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3S MARKET

2020年6月15日 星期一

OTSAW O-R3 - Outdoor Autonomous Security Robot




Corsight 著手改變臉部辨識市場


在過去的幾年中,由基礎人工智慧(AI)技術驅動的智慧影像分析的激增一直是安全行業的最大趨勢之一。但是,這些解決方案的懷疑論者很快指出,這些產品缺少真正的 AI(能夠分析場景,並做出決策的電腦自己,而沒有「人在迴路中」)他們利用的深度學習算法,僅與他們所訓練的數據集一樣好。

但是,正如 AI 在不斷發展的物聯網(IoT)生態系統的,各個部分中有所改進一樣,安全領域也正在發生這種情況。進入 Corsight AI,它正在尋求將面向臉部辨識應用的自主 AI 解決方案引入行業。生於模擬人類大腦神經過程的自主 AI 開發人員 Cortica,Corsight 技術的功能遠遠超出了,當今深度學習算法所能提供的範圍。

「透過基本上試圖模仿大腦的神經網路,我們設法獲得編程以及數據結構,該結構不僅可以提高速度和準確性,還可以瞭解對象實際上是否具有不同的大小或形狀,從而獲得更好的結果。 」,該公司首席執行官加迪·皮蘭(Gadi Piran)說。 「這與深度學習確實不同。」


根據 Piran 的說法,如果許多流行的深度學習解決方案,遇到異常情況下的物體或人,則很容易被愚弄。

「想象一下,給系統一張瓶子的圖片。您將瓶子直立放置,拍照,然後使用 Deep Learning 的系統將知道,如果它們可以匹配形狀,它將被辨識為瓶子。」 Piran 解釋說。 「但是,如果影像中的人倒著拿著那個瓶子,深度學習通常很難說 '這是一個瓶子。' 對於自主 AI 而言,該概念更像是對對象的真正理解,然後,無論您以什麼位置擺放它,它都會明白它仍然是瓶子。」

皮蘭(Piran)對 Cortica 開發的技術,有吸引力的一件事是,因為他們的第一個應用是自動駕駛,所以他們能夠同時同時檢測多個物體,這與許多其他汽車形成了鮮明的對比。過去的影像分析解決方案,難以準確地辨識相對少量的非常基本的日常用品。

他補充說:「分析中的所有內容,當它查看情況下的影像時,它實際上都可以在一微秒內檢測到所有內容,並且可以分辨出非常複雜的形狀。」 「當我與他們談論臉部(影像)等問題時,經過一年半的討論,我們於 2019 年開始在該地區進行一些開發,而我們將在 2020 年初成立一家基於在相同的技術上,但專注於臉部辨識。」


體驗事項
OnSSI 的聯合創始人 Piran,在市場的 VMS 領域工作了近 20 年,於 2018 年被賣給了 Qognify。他說,行業公司一直在努力的最大事情之一,就是確定最終結果一個產品應該達到的。

「從 CCTV 演變為現在的 IP 影像監控,我們看到了為許多公司建構 Ocularis(VMS)產品的挑戰。您將獲得影像,這很棒,但訣竅是隔離事件和有意義的事件,這些事件將在今天呈現出來。」他補充道。 「挑戰之一 - 因為您一直在看人 - 不僅要檢測入侵,而且要檢測一個人的身份。」

除了為最終用戶提供可靠的產品外,Piran 表示,他們還希望確保安全整合人員,可以輕鬆地安裝 Corsight。實際上,該公司已經完成了與 Milestone 和 Genetec VMS 平台的第一階段整合,並且他們還在與其他影像管理解決方案進行整合。


應對收養挑戰
皮蘭(Piran)認為,當今在更大範圍內,採用臉部辨識的最大障礙,是上述與現有影像系統的技術整合,以及他所說的與影像數據的「深度整合」。

「它正在雙向連接;他不僅要進行影像分析,並自行發出警報,還要採取這些警報,並將其移入 VMS,以便對其進行處理。」 「這些都是更深層次的整合,這將需要時間。」

臉部辨識技術的最大絆腳石之一,可能是在佈署此類產品後,不可避免地會涉及到隱私問題。但是,根據 Piran 的說法,Corsight 遵守了業界最嚴格的隱私標準,例如歐洲的 GDPR 和美國的 CCPA。

他說:「不同的國家和地區都有自己的隱私法規,我們在產品中放置的重要內容之一是:a)我們不記錄。」 「如果您不想這樣做,則不會記錄任何人的視覺圖像,基本上只是簽名。作為一家公司,我們面臨的挑戰是教育影像市場,與用戶交談並發布有關操作方法的指南。」

該公司目前正在使用其技術,在幾個不同的垂直市場上,進行 Beta 測試,Piran 說,他們還在努力使其適應於, COVID-19 大流行帶來的一些需求。


「一些(政府)機構已經詢問我們,是否可以發現戴著口罩的人。實際上,這相對容易,而且幾天之內,我們就具備了在人們穿著服裝時進行辨識的能力。」 Piran 說。

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