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宇视揭秘2016安博会重器:SMV安防机器视觉

发布时间:作者:cobinet keystone jack浏览:499次来源:安防知识网
CobiNet(宁波)推荐文章: [摘要] 10月23日,2016年中国国际社会公共安全博览会(下称安博会)前夜,宇视科技在京杭大运河的终点举行『安防机器视觉』(Security Machine Vision,下称SMV)战略发布会……

北京通惠河畔,运河静静流淌。

10月23日,2016年中国国际社会公共安全博览会(下称安博会)前夜,宇视科技在京杭大运河的终点举行『安防机器视觉』(Security Machine Vision,下称SMV)战略发布会,披露在芯片、算法、架构、产品四大层面取得的全面突破,其中基于Movidius+NVIDIA芯片全球战略首发深度学习人脸识别摄像机、深度学习智能交通抓拍机、深度学习USB智能棒、 昆仑 结构化智能分析服务器、智能存储融合一体化设备等在安博会现场(E1国际馆正中央)均有展示。

图1.安防机器视觉(Security Machine Vision)发布

宇视研发团队中有数百人专攻这一方向,SMV延续『可视智慧物联』理念,体现在过去一年中在人工智能领域所刷新的技术积累,代表一支耕耘十年队伍的经验和理想,以及对未来行业趋势的科学预见。智能化是安防发展的必然结果,宇视安防机器视觉战略,以架构为核心,算法和芯片为基础,实现产品快速落地,推动安防行业智能化应用的全面普及。


图2.宇视智能链计算

架构为核心:智能链计算

2006年,宇视推出针对视频联网监控的IP全交换架构,解决城域联网监控的业界难题。2016年,宇视推出智能链计算架构,用 高速全媒体总线 ,打通智能监控任督二脉,实现 纵横双向 资源链接与协同,大幅提升识别准确性、资源利用率和系统性能,再一次用架构变革迎接大规模智能监控实战需求的挑战。

作为这套架构的设计领导者,宇视研发副总裁谢会斌指出: 云计算、雾计算对安防行业智能计算有很多借鉴之处,但视频的智能分析,有自己独特的地方。宇视历时三年探索制定了智能链计算架构,将把算法依据各自不同芯片所长,分别分布到IPC芯片、CPU芯片、GPU芯片上,然后通过高速全媒体总线,打通算法和大数据之间的高速公路,提升算法准确度,我们称之为纵向链。另外构建横向链,屏蔽硬件资源对算法的差异,对智能算法统一提供计算资源并提供横向集群能力,实现同类计算资源的集合,解决纯后端方案性能和效率低的问题。

图3.全球首发,Movidius+NVIDIA组成前后端芯片,实现硬件架构飞跃

芯片+算法双突破 首发Movidius+NVIDIA

在前端芯片方面,宇视与Movidius展开了深入合作,率先发布基于Myriad 2芯片的全系中高端摄像机、卡口抓拍机与智慧棒产品,Myriad 2是目前基于深度学习算法最优秀的低功耗芯片,可用于前端人脸识别与视频特性行为的深度结构化;


图4.算法与芯片的突破,加速实现视频深度结构化,推动安防业务与机器视觉的融合与发展

后端方面,宇视与NVIDIA展开了深入合作,基于TX1芯片推出了业界最高密度、最强处理性能的智能分析服务器,TX1是目前性能最为强大的芯片。

在算法方面,宇视联合国内外多家专业研究机构和顶级的高校实验室,在人脸识别、视频结构化、车辆结构化、人数统计等多个领域都取得了重大突破与积累。以人脸识别为例,采用深度学习算法后,识别率较传统方法提升25个百分点。

打造智能算法生态圈 向全球业界发出邀请

新IMOS inside合作计划,积极打造智能算法生态圈,支持业界优秀算法自由整合到宇视智能链计算架构中。

宇视副总裁闫夏卿介绍并向业界发出邀请: 进行产品的交付时,算法就像插件,形象说类似手机上的app,能够装载、卸载和使用,整个系统的核心回归到更好的硬件平台、更好的数据资源,这是面向未来的基本逻辑。在细分的领域需要细分的逻辑,将算法高效集成在产品中,共同面向客户提供最佳体验。


图5.IMOS inside智能算法生态圈

文章编辑:CobiNet(宁波)  
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