為何GPU成為安防領(lǐng)域人工智能必然選擇

責(zé)任編輯:editor005

2017-03-23 16:10:32

摘自:中國(guó)安防行業(yè)網(wǎng)

以圖像視覺為核心并具有海量的數(shù)據(jù)源以及豐富的數(shù)據(jù)層次的安防監(jiān)控領(lǐng)域正是GPU發(fā)揮其圖像處理以及高性能通用計(jì)算的用武之地。在視頻監(jiān)控圖像結(jié)構(gòu)化處理中需要對(duì)每一個(gè)監(jiān)控畫面的分析,依賴的是對(duì)GPU集群計(jì)算的應(yīng)用。

從2016年“阿爾法狗”大熱,到今年“兩會(huì)”人工智能首次進(jìn)入政府工作報(bào)告,人工智能成為貫穿2016年乃至2017年的科技熱點(diǎn)、與此同時(shí),在IT技術(shù)支撐起來(lái)的安防行業(yè)當(dāng)下,人工智能依然保持其熱度,從2016年安博會(huì)至今,??低暋⒋笕A股份、宇視科技都發(fā)布了基于GPU研發(fā)的視頻監(jiān)控相關(guān)產(chǎn)品,NVIDIAJetsonTX1GPU模塊已經(jīng)廣泛應(yīng)用于安防智能攝像機(jī)、人臉識(shí)別攝像機(jī)等。為何GPU成為此輪安防人工智能的必然選擇?

 

實(shí)現(xiàn)海量視頻圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理是智能化關(guān)鍵

隨著網(wǎng)絡(luò)化、高清化日益普及,唯有智能化在安防行業(yè)內(nèi)遲遲達(dá)不到理想的狀態(tài),從當(dāng)前的主流廠商提出的概念分析,如DT1.0、超感IPC、感知型攝像機(jī)等都在證實(shí),智能化是視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)化與高清化之后新的競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn)。這也是安防行業(yè)一直在追求的目標(biāo)將被動(dòng)防御變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)防,因此安防亟需尋找新技術(shù)突破智能化的最后壁壘。

在實(shí)際的困境中,各級(jí)政府推進(jìn)“平安城市”建設(shè)的過(guò)程,監(jiān)控點(diǎn)位越來(lái)越多,從最初的幾千路到幾萬(wàn)路,甚至于到現(xiàn)在幾十萬(wàn)路的規(guī)模,視頻和卡口產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。尤其是高清監(jiān)控的普及,整個(gè)安防監(jiān)控領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都在爆炸式增長(zhǎng),依靠人工來(lái)分析和處理這些信息變得越來(lái)越困難,已無(wú)法簡(jiǎn)單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析,需要新的智能化技術(shù)作為手段,實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容,探測(cè)異常信息,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為面向城市公共安全綜合管理應(yīng)用中智慧安防和智慧交通的重要組成部分,面臨著深度應(yīng)用的巨大挑戰(zhàn)。其應(yīng)用的瓶頸是視頻數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化現(xiàn)象。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代,利用視頻結(jié)構(gòu)化描述技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻圖像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取,將是行業(yè)應(yīng)用單位實(shí)現(xiàn)安防大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)建設(shè)。視頻結(jié)構(gòu)化就是實(shí)現(xiàn)將海量視頻中的人、車目標(biāo)進(jìn)行提取并識(shí)別的過(guò)程。一旦有重要事件發(fā)生,系統(tǒng)就可在數(shù)據(jù)庫(kù)中快速查找到關(guān)鍵的“人”、“車”、“物”等相關(guān)音視頻線索。以最高效、最直接的方法提升攝像頭的性能,讓它變得更智能。

GPU是安防大數(shù)據(jù)應(yīng)用的引擎

如何實(shí)現(xiàn)海量視頻數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理成為安防智能化發(fā)展亟需解決的棘手問(wèn)題。從目前來(lái)看,安防一線企業(yè)找到了解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵,借助基于GPU開發(fā)的模塊既能夠滿足圖像處理要求,又適合于處理計(jì)算密度高、邏輯分支簡(jiǎn)單的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行負(fù)載。首先GPU作為專為圖像處理設(shè)計(jì)的處理器,能將3D模型的信息轉(zhuǎn)換為2D表示,即實(shí)現(xiàn)視頻圖像的結(jié)構(gòu)化處理;另外,隨著GPU的快速發(fā)展,目前GPU通用計(jì)算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引人注目,在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分計(jì)算方面,GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。因此以圖像視覺為核心并具有海量的數(shù)據(jù)源以及豐富的數(shù)據(jù)層次的安防監(jiān)控領(lǐng)域正是GPU發(fā)揮其圖像處理以及高性能通用計(jì)算的用武之地。

在視頻監(jiān)控圖像結(jié)構(gòu)化處理中需要對(duì)每一個(gè)監(jiān)控畫面的分析,依賴的是對(duì)GPU集群計(jì)算的應(yīng)用。GPU集群是能夠?qū)崿F(xiàn)1:1結(jié)構(gòu)化的技術(shù)支撐。對(duì)比CPU,GPU的更多核心和其并行處理架構(gòu)使GPU成為天然的圖形計(jì)算系統(tǒng)。利用GPU做圖形計(jì)算,可以做到比CPU計(jì)算:5倍以上性能提升,價(jià)格降低6倍,功耗降低10倍,體積減少20倍。利用依賴于GPU集群計(jì)算的1:1實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)全數(shù)據(jù)中秒級(jí)響應(yīng),進(jìn)而滿足對(duì)視頻圖像中的人、車、物等靜態(tài)和和動(dòng)態(tài)目標(biāo)及其各種屬性的檢測(cè)與識(shí)別。

安防監(jiān)控的未來(lái)在智能,智能的實(shí)現(xiàn)在于大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)的核心是深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)的引擎是GPU(目前),通過(guò)GPU深度學(xué)習(xí)模塊對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行結(jié)構(gòu)化信息提取,完成了傳統(tǒng)算法無(wú)法完成的功能,能夠滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代“智慧城市”海量視頻內(nèi)容的開發(fā)利用!當(dāng)然從目前來(lái)看,安防一線企業(yè)推出所謂人工智能產(chǎn)品仍然只限于宣傳推廣階段,未來(lái)還需要更多案例給予佐證,未來(lái)安防人工智能的發(fā)展值得我們拭目以待!

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