现不同算法的编排应用，和用户一起研讨开创性的提出和研发了1+1+N应用模式，极大的降低了人脸识别应用的误报率。
Q：目前不少AI创企纷纷加码安防领域，您认为他们竞争的优劣势在哪？
A：无论是安防、金融还是教育等领域，近两年人脸识别技术在各行各业的应用都取得了质的进展，这一切都源于人脸识别的市场异常广阔。传统安防企业并不能聚焦所有人脸识别技术的可应用场景，这就给AI创企提供了不少机会。这些AI创企没有原始的负担和原始的系统，大多采用新的架构模式向客户提供解决方案，相对而言，他们的系统可被称为轻量级设计模式，可给用户提供轻量灵活的应用。
但是，由于AI创企刚刚进入安防领域，在数据和应用落地经验方面还存在较大的劣势。AI创企缺乏大量的数据对算法进行训练，即使训练后的算法在实验室内取得了不错的成绩，在实际场景应用中依旧可能存在问题。无论是数据训练还是应用落地，都需要长时间的磨合过程，这些恰好是AI创企无法在短时间内落地安防领域的决定性因素。
归根究底，这些AI创企之所以能够进入安防市场，是因为用户对新技术比较宽容。只要新技术能解决一些实际问题，人们都能够接受。
Q：您认为这些新进AI创企的加入将给安防领域带来什么变化？
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