Shenyu Technology CTO'su Wang Jianhui: 4 seviyeli yapılandırılmış sistem + 4 ana ürün, buluttan uca video yapılandırmasına yardımcı oluyor
Leifeng.com'un ev sahipliği yaptığı büyük AI etkinliği - "2018 Çin Yapay Zeka Güvenlik Zirvesi", 31 Mart'ta Shenzhen Kexing Bilim Parkı Uluslararası Konferans Merkezi'nde sona erdi.
Konferans sitesinde, Shenyu Technology CTO'su Wang Jianhui bir açılış konuşması yaptı: "Buluttan Sona Yapılandırılan Video".
Wang Jianhui konuşmasında, mevcut geleneksel güvenlik izleme sisteminin genellikle kameralar tarafından sürekli olarak üretilen büyük miktarda veriyi sindiremediğini, bu da video gözetim ürünlerini endüstrinin yeni taleplerini karşılayamaz hale getirdiğini söyledi.
Leifeng.com, bu duruma yanıt olarak Shenyu Teknolojisinin video yapılı bir sistemle başladığını, videodan yayaların, araçların ve motorsuz araçların özelliklerini aldığını ve araç bilgilerini ve sürücü davranışını analiz ettiğini anlıyor. Shenzhen trafik polisi tarafından yapılan bir testte Shenluo Technology, ilk üç maddeyi elde etti: büyük kamyon algılama oranı, plaka algılama oranı ve plaka tanıma doğruluk oranı ve performansı göz alıcı.
"AI + Güvenlik" endüstrisinin mevcut durumu ve geleceğinden bahseden Wang Jianhui, üç noktaya değindi: Birincisi, bulut video yapısının kod çözme yeteneği bir performans darboğazı haline geldi; ikincisi, uç bilgi işlem, video yapısı için gerekli bilgi işlem gücünü karşılayabildi. Gelecekte, video yapılı bilgi işlem yavaş yavaş ön uca dönüşecek.
Aşağıda, Wang Jianhuinin konuşmasının metni yer almaktadır. Leifeng.com orijinal niyetini değiştirmeden bunu düzenledi:
Herkese merhaba, ben Beijing Shentu Technology Co., Ltd CTO'su Wang Jianhui. Bugünkü konuşmanın konusu "Buluttan sona video yapılandırma" dır.
Öncelikle firmamızı tanıtmama izin verin, bu kelimeyi söylemek istiyorum, birçok kişi firmamızın adını ilk bakışta "Shenjing" sanıyor. Üç gözden oluşur.Güzel ve derin gözleri temsil eder.Bu kelimeden firmamızın ağırlıklı olarak bilgisayarla görme ile ilgili çalışmalar yaptığı anlaşılmaktadır.Aynı zamanda güvenlik başta olmak üzere dünyayı koruyan üçüncü göz olmayı umuyoruz. Endüstriyel gelişme.
Artık Çin'de çok sayıda kamera olduğunu herkes biliyor. Sektör istatistiklerine göre önümüzdeki üç yıl içinde 600 milyonun üzerine çıkacak olan 176 milyon kamera var.Ürünün saniyedeki veri hacmi 66 TB. Bu kadar büyük miktarda veriyle, çıplak göze dayalı geleneksel güvenlik izleme, güvenlik endüstrisinin ihtiyaçlarını giderek daha fazla karşılayamaz hale geldi.
Geleneksel güvenlik ekipmanı yapılandırılmamış veriler üretir.Şimdi esas olarak caydırıcılık, soruşturma ve kanıt toplama için kullanılmaktadır.Bu verileri suç davranışını keşfetmek ve daha sonra bazı analizler yapmak için nasıl kullanabiliriz?
Aşağıdaki resim, Shenlu Teknolojisinin mevcut video yapılandırma sistemidir.Videodan yayaları, araçları ve motorsuz araçları çıkarabilir ve çok ayrıntılı özelliklerini analiz edebilir.
Video yapılandırma sistemimiz dört seviyeye ayrılmıştır: İlk olarak benzin istasyonları, otoparklar, süngü noktaları ve yol izleme ekipmanlarından video verilerini alacağız ve daha sonra birinci seviyede yapılandıracağız.
Birinci seviye yapı temel olarak sekiz tür hedefi tespit etmek, tanımlamak ve izlemek içindir: yayalar, bisikletler, iki tekerlekli motosikletler, üç tekerlekli motosikletler, arabalar, minibüsler, kamyonlar ve büyük otobüsler:
Görüş alanına girmekten görüş alanından çıkmaya kadar her hedef için, en iyisini seçip hedefin ağırlığını kaldıracağız ve ikincil yapılanmayı gerçekleştirmek için ikincil yapılanmaya en uygun resmi elde edeceğiz.
Bu, araçlar için ikincil yapımızın şematik bir diyagramıdır:
Şu anda, şu anda Çin'de karayollarında bulunan tüm araçları kapsayan, 5.500'den fazla cepheye ve 3.500'den fazla araca sahip, 5.500'den fazla araç markası ve modelini destekliyoruz.
Aynı zamanda, plaka tanıma sistemimiz tam özellik tanımayı destekleyebilir ve ayrıca sürücünün emniyet kemeri takmama, araba kullanma ve telefon görüşmesi yapma gibi yasa dışı davranışlarını da tanıyacağız. Aynı zamanda, yıllık muayene işaretlerinin nasıl düzenlendiği, güneşliklerin indirilip indirilmediği, doku kutuları, sunrooflar, yedek lastikler gibi aracın daha karakteristik özelliklerini de belirleyeceğiz. Hepimizin bunları tanımlaması gerekiyor.
İnsanlar için cinsiyet, yaş, saç modeli ve sakal, en iyi renk, pantolon rengi, stil gibi özellikleri çıkarmamız gerekiyor.
İnsanları ve arabaları tanımlamak için 40'tan fazla tür özellik vardır ve bu sistemin uygulama aralığı çok geniştir:
Geçen yıl Shenzhen Security Expo'da Salon 1'de video yapılandırma teknolojisini sergileyen 13 firma vardı ve bunlardan 7'si Shentu tarafından sağlandı.
Bu, bir süre önce Shenzhen trafik polisinde yaptığımız bir test:
Büyük kamyonları tespit etmemiz ve büyük kamyonların plakalarını tanımamız gerekiyor. Shenzhen trafik polisinin dikkat ettiği üç teknik göstergede hepimiz birinciliği kazandık. Bu test sonucundan, mevcut araç tespit oranımızın muhtemelen% 97 olduğunu görebiliriz. % 99'a. Bu test setinde toplam 1 milyon resim bulunmaktadır.
Aşağıda, endüstri uygulamalarının bazı örnekleri verilmiştir:
Bu, sahte bir güverte arabasının kimlik durumudur:
Shenlu, yoldaki 5 taksinin aynı plakayı kullandığını gerçek zamanlı olarak belirlemelerine yardımcı olmak için Xi'an trafik polisi ile işbirliği yaptı.
Ayrıca sürücülerin emniyet kemeri takmama, sürüş sırasında telefon görüşmesi yapma gibi yasa dışı sürüş davranışları için erken uyarı ve kontrol sağlıyoruz. Aynı zamanda bazı tehlikeli kimyasal araçlarda yayılma kontrolü ve erken uyarı da yapılabilir.
Araçlara karşı suçların bir diğer kategorisi de refakatçi araçların kazılmasıdır.Örneğin soygun ve suçlular suç işler.Hepsi aracın refakatçisini içerir.Aracın yörüngesini yeniden üreterek ve refakatçi aracı kazarak sorunu çözeceğiz.
Shenpi Teknolojisinin video yapılandırması, temel olarak güvenlik endüstrisindeki dört ürün kategorisinde düzenlenmiştir: yapılandırılmış akıllı kameralar, gömülü video analizörleri, akıllı depolama ve merkezi analiz sunucuları.
Buluttan ön uca kadar ilgili çözümlere sahibiz.
China Security Expo'nun 1 No'lu Pavyonu'ndaki 7 büyük güvenlik şirketinin Shentu Technology'nin GPU ortamına dayalı bulut çözümlerini kullandığından bahsetmiştim.
Daha sonra bulut çözümde, eğer bir TeslaP4 kartı sadece yapılandırılmış hesaplamalar için ise, 1080P videolardan oluşan 48 kanal yapılandırabiliriz. 1080P videoların kod çözümü hesaba katılırsa, kod çözme işlemi de çok hesaplama yoğun.
Kod çözme ve yapılandırmanın tümü dikkate alınırsa, bir P4 kartı artık yalnızca 24 kanallı 1080P 30 çerçeve kod çözme ve ayrıca 24 kanallı video yapılandırılmış işlemi destekler. Böylelikle firmamızın mevcut video yapılanmasının, sistem performansının video yapılandırma algoritmasının etkinliği ile sınırlı olmadığını, video kod çözme veriminin sınırlı olduğunu bulabiliriz.
Kod çözme ve hesaplama gücü arasında bir eşleşme bulmak için daha sonra Nvidia'nın TX2'sini kullandık.
TX2, 8 kanallı 1080P sert çözüm yeteneğine sahiptir ve hesaplama gücü şirketimizin 8 kanallı video yapılı hesaplamalarını karşılar ve TX2, GPU üzerindeki orijinal algoritmalarımızın TX2 platformuna kolayca aktarılabilmesi avantajına sahiptir.
Ayrıca Shenlu ekibi gömülü bir kutu da yaptı:
HiSilicon Hi3559A çözümünü kullanan bu kutu, 8 kanallı video kodlama ve kod çözme yeteneklerini karşılayabilen güvenlik kamerasının arkasına bağlanabilir ve NNIE'si de 8 kanallı video yapılı hesaplama gücünü karşılayabilir.
Ayrıca HiSilicon 3516 ve Xilinx 7020 FPGA yongalarına dayanan bazı akıllı ön uç çözümleri de yaptık. Zynq üzerine, saniyede 1080P 30 kare birinci seviye yapılandırılmış hesaplamayı karşılayabilen bir sinir ağı hızlandırıcısı oluşturulmuştur, algılama oranı% 95'in üzerindedir ve güç tüketimi yalnızca 5 watt'tır.
Son olarak bir özet yapmama izin verin Şu anda bulut video yapısında, kod çözme performansı gittikçe bir performans darboğazı haline gelecektir .. Herkes derin öğrenmenin darboğaz olduğunu düşünmeden önce, aslında optimizasyondan sonra hesaplaması çok hızlı olacaktır. . Ek olarak, uç bilgi işlem, video yapılandırılmış bilgi işlem için gereken yetenekleri zaten karşılayabilir, bu nedenle gelecekte video yapılı bilgi işlemin yavaş yavaş buluttan ön uca geçeceğini düşünüyoruz. Lei Feng
