AI工程化建设多层面突破

□ 文/童景妍

2019年5月9日，宇视科技（uniview）在北京发布IMOS8.0操作系统、AI明星产品、构建文明路口的“双电警”智能交通解决方案；披露『AI Ready！安防人工智能规模应用方案』最新实战探索，在云、边、端侧实现方案产品迭代，与现场600位合作伙伴共同围绕AI工程化、云架构、好的AI摄像机等方面开放探讨，抢占人工智能变革高地。

从张学友演唱会抓逃，为重庆部署全国高校最大规模人脸门禁，到AI人脸识别守护北京公租房12万居民……宇视高品质、高可靠、一体化的安防解决方案，此前已在海淀、丰台、西城、东城、大兴、房山、通州、密云、延庆、昌平、顺义、怀柔、平谷等13区的平安城市和科技创安项目中有诸多应用，覆盖治安监控、电子警察、卡口、城管等几乎所有方面，可靠运行多年并持续扩容。在宇视前端设备规模应用中，以『天目』为代表的的AI卡口在北京超过万路，技术革新符合首都地区治安防控和交通管理的高要求，24/7/365无间断可靠守护北京居民的出行生活。

▲图 人脸速通门现场演示、解读如何成就好的AI摄像机、以云边端组合，迭代算力，推动AI规模化落地

直面AI落地挑战 实现规模化部署

2018年11月，宇视研究院携手中科院自动化所，发布《安防+AI 人工智能工程化白皮书》，指出人工智能技术取得突破性进展，以人脸识别为代表的应用在安防行业迅速落地，相关技术与产品化已趋于成熟，但如何解决实地安装难、算法应用深度不足、数据安全等问题，以满足用户在人工智能方面的真实需求，仍是安防厂商们下一阶段需要解决的痛点。

宇视『AI Ready！安防人工智能规模应用方案』，根据业务需求与应用场景差异，从智能算法、产品部署与安装等多维度，保障AI解决方案高效落地。以人脸应用场景为例，根据对象有无被识别意识，分为配合与非配合式两种，前者部署人脸速通门、门禁等设备，并对后者推行人脸抓拍与轨迹分析方案，解决算法应用不足的问题。

数据安全方面，宇视AI系统对前端设备进行加密，所获数据通过合法准入后，才能存储于服务器，而所有平台数据则以全局管控方式进行安全把控；此外，与第三方进行业务往来时，安装边界安全设备，实现横向防御。工程安装方面，通过3D精准化模拟部署，提前预演前端安装的真实效果，从场景、角度、高度与焦距等方面，进行科学设计，完成实地布局。

云边端组合 创新城市云架构

调研机构IHS报告称，全球视频安防摄像机2018年出货总量1.8亿台，产生的数据总量更是挑战，而在人工智能与5G等技术刺激下，数据容量会持续激增。如何应对海量数据带来的网络带宽压力、数据处理成本与研判效率等问题？宇视结合云端计算与边缘计算的优势，推出云边端组合方案，给出答案。

北京发布会现场，宇视初步解读云架构。针对数据类型差异，如大数据挖掘与大规模机器学习等需集中式处理的计算，交由云端服务器处理；而对实时交互与研判的计算，则在边缘节点完成。云端大数据分析得出的智能规则，可下发至边缘节点，优化业务运算能力；边缘侧也是云端大数据的采集终端，并消化云端计算与带宽压力。两者相互协同分工，保障AI工程化算力。

算法vs软件 如何定义好的AI摄像机？

AI场景对图像质量与处理效率提出更高要求，宇视在展会现场，推出四目全景等多款高清智能相机，精工品质定义好的AI相机。光学与图像信号处理ISP方面，超出传感器或光学处理范围时，触发外置补光设备，并根据不同场景，自动适配白光、红外、爆闪灯不同光源。以智能算法，实现图像自适应处理能力。

智能处理方面，宇视前端研发团队，以工程化落地为支撑，在实际场景中进行适配，从而对人流密度统计与人脸识别等算法进行评估与定制；网络与编码方面，宇视相机在前端控制视频图像等数据大小，并合理平衡带宽和图片质量，以适应不同场景的网络能力，减少带宽压力。

结构与产品工程方面，由于算法前置，导致研判前移，因此AI相机规划与普通高清相机不同，会出现各种前端联动小系统，如：智能报警、警戒、门禁等；另外，针对户外场景，宇视提供高级别防水防尘、电气长效稳定、电磁抗性、防雷防静电、产品一致性等多方位保障。

对于新进安防的企业所提“软件定义摄像机”技术路线，宇视副总裁、供应链专家刘常康举例分析：国内4-7级市场，客户需在夜间看清鱼塘，再怎样软件调亮，都无法达到四颗灯补光水平；镜头组合也无法通过软件调节出来，这是光机电组合的硬件能力。因此，只有以场景为核心，定义并配置摄像机分辨率、补光、ISP，合适算力加周边配置，场景也定义了摄像机的外型功能，甚至端方案组合，因此“场景定义摄像机”才可称为好的AI摄像机。