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浅析3大AI视频分析技术供应商类型

由于近5年来AI在机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)技术长足进步及AI芯片大量生产的助力之下,运用AI的智能视频分析技术现在几乎已成为安防监控业界的「显学」,似乎你不谈AI就落伍了!也因此市场上各种算法、软/硬设备及AI解决方案可说是遍地开花,包括人脸识别、车牌识别、形态识别…等让人眼花撩乱、目不暇给。
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  根据MarketsandMarkets 的最新预测,AI(Artificial Intelligence,人工智能)芯片于全球物联网(IoT)芯片市场的占有比例将在2023年超过80%。而Global Market Insights的最新报告则显示,AI芯片市场规模预计到2026年将增长至700亿美元,其中 GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)仍是AI芯片市场的技术领导者,除了高性能、低延迟和低成本,更好的运算及处理能力也使GPU在AI应用中的采用率不断提高。此外,Tractica也推估,由AI驱动的硬件营收将于2025年增长至1,740亿美元,而IoT相关设备数量也将突破2亿个,其中高达80%都具备AI运算处理能力。也由于如此庞大的商机前景,吸引许多企业在相关研发上进行了大量的投资。

  IVS vs. AI

  安防领域的智能监控(Intelligence Video Surveillance, IVS)相关技术发展已久,其实也算是AI技术应用的先驱。只是以最简单的IVS应用——电子围栏来说,早期只能画条线区隔警戒区域,然而经常除了人以外,包括动物、落叶、甚至是光影,只要有感应到警戒区有东西过去就会触发警报,让使用单位不胜其扰;也迫使工程商和系统集成商(SI)只能建议用户采取2种(或以上)的系统完善周界的防护,不能只依赖监控摄像机的视频分析功能。然而,AI可依其所下的标签,识别出闯入警戒区的是人、车、动物、落叶还是光影,而必须是「人」或者搭配「异常行为」才会发报。

  3大技术供应类型

  也由于近5年来AI在机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)技术长足进步及AI芯片大量生产的助力之下,运用AI的智能视频分析技术现在几乎已成为安防监控业界的「显学」,似乎你不谈AI就落伍了!也因此市场上各种算法、软/硬设备及AI解决方案可说是遍地开花,包括人脸识别、车牌识别、姿态识别…等让人眼花撩乱、目不暇给。而以「技术」供应类型来看,大致可分为下列几种:

  一、纯软件(识别技术引擎)

  购买者(通常是设备商或SI)自行开发相关设备,或为手头项目进行相关的设备连接及系统整合的系统,像讯连、商汤等厂商都是属于这一类供货商。讯连科技股份有限公司营运长古媄君表示,该公司拥有20几年多媒体影音处理及硬件优化经验,尤其通过独家TrueTheather™影像优化技术,可增加11.65%的脸部识别正确率。

  商汤科技近来侧重于发展各种应用解决方案,如教育、医疗、智慧城市等。研究总监伊帅举例,跨年龄识别的技术难度非常高,但若运用在被拐卖失踪多年的儿童找寻上,就能很好地解决这类社会问题。亚太战略业务副总监吴育瑞则表示,商汤已通过ISO27001网络安全认证,且台湾地区市场客户使用的硬件(IP Camera、server等)也都是MIT,故不存在安全隐患。

  二、软硬结合

  AI Application Box即是一例,太奇云端股份有限公司总经理李承勋表示,之所以开发这款体积小巧、可即插即用(Plug and Play)的产品,主要是希望用户不必花很久的时间及很高的成本,就能享受到AI的好处。

  而造型讨喜的Beseye Camera也是希望作为能让大众轻易入手的AI,云守护安控股份有限公司执行长涂正翰强调,该公司AI影像分析平台也能为交通、零售、工厂等行业用户提供更好的服务。

  三、自行开发

  结合硬设备、甚至系统平台,以整体系统解决方案的形式推出,为使用端提供不同类型的增值整合服务。一二三视股份有限公司总经理谈肖虎认为,智能视频分析要分「传统算法」和「深度学习」两部分来看,可各自运用、亦可两者整合在一起,巨头的形式要视用户的需求而定。如此也正好考验厂商本身的「整合」能力——如何将智能影像分析功能与既有系统融合在一起,帮用户解决更高阶的问题。

  (本文转自安防知识网台湾站)


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