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以萨视频AI多维数据融 合应用解决方案

发布时间: 2018-10-06 23:30:51  已点击:

AI有着非常广 泛的应用,它绝不仅仅存在于人脸识别、车辆识别、生物识别、物体识别等常规认知领域,还有基于数据的顶层AI应用——一个广泛的 无人区。DT时代,最重 要的不是我们拥有多少数据,而是能对手上的海量数据做什么,它们又将给我们带来什么意想不到的价值。
 
  以萨, 恰是这样一家公司,与诸多AI算法公司最 大的不同之处在于,其主要业务不仅是追求算法参数指标极致化,而是通过大数据汇聚融合,构建大数据应用平台,再由平台强大的超脑运算能力,实现具体的人工智能应用,以及众多人工无法识别,只有经过大数据库库碰撞才 能实现的全息多维研判分析。显而易见,与众多AI企业相比, 以萨的立足点是解决平安城市领域,AI技术的规模 化实战应用难题,围绕公共安全业务场景对于多维数据的融合应用需求,持续打造技术架构新、交付能力强的实战型解决方案。
手握金刚钻 :深度算法+完整的产品 体系,构筑数据融合基础
 
  以萨对 AI的渗透程度 ,是随着行业深耕不断演进的,作为最早一批将AI技术应用于 视频安防领域的技术厂商之一,以萨拥有10多年的计算 机视觉、大数据分析处理经验积累。切入之初,以萨就选择了识别难度更高的车型、车辆特征算法开发,随后逐步攻关视频结构化分析、人脸识别等更为丰富的AI应用算法。
 
  其中, 对视频图像中车型、车辆特征识别的运用,以萨早已熟稔,本次测评涉及的多个案例中,这类算法就多次发挥了至关重要的作用。即便车辆套牌、改变外观也难逃以萨法眼,平台仅从部分特征就可关联分析出完整链条。另外,“视频AI”基因也深度 影响着以萨如今的行业深耕,虽然算法不断增多,但始终高度围绕公安、交通、平安城市等行业的需求展开深度AI大数据融合 应用,让以萨的专业度和行业深耕程度愈加聚拢。
 
  目前以 萨已围绕4类平安城市 主流大数据应用,建立完整的视频AI深度应用产 品体系:
 
  1、视频监控 :包括视频车辆大数据实时分析系统、 视频目标智 能追踪系统、支持6000路以上的视 频实时结构化分析系统、视频目标分析单机版、高危目标实时预警系统、案件库、视图库等;
 
  2、卡口图像 :卡口车辆大数据系统、全市、全省车联网系统、全国联网实时过车信息库和相关应用、重点车辆监管系统、实时车辆预警系统、智能交通大数据系统、道路交通风险监测系统、智能车辆实战应用一体机、移动警务APP等;
 
  3、人脸抓拍 :支持千路级规模化应用的人脸识别、动态人脸布控和轨迹追踪系统;
 
  4、感知设备 :自动关联分析人员信息的感知数据分析应用系统。
 
  聚焦公 安业务规模化应用的“实战派”
 
  当前平 安城市大数据应用侧重在单警种、单系统内的事后侦查。但随着车辆识别、人脸识别等技术手段被公众了解,嫌疑人作案时不挂真牌、刻意遮挡面部……使得单一维 度的侦查和管控手段面临三大无奈:一是容易被规避,二是难以落地人员身份,三是无法对目标全面刻画,轨迹追踪难、预警难。
针对这一痛 点,以萨聚焦公安业务规模化应用需求,首要解决的就是多警种资源、跨平台业务、非标系统等带来的数据壁垒问题。实际上,突破不同属地、不同警种、不同网络、不同厂商、不同架构的局限正是以萨的强项。基于以萨完善的 产品体系和优异的项目交付能力,持续打造可规模化实战应用的解决方案。已实现视频、卡口数据和人员数据的复合应用和可扩展应用,在同一平台下全面打通人、车、物多维数据的自动关联和融合分析。
 
  再者就 是同一平台下,动静态、多业务海量数据库的调用问题,“以萨视频AI多维数据融 合应用”采用分布式 架构、流式内存计算、CPU+GPU异构计算, 支撑百亿级数据实时比对响应,依托人工智能、视频图像结构化等技术发挥多模态数据处理能力,智能提取视频、图像等多渠道中关键信息进行多模整合,针对不同的动态数据来源和应用特点,建立虚拟身份标识。结合时空、基 于身份标识建立关联和追溯关系,实现视频图像相关信息的高效流转,从源头上攻克动态数据关联管控应用的难题,实现百亿级人、车数据检索碰撞、秒级响应,快速锁定嫌疑目标,来知其影,去知其踪。

  1、核心技术
 
  在技术 层,其以人工智能算法为核心,依托GPU加速渲染、 深度神经网络的大数据处理平台,打通和建立人、车、物多维目标的智能关联、智能分析、智能推送;在数据层, 以萨将视频、卡口、人脸、人像等数据,同人员、车辆、物品、轨迹信息等进行多维融合,倍增数据价值;攻关解决了 全市、全省级千亿数据规模下的城市视频图像实时联网智能分析、基于CPU+GPU的动态分布 式异构计算等关键技术难题。该解决方案的重点在于对人、车、物三大类动静态数据的关联应用,“融、智、准 ”正是该平台 核心技术的真实写照。
 
  2、算力要求
 
  以萨研 发团队对代码进行了深度极限优化。利用SIMT和SIMD技术对CPU和GPU代码进行指 令集级别的优化,同时优化处理器层面的缓存使用,以及IO流程的精简 。另外,对网络模型进行“运行时优化 ”(Runtime Optimization),在保证准 确率基本不受影响的情况下,对网络模型进行压缩,减少存储和计算需求。以萨通过算法优化后,同样的深度学习技术,以萨技术可以做到比市面常见产品提升了8-10倍的处理效 率。
 
  3、大数据训 练
 
  以萨视 频AI多维数据融 合应用在大数据训练过程中,历经公安部、北京、广东、山东、四川、江苏、安徽、福建等20多个省部级 公安机关、900多个县市区 公安机关实战检验。目前其在某个单一项目上就实现了日均2亿的结构化 动态数据实时分析应用。
 
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