文/徐飙 上海趋视信息技术有限公司
智能视频分析类产品进入我国市场已经有七、八个年头了,这几年间,国内的企业也纷纷投入智能视频相关技术和产品的研发中,市场上的智能品牌也越来越多。但是,市场是残酷的,由于智能技术本身存在着瓶颈,大多数智能产品无法真正满足用户的使用需求,所以,虽然智能分析厂商很多,却没有哪家真正能够撬动市场,形成品牌优势。大多数智能项目往往是试点之后由于产品原因达不到预期效果,而很快便夭折了。这给用户在选择智能分析产品时带来了困惑,到底该选什么样的产品才能满足用户需求呢?
智能分析产品选型考量点
我们一般选择使用一款产品时,会从如下几个方面来考量:1、产品的功能是否满足用户的需求?2、产品的形态是否适合现场安装?3、产品的易用性如何?人机交互是否便捷?我们先从这几个方面对智能产品进行剖析。
产品功能
早期的智能分析可能只有虚拟警戒线、进入\离开区域等等简单的行为分析功能。而时至今日,产品的功能越来越多,单就智能行为分析看,打架、奔跑、聚集、倒地等各种功能眼花缭乱;同时,人脸识别,动态人脸识别等新产品也层出不穷。基本可以这么认为,只要你有需求,总能从厂商那里找到满足需求的功能。
产品形态
早期的智能产品大多只是支持模拟视频输入的智能分析,而随着这几年高清IP CAMERA的发展,智能分析产品也从模拟输入发展到支持网络视频流的输入和分析。视频监控产品也从前端的嵌入式盒子,发展到可以放置在中心机房,进行后端集中式分析的服务器模式;同时,还有厂商,把智能分析功能集成到网络摄像机中,推出智能网络摄像机。
产品交互
智能产品配置、管理等应用软件也越来越便捷、漂亮。智能产品完善的过程中,很多厂商也不断的完善配置、管理等应用软件,从而使现在的应用软件越来越漂亮,越来越人性化。
产品功能丰富化,产品形态多样化,产品交互便捷化,是不是可以认为智能视频分析类产品已经非常成熟,用户选择更容易了呢?显然不是,仅仅从产品功能,产品形态和产品交互性选择智能分析产品是一个误区。
智能分析选型的另一重要指标——准确性
智能分析产品不同于其他监控产品,除了产品功能,产品形态和产品交互性外,还有一个最最重要的指标———准确性!
准确性是描述智能产品最本质也是最重要的指标,同时,又是用户最难把握的参数。不同的厂商可能都能提供人脸识别的功能,但是,不同厂商的准确性却差异甚大。
准确性拆解开来应该分为两个指标:误报率和漏报率。这两个指标是智能算法的关键指标。当您在选用智能分析产品之前,必须明白任何智能分析产品都存在误报和漏报的可能。那么问题来了,您是否想过在您的项目中,要求智能分析产品的误报和漏报是多少呢?
举个简单的例子,您想使用智能分析的入侵功能来防范重点区域有人非法入侵,您的项目需要为300路视频应用智能入侵分析功能。那么,您希望安装部署完成后,每天能够允许多少个的错误报警以及每天允许漏掉多少个正确报警呢?您肯定回答我无法容忍遗漏任何一次入侵行为,因为这是灾难性的。那么,您希望漏报是0,另外一方面,您又能容忍每天产生多少个错误报警呢?咱们做个简单的推算,比如每路视频分析每天产生4个错误报警(这个指标不算低),那么300路每天将产生1200个错误报警,平均每小时有50个错误报警,相当于1分钟多就会有一个错误报警。当管理人员在监控中心管理这300路视频时,每分钟弹出一个误报,拉响一次警报,但是这些全都是错误的,管理人员还受得了吗?面对每天这么多“狼来了”的错误报警,您还愿意使用吗?这样的功能会让您满意吗?
再举一个例子,如果您想在某个重要的公共场所比如机场,车站等区域应用动态人脸识别功能。首先,您希望建立一个犯罪人员的人脸库,然后,在这些场合用摄像机去捕获每一个经过的人的人脸照片,并且进行人脸识别,一旦发现是犯罪人员(匹配犯罪人员库的照片),就马上报警抓捕。您的愿景是好的,但是,您能够承受的错误率有多高呢?如果每天人脸识别系统给出100多次犯罪分子识别报警,而抓捕之后发现都弄错了,您或者您的用户还愿意继续使用这样准确率的智能产品吗?
上述的例子及推算让我们知道准确性对智能产品异常重要,是智能分析的本质。即使智能产品有多便捷、漂亮,哪怕产品功能丰富多彩,但是,没有准确性的保障产品都无法使用。
现在,您肯定希望在购买产品之前最好能够搞清楚产品的准确性。但是,很遗憾,这又是一件很难很难得事情。首先,到目前为止,并没有一个值得信赖的第三方机构就智能产品的准确性给出权威的可信赖的评估,大多数机构可以就智能产品的功能给出评估,但是很难就智能产品的准确性给出评估。这里有个原理性问题,智能分析准确性是和应用场景息息相关的,如果在室内,光线恒定的情况下应用某个智能功能,多数情况您会得到较好的准确性;但是,当您把同样的功能应用在室外,面对刮风下雨,各种光线变换,智能准确性就远不如预期了。所以,可以得出这样一个结论,同一款智能产品在不同场景下的准确性表现完全不一样。这也就导致了很少有第三方机构能够针对您的应用场景去测试智能功能,自然就无法给出一个可以信赖的准确性评估了。当然,随着智能行业的发展及应用,应用场景收集越来越丰富,未来实现智能准确性的第三方评估是有可能的。
那么,在缺乏第三方评估的情况下,如何获取这个重要的准确性指标呢?可能只能从厂商哪里获取了。一方面,厂商的很多指标都是针对环境良好的室内实验室测试得到的,而并非复杂的室外场景;另外一方面,王婆卖瓜,自卖自夸,厂商的承诺并不足以让您放心。当然,在和厂商的沟通中有一个信息可以帮助你分析判断,负责任的智能分析产品厂商会根据您的应用场景给出相应的准确性评估,也就是厂商通常要先了解您的应用场景,才能评估这样的场景下准确率是多少;相反,如果厂商告诉你任何场景下我们都很“准”,这个就违背了智能技术的客观规律了,这样的选择就非常冒险了。
没有人能够告诉你智能产品的准确性指标,而唯一的方法只能是实际场景的试用。您想把握产品的准确性指标,一定是在真实环境中进行3-5天的对比试用,你才能真正把握智能产品的优劣。为什么要真实环境3-5天呢?在这3-5天可以经历白天、晚上、灯光变换、下雨等等场景的变换,这些真实的场景能够帮助您更好的把握智能产品的功能及准确性。
虽然试用是件很麻烦的事情,但是,在当前是唯一能够帮助您准确把握产品准确性的有效方法。
结语
这里,笔者重新梳理了三个方向来帮助选型:
·智能分析功能及准确性——每个智能功能都必须结合准确性来把握能否满足用户需求;
·智能分析产品形态--产品形态必须满足现场的组网环境;
·智能分析产品交互性——良好的交互性能够方便用户的配置及使用。