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场景定义摄像机,这篇文章讲透了!

来源:数字音视工程网       编辑:lsy631994092    2019-05-22 10:21:54

随着智能时代的来临,一方面,更多的互联网、传统IT厂商进入到了安防行业,整个安防圈的PPT水平上升了一大截;另一方面,算法更不断精进,各种超高智能指标及概念随之蜂拥而来:“300路甚至500路人脸检测摄像机”、“智能摄像机1拖N”、“软件定义摄像机”等等。

  社交网络上流传着一个关于机器学习和AI区别的段子,大致是说“如果使用Python写的,那可能是机器学习;如果使用PPT写的,那可能是AI……”

 

  没错,随着智能时代的来临,一方面,更多的互联网、传统IT厂商进入到了安防行业,整个安防圈的PPT水平上升了一大截;另一方面,算法更不断精进,各种超高智能指标及概念随之蜂拥而来:“300路甚至500路人脸检测摄像机”、“智能摄像机1拖N”、“软件定义摄像机”等等。

 

  然鹅,安防前端的算法能力和芯片算力

  真的是越高越好吗?

  在AI时代

  究竟又是什么定义了摄像机?

  我们不妨来看看AI摄像机落地最早、最多的智能交通卡口类前端,这类摄像机都是固定场景安装,一旦场景明确,基本摄像机选型的焦距、分辨率、补光、智能诉求也就随之明确,在摄像机安装时再根据实际场景做工程适配,这才是智能前端落地的根本。

  300路人脸检测摄像机

  实用性如何

  例如上图场景,试问

  将几百路人脸抓拍摄像机部署在如此密度人群场景

  真的合适吗?

  如果真有这样的现象,那么请务必理智:以图中案例来说,换个安装场景,把人脸摄像机部署到安检通道或重要出入口,无论是抓拍率、比对成功率,都更适合布控抓捕。而在这样的场景中,人流密度统计的智能恐怕比人脸抓拍更实用。

  算力赋能

  挑战有哪些

  再者,因为算力有富余,业内有声音提出将AI摄像机的算力赋能给周边N个普通摄像机做利旧升级的概念。这种设想的本意非常好,但这背后又将面临哪些挑战?

  1

  原有普通IPC能否满足AI场景化工程要求?

  2

  除算力之外,AI摄像机配套内存够不够?

  3

  对N个普通摄像机的解码以及N+1个摄像机的编码能力是否足够?

  4

  该摄像机的上行带宽及缓存又能否满足N+1个IPC智能处理的前端数据上行需求?

  完成了这些评估后,也许我们会发现,这已经远远超出了一个摄像机的能力诉求。

 

  软件定义摄像机?

  摄像机不同于手机、移动笔记本电脑,并不存在安装完一个位置之后更换场景去使用的现象,而相同资源下,不同软件算法的在线选择、加载、升级,则只是智能时代前端摄像机的基本功能。

  由此可见,软件定义摄像机的概念显然不够全面,但不可否认它是新一代人工智能摄像机的基本要求,而对安防行业来说,工程场景及硬件形态需求千差万别,客户更需要的是场景定义摄像机。

  场景定义摄像机

  宇视函谷多目摄像机可搭配球机或AR实景指挥系统做到全方位的、连续的、整体的场景实时再现,支持更大视野的全局把控。

  场景定义端解决方案

  宇视全电警方案通过卡口相机、鱼眼相机及电警相机实现视频监控全覆盖,消除路口盲区,并完成机动车、非机动车及行人等全部交通参与对象的违法行为全过程抓拍。

   摄像机

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