脑极体 在华为好望手中的三根“线头”上,智能安防的普惠密码( 二 )

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算法层“因人制宜”:基于深度学习检测的算法 , D10设备头肩算法准确率达到95%以上 , 最小支持32*32像素的目标检测 , 并且将区域与划线相结合 , 减少徘徊人员误差 。 这下就能通过数据采集和算法分析 , 切实有效地支撑食堂管理和决策 , 学生也可以通过公众号了解到所有食堂所有目前就餐的人数以及就餐状态 , 合理安排就餐 。

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方案“因变制宜”:考虑到大学食堂智慧化建设的成本控制需求 , 华为及其福建的合作方 , 一起给学校量身打造出了最优方案 , 只用D10系列定焦产品就完成了客流统计兼顾视频监控的方案目标 。 也由于技术产品的成熟度和高性价比 , 获得了规模化复制的可能 , 最近已经开始在福建全省的高校进行推广 。
可以看出 , 正是从技术、产品、方案、性价比等全链完成了“扩容” , 才能让行业用户更加游刃有余地规划适合自身业务需求的AI项目 , 预期中的智能化价值才能被不断打开 。
第二个线头:工程化基石上的AI价值
搞清楚了拆解“乱线团”的姿势 , 就等于找到了解决AI落地问题的捷径 , 无论琐碎混乱成什么样子 , 都能快速让各行各业的“线头人”抽丝剥茧 , 循着线头不断打开僵局 。
一直以来 , 老旧小区以改造难度大、教育成本高 , 让许多看起来很美的智能解决方案 , 在落地时屡屡碰壁 。
比如越来越多的小区在防疫期间安装了智能摄像机 , 但居民佩戴上口罩之后 , 普通的人像防控就很难发挥作用了 , 机场、高铁站等场所中采用的专业人像识别方案 , 又因为小区部署的并发路数少 , 导致平均使用成本增高 。
怎样在不增加居民困扰和成本压力的基础上 , 提升小区的幸福感和安全感?这时就需要具备工程化能力的团队 , 让成本可控、价值可感的AI , 能够快速、稳定、可靠地下沉到这些相对贫瘠的数字土壤上 。

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成本可控 , 需要硬件、算力、运维等全面到位 。 华为就从复杂的线团中找到了解决问题的根技术:1T算力的普惠AI产品 。
在老旧小区智慧化改造的案例中 , 华为的算力共享池就成为降本增效的神器 。 简单来说 , 就是D10-SIU+D10+NVR多个摄像机联动 , “个体部署 , 全局智能” , 一个智能摄像机作为算力源 , 就能带动多个普通摄像机拥有智能识别的能力 , 最高可以达到64T的算力 , 而同样的功能 , 传统分销方案可能要部署8台以上具备AI功能的设备才能达到 。

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价值可感 , 指的则是智慧改造方案能够对小区管理中的痛点“重拳出击” , 切实有效地搔到居民的“痒处” 。 诸如前文提到的口罩下人脸识别难的问题 , 归根结底取决于算法的性能 。 华为好望摄像机就借助华为2012实验室的自研的“超级人像算法” , 做到了佩戴口罩也能达到90%以上的识别准确率 , 大大提升了居民进出效率 。
至于很多老旧小区屡见不鲜、屡禁不止的不文明行为 , 像是乱丢垃圾、违章乱停、电瓶车入户等 , 传统的社区视频监控只能在事发后查阅录像 , 发现一个查处一个 , 华为好望的解决方案则让不带智能功能的摄像机也能实时监测、及时制止 。
技术的易得性、算法的准确度、方案的性价比 , 共同缔造了AI的工程化能力 , 也决定了智能普及速度 。 这也是为什么 , 华为好望的D10-SIU产品 , 开始被越来越多的安防业界人员称为老旧小区的改造利器 。
第三个线头:小人物的长尾需求
从前两个案例中 , 不难看到机器视觉领域分销市场的一些特殊之处:
成本敏感度高 , 资金预算不高 , 需要多元化的产品和思路来满足 , 上游厂商的定位很可能会挤压落地服务商的价值空间 , 从而减缓AI普及的进程;
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