用深度学习帮警察快速破案,深瞐科技如何以“车脸识别”布局AI+安防

2018-03-01 来源:雷锋网

雷锋网新智造按:安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业,近两年在AI技术的加持之下,这些数据正在产生新的意义,为安防这个传统行业解决更多问题。深瞐公司在人工智能行业里是一家比较低调的公司,一直在主流媒体的视野之外。本文为雷锋网新智造对深瞐科技的专访报道,主要介绍了其创业路径和以“车脸识别”和“视频结构化”为核心的市场布局。

深瞐科技同时也是「新智造成长榜2017」的报名企业,2012年创立至今,和全国70余家公安部门合作,仅软件产品营收已达千万,实现了数十倍的增长,当前正在积极建设以“车脸识别”和“视频结构化”为核心的软硬件产品布局。

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2011年,一个公安局长找到了陈瑞军,拿出一段监控视频,问他:

现在犯案的车辆都是假套牌,我们都没法找车。你能不能识别这个车,比如车的颜色、型号,方便我们用车管所的档案来对比,看是不是套牌车和假牌车?

那个时候,陈瑞军在安防领域已经做了10年,他的蛙视通信虽然没有成为像海康威视、大华一样的巨头,但在安防领域知名度也很高,且体量已经不小,为高速公路、城市交通、公安、军队等近20个行业的用户提供了视频监控设备和解决方案。

面对老用户提出的新问题,陈瑞军觉得需要采用一些新技术,才能更好地解决。

带着这样的需求,他找到了几位在机器视觉领域颇有建树的老朋友,几番深谈之下,他决定再次创业,成立深瞐科技(原名华富睿智)。此后,深瞐聚集了几位国内人工智能领域的新锐学者和顶级专家,甚至还有一位获得Marr奖(计算机视觉领域最高奖)的世界级专家,开始利用计算机视觉识别相关技术,来尝试解决客户提出的新需求。

但在那时,计算机还是依靠比较传统的技术方案来进行识别。

直到2013年,其中一位专家朋友又找到陈瑞军,告诉他最近有个新的方法,效果很好,可以完全替代传统的方案,这个方法叫做——深度学习。

彼时,李彦宏亲任院长IDL也才成立不久,专注研究深度学习。很快,深瞐就开始利用深度学习重构自己的产品线。陈瑞军告诉雷锋网(公众号:雷锋网):

最开始考虑的是做人脸识别,但发现动态人脸识别的精准度还不够,直到现在也是个需要解决的问题。对于深瞐来讲,作为一个初创的新公司,这个方向可能暂时没办法落地,所以就想做一些别人没做过的,结合用户的需求,所以就定了“车脸识别”这个方向。

用深度学习帮警察快速破案,深瞐科技如何以“车脸识别”布局AI+安防

此后,从最基础的图片识别开始,继而到视频识别,再聚焦到视频中的车辆、人员分析,直到今天形成了以“车辆识别”和“视频结构化”为核心的软硬件产品布局。总体来看,深瞐科技的产品体系主要包括以下几个方面:

  • 车辆综合平台

针对公安刑侦、交警、情报、重大安保、反恐等行业用户,深瞐科技开发了综合性的 车辆综合平台,该平台集成了深瞐全部的核心算法和模块,包括车辆型号、车身颜色、标志物、车辆类别、违法驾驶、危化品、撞损痕、以图搜图、驾驶员、车辆号牌等,并采用 Hadoop  分布式体系架构。

  • 视频基因谱引擎

视频基因谱引擎是深瞐的核心产品,更通俗的名字叫做“视频结构化”。据深瞐介绍,“视频结构化”这一概念该由公安部第三研究所胡所长提出,指的是把视频数据中的非结构信息转化为结构信息。深瞐的视频结构化产品可以高精度地自动识别不同视角、不同光照条件、不同监控场景、不同天气状况中的人物特征和车辆特征,便于公安机关达到后期快速检索和布控的目的。

  • 智能视频分析专用芯片

深瞐自主研发了基于FPGA的专用深度学习神经网络加速硬件加速芯片,该芯片的计算能力达到24Gops,图片处理速度为15fps,功耗只有3W,可以集成到前端摄像头,或者前端智能设备上,实现对视频数据的实时处理和分析。

  • 智能硬件

深瞐科技为刑侦人员开发了便携式侦查系统,该系统采用了专用的硬件和图形处理芯片,集成了车辆识别模块。此外,还针对治安监控视频开发了车辆分析器、智能摄像头等,实时监控并分析来往车辆的各类信息特征。

  • 人脸识别引擎

基于深瞐在深度学习和模式识别的研究和应用成果,采用人脸检测、跟踪和结构化对比算法模型,被应用于公安机关的人脸比对、检索、身份识别、商业人流大数据等方面。

  • 图像处理引擎

深瞐科技的图像处理引擎,主要应用于将复杂情况下的模糊车辆、车牌图片进行清晰化处理,能够做到的有去除噪点、去除重影模糊、图像光照增强、去除雨天模糊、去除镜面反光等。

用深度学习帮警察快速破案,深瞐科技如何以“车脸识别”布局AI+安防

其实,在AI+安防这个赛道上,玩家并不算少,主要可以分为两类。一类是传统安防公司,除了海康威视、大华等安防巨头,还有宇视、东方网力等公司;另外一类就是人工智能(尤其是计算机视觉)公司,诸如格林深瞳、旷视科技、商汤科技等明星创企。老牌安防企业的升级和布局自不必说,能够吸引众多的计算机视觉企业,是因为安防领域确实存在用户痛点。

陈瑞军认为,这两类企业各自有不同的优劣势。传统安防公司体量大,AI技术需要一步步积累,现在开始转型或布局,稍微晚了一些。新兴的AI类创业公司,对于安防市场市场的渠道、产品化落地方面,也不算擅长。

而这两点让深瞐科技和这个市场上的其他玩家不同,深瞐既有传统安防企业的积累,也有人工智能公司的基因。无论是传统安防,还是计算机识别技术,都开始较早。在渠道、技术、产品化落地等方面,都有经验。

因此,在渠道层面,依托创始人陈瑞军十多年积累的客户资源,帮助全国各级公安机关侦破案件,解决实际问题;在技术层面,深瞐利用深度学习,增强计算机视觉识别技术,押注在“车辆识别”和“视频结构化”上,并在每一个细节处深挖,继而拓展到其他方面。

陈瑞军也和雷锋网坦陈,这些技术深瞐虽然从2013年就开始钻研,但直到2016年才被整个公安机关认可,原因在于政府机构的预算,需要较长时间的等待、审批过程,深瞐扮演了最早教育“警察叔叔”的角色,推动公安部门列项采购。

陈瑞军对人工智能在安防领域的应用有自己的判断,人工智能在安防领域的应用场景会不断拓展和细化,应用会越来越丰富,用户要求也会越来越高,但人工智能的高技术门槛让很多企业望而却步。

面对这样的趋势,深瞐科技也在筹备一个新的计划:开放自己的研发能力和研发平台,在不同的应用领域跟有应用基础和市场能力,但不具备人工智能研发能力的企业进行广泛、深层次的合作,共同构建一个开放的AI+安防的生态圈,促进人工智能在安防领域的深度应用和发展。

截至目前,深瞐科技的车脸识别算法在全国约150个地市已经使用,每天处理数据量约1.5亿张图片。在营收方面,深瞐科技从2014年的几十万,到2015年的300万,2016年则实现了千万的销售额,而且主要依靠的是其软件产品。芯片、摄像机等硬件设备也在同步开发中,初步计划在今年6月份完成。关于未来,陈瑞军的计划是在2017年实现4-5倍增长,在2019年计划 IPO 上市。

目前,深瞐正在启动新一轮的融资计划。


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