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    AR說 | 全嵌入式:AI的時代已經打響?

    • 發布:唯安
    • 來源:ARC增強現實
    • 時間:2018-02-09 18:11

    11月初,觸景無限科技(北京)有限公司在深圳安博會上發布全球首款基于Intel-Movidius芯片開發的嵌入式人臉抓拍系統——“瞬視”,以前端、動態、實時人臉檢測、人臉識別幫助安防企業在人工智能與大數據時代的應用落地,讓視頻結構化數據價值得到更多挖掘。

    大多數安防智能化的實現方式是聯網通過云端數據中心進行大規模計算,即智能設備(攝像頭、錄像機)采集到數據后上傳,計算完成后再返回終端,由此不免帶來一定的延時,所謂“差之毫厘謬以千里”。因此,嵌入式人工智能體現出其優勢所在,即在不聯網狀態下就可以實時做環境感知、人臉識別、人機交互、決策控制。將人臉識別技術置于地鐵攝像頭前端,通過人臉檢測、人臉識別,能夠“實時”、“精準”判斷,預防犯罪。今天 ArinChina 有幸請到 觸景無限科技 副總裁 常清璞 來跟我聊下他們的嵌入式人臉抓拍系統。

    ARC:觸景無限在安博會上發布的瞬視人臉抓拍系統在軟硬件處理上為全嵌入式,將智能分析處理服務器即VPU模塊嵌入到攝像機里,無需再配置后端服務器。這樣與傳統人臉抓拍機在前端抓拍圖片、后端服務器分析比對有那些優勢呢?

    常清璞:簡單比較后端智能與前端智能,前者經歷“端(普通攝像機)采集數據——后臺存儲——AI分析——存儲設備(云)”等過程,導致某些場景下的數據沒有及時發揮效用;而后者指攝像機可以直接進行前端分析,再將分析后有價值的數據傳輸至后端大數據與云存儲平臺。顯而易見,前端智能相較于后端智能,最突出的特點在于“實時處理”,適用于對實時性要求較高的應用場景。例如,在網絡信號較差或無網絡的區域,一旦出現犯罪嫌疑人,即可通過實時人臉識別,向公安刑偵部門發出預警,協助追逃。對人臉識別速度要求十分高的反恐、防暴等公安安全監測而言,意義非凡。

    ARC:嵌入式 AI 到底能做到什么?與云端 AI 相比,更適合應用到哪些場景里?人工智能和視覺感知怎樣結合?

    常清璞:嵌入式的概念由來已久,指可被內置于設備或裝置的專用計算機系統。而嵌入式AI指的是可以讓AI算法(如人臉識別、雙目立體視覺、物體識別等)在終端設備上運行的技術。受到計算資源的限制,嵌入式端很難實現模型訓練的過程。而在推斷環節,云端推斷和嵌入式推斷,二者訴求不同,因此也在不同的應用場景能夠發揮自己的優勢:前者的好處是,能夠承受高吞吐量并滿足復雜計算對資源的要求,因此多用于深度學習模型和計算較復雜的情況;而后者,則更多的應用于對“實時處理”有更高要求的場景中。

    人工智能與視覺感知的結合涉及到以下幾個方面的問題:不同傳感器獲取數據后的深度融合;功耗要低,實時性要求卻更高;資源有限等。觸景無限在2017年安博會上發布的瞬視人臉抓拍系統在軟硬件處理上為全嵌入式,將智能分析處理服務器即VPU模塊嵌入到攝像機里,無需再配置后端服務器。也就是說不同于傳統人臉抓拍機在前端抓拍圖片、后端服務器分析比對,運用瞬視系統可在前端實時做智能分析,從而使得攝像機整體更加簡潔高效。

    ARC:在絕大多數領域一項技術的準確率能達到99%以上的基本已經可以大規模利用了,目前人臉識別的準確率基本超過99%卻仍然不算高,那么它要達到什么水平才能大規模應用?還有什么因素在制約它?

    常清璞:事實上,人臉識別技術正在快速滲透安防、銀行、醫療、支付、智能家居等眾多領域,并且從政府級、商業級應用擴展至了消費級應用,例如刷臉取款的ATM機、公廁“刷臉”取紙等。“刷臉時代”的開啟,得益于深度學習算法的成熟。

    目前很多人臉識別都能做到99%以上高識別率(1:1),但是影響人臉識別在行業中應用的不僅僅是識別率,還受到不同光照環境、人的姿態、年齡及表情等一定程度上的局限。例如,在較為復雜的高動態光照環境或照明不足的昏暗場景等。

    未來,更好更新的人臉識別技術將在遠距離人臉識別與3D人臉識別上下功夫。并且隨著嵌入式芯片的發展,邊緣計算將發揮更大的功能,例如目前觸景無限的嵌入式人臉抓拍、人臉識別系統瞬視與盾悟,不僅能做到高識別率(1:1大于99%;1:100000大于95%),而且能夠在復雜光照環境中進行智能化處理,不僅具備前端化特點,還看得清、看得懂,是安防智能化升級的最佳助力。

    ARC:搭載Face ID的iPhone X擁有地表最強的移動SoC:A11,因而可以在終端支撐起巨大的人臉識別等AI運算量,假如給每個終端都能配備A11級別的芯片,是否可以不用云端AI?

    常清璞:云端AI與前端AI在人工智能中扮演著不同的角色,前端AI實際上只是解決一個“點”的問題,云端是將各個終端AI傳輸回的META信息進行綜合處理,作出更高級別的判斷,互相不能替代。比如自動駕駛的車,前端AI負責每輛車自行安全行駛,云端AI是根據每輛車反饋的數據信息進行整個城市交通的管理。

    ARC:為了提高手機攝像頭的夜間成像質量,手機廠商紛紛黑白+彩色的雙攝方案,那么針對手機攝像夜間效果差的問題,借鑒雙攝手機采用更多的攝像頭或者紅外攝像頭能否有很好的改善?

    常清璞:采用更多的攝像頭(甚至紅外攝像頭),或者增加TOF等傳感器都能提高夜間成像質量,但是成像質量不僅是硬件層面的事兒,還有算法層面,通過深度學習算法、圖像處理技術的提升,也能提高攝像頭的成像質量。

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