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NVIDIA的雄心壮志,从智能视频分析开始

你的一举一动正被数以亿计的摄像头注视。这些摄像头每周7天、每天24小时不间断工作,持续产生海量数据。NVIDIA已经在安防领域展开布局,确切的说,主要集中在“智能视频分析(IVA)”领域。这也是NVIDIA人工智能城市构想中的一部分,此外还包括智能驾驶、智能医疗保健以及智能工业等领域。
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     街头巷尾,你的一举一动正被数以亿计的摄像头注视。这些摄像头每周7天、每天24小时不间断工作,持续产生海量数据。调查显示,到2020年,摄像头的安装量将达到10亿。

  以往,当你成为警察的目标,他们要通宵拖着监控视频进度条找你一掠而过的身影;现在,他们将不费吹灰之力在万人之中精准识别你,尽管你的性别、着装还是年龄已经发生了变化……曾专注于游戏、显卡等领域的NVIDIA正在武装这些摄像头,同时运用深度学习、人工智能及大数据处理来减轻警察们的工作量。

  摇身一变成为“人工智能计算公司”(AI Computing Company)的NVIDIA已经在安防领域展开布局,确切的说,主要集中在“智能视频分析(IVA)”领域。这也是NVIDIA人工智能城市构想中的一部分,此外还包括智能驾驶、智能医疗保健以及智能工业等领域。

  “人工智能就像未来的一种新形式的电力,每个行业都要用到相关技术”,NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Talla对此深信不疑。在人工智能和深度学习应用到智能视频分析之前,都是人工在做这样的事情,无论是在准确率还是运行速度上,表现都不能尽如人意。

  以往传统的计算机编程以一种二元的思维进行工作,准确率最高只能做到60%到80%,这还是世界上领先的企业,花了20年时间才做到的。而现在,使用人工智能与深度学习后,只需花一年时间,就可做到比以往任何时候都高的准确率。相应地,因为深度学习、GPU技术的高速发展,识别与分析的速率也将大幅提升。

  那么NVIDIA到底要怎么做?NVIDIA公司已经引入并推出了端到端(Training到Inference,后端服务器到前端摄像头)的深度学习平台,适用于公共安全的视频监测等领域。正是依靠端到端的深度学习平台,在公共安全领域,产品解决方案变得更加智能,视频监测效果做得更好。

  人工智能第一步是要先创建一个神经网络,然后对这个神经网络使用大量的数据进行训练,主要用的是DGX-1;之后将训练好的数据存入到云和数据中心,这方面主要使用的是Tesla P4&P40;当然,也可以将这些数据部署到录像机和摄像头之中,这里主要使用的是Jetson TX1计算平台。

  Jetson TX1是NVIDIA的一款嵌入式视觉计算系统,今年3月份正式在中国市场上市,该系统基于NVIDIA的Tegra处理器打造。在训练、识别以及分析方面表现非常优秀。

  步骤如下:

  1、创建神经网络;

  2、数据训练;

  3、将数据上传到数据中心和云中,还可以将数据部署到录像机和摄像头之中;

  4、识别:简单来讲,就是把监控摄像头采集到的视频信息输入系统,系统会自动分离出所有人(包括人脸、衣着甚至背影)和所有汽车(包括车牌、颜色、年款)。

  至于为什么NVIDIA要进入到安防IVA领域,Deepu Talla表示,一方面是维护人身安全的情怀;同时,因为这个行业需要用到视频分析,需要进行语音辨识,这两个领域借助深度学习再合适不过。而且,目前的视频分析智能做到事后分析,对于事前的预测和分析还是盲区,所以需要深度学习和人工智能来做这样的事情。

  同时,NVIDIA是人工智能计算公司,其人工智能计算平台不管是在哪个应用领域,都是最优选的平台。其次,从解决方案的层面,NVIDIA提供从训练到推理的解决方案,也可以提供从云到数据中心到服务器到端这样的解决方案。而且,未来NVIDIA还会继续对下一代的GPU的技术进行投入。目前,NVIDIA已经与国内9家智能安防硬件供应商展开合作,安博会上,他们的服务器与摄像头产品都有展出。

  人工智能和深度学习正在深深地改变着视频监控行业,从而让我们所处的这个世界,有更好的公共安全水平。我们已经进入到一个对人工智能使用程度越来越深的阶段。NVIDIA的GPU正在让深度学习的进程不断加快,同时,在国内的安防行业,NVIDIA也在积极发展合作伙伴,希望在这个行业占据支配地位。

摘自雷锋网

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