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2018年7月16日 星期一
．對岸安防人眼中的 AI 企業
Strange AI Surveillance System That Can Track Your Every Move! The All-Seeing Mass Surveillance AI
【3S Market】本文作者把海康、大華、宇視、科達列為傳統安防企業，似乎影射所謂 AI的業者，已經叫陣傳統安防企業。似乎已經看到另一齣戲即將上演……
AI興起，是不是預告，中國大陸安防產業，又將掀起一陣大洗牌？對照中國深圳這十年如臥薪嘗膽的中小安防商，是否能藉AI中興復國？市場上永遠存在不可能，以及沒有什麼不可能。可知道二十年前，深圳那些赫赫一時的宏天視、保千里怎麼在看海康、大華、宇視、科達？
0705智慧城鄉應用交流活動 3S Market 特別邀請到
VIVOTEK 晶睿通訊董事長陳文昌，分享晶睿在全球 City Surveillance的合作經驗
身為台灣的安全監控業者們，這樣的局勢，你認為是再一次的危機，還是轉機……
來源：
AI的影響有多大，估計現在連小學生都會說出一二三點，但對於對岸的安防人來說，現在所討論的AI技術，不過是對人臉進行辨識，並把辨識結果告知終端用戶，除此之外，並無其他作用。
在AI企業還沒完全進入安防市場時，安防企業紛紛推出自己的智慧辨識攝影機，推廣側重點也不盡相同，大部分安防企業著重解決的，是在特殊環境下對人、物、場進行辨識，例如在光線不足的環境下，如何確定人物數量。
總體而言，大部分安防企業的算法，並不在人臉辨識，更多的是對移動物體的辨識。在此環境下，部分企業的解決方案中，甚至出現對物體的辨識：當監控範圍內的物品移動時，會告知用戶該物品丟失。
由於算法的不完善，大部分企業對並沒有立刻把重心，放在對算法的研發中。於此同時，部分企業卻在2014年開始了影像智慧化應用，用那時的話說，就是「影像監控2.0」時代，影像監控2.0時代，也可以認為是中國大陸人工智慧在安防產業應用的開始。
「摘桃子」的AI企業
安防企業從2014年開始，大力推廣影像智慧分析，經過數年來的努力，已經把智慧像智分析推向了市場。
在2015年深圳安博會中，海康威視、大華、宇視、科達等諸多企業，已經開始展示具備人臉辨識的監控攝影機，而高新興旗下的子公司，則第一次展示人物行為分析攝影機。
對於此刻的安防企業而言，「人工智慧」這一詞彙還未開始，智慧影像分析成為安博會最為火熱的詞彙，而此刻的曠世、商湯等CV類企業，並沒有過多的提出人工智慧這一概念。
而在2017年，「人工智慧」一詞瞬間爆發，AI企業成爆發式成長，據統計，2018年年初，對岸中國有500餘家AI型企業。對面爆發式成長的AI企業，部分安防企業頗有微詞：在安防大洗牌的時候存活下來，在把智慧影像分析推到市場上，他們知道我們付出了多少精力和汗水，這些企業就來搶奪現成市場了。
落地還需合作
AI企業的「入侵」，一度讓對岸傳統安防企業緊張，但隨後卻鬆懈下來，部分安防企業認為，AI企業要完成落地應用，不僅僅是需要品質穩定的產品，還需要一定的人脈資源，和品牌影響力，否則落地的概率極低，但隨後AI企業產品的落地應用，卻讓傳統安防企業驚訝：對岸政府項目被AI企業逐一拿下。
對於AI企業而言，其核心競爭力在算法而不是產品。就產品而言，安防市場在經過數年來不斷的競爭，特別是在華南地區，監控攝影機早已淪為低利潤的產品，AI企業只需用極低的價格，即可購買品質較好的產品，AI企業唯一需要做的，就是把算法精確度進一步提升，保證系統的穩定運行即可。
而在推廣應用端，大部分AI企業的CEO均具備相應的背景，與客戶達成合作只是合同問題。
但不可否認的是，安防產品並不屬於快消品，其必須在室外條件下長時間運行，傳統安防企業的產品，能在室外環境下使用3－5年，而AI企業所提供的產品使用壽命等問題，目前還未完全確認，其設備維護等問題，還有待AI企業做相應的方案。
某安防企業總工程師稱：AI企業作為初入安防的「新兵」，在實際落地應用過程中，還有部分的不足需要彌補，他們面臨的只有兩個選擇，要不就是收購安防企業，要不就是自己組建一個專業的維護隊伍。
未來：合作為主
傳統安防企業，在面對AI企業的「瘋狂」進攻時，並不是消極的對待，以海康、大華、宇視、科達為代表的傳統安防企業，也在不斷的深入研究AI算法，在算法精確度方面，逐漸縮短差距。
與此同時，傳統安防企業也沒有完全拒絕AI企業的進入，宇視科技在採訪中也表示：兩類企業的產品進行配套使用，各自發揮強項，也是大概率事件，並不一定是零和競爭。
與此同時，傳統安防企業也沒有完全拒絕AI企業的進入，宇視科技在採訪中也表示：兩類企業的產品進行配套使用，各自發揮強項，也是大概率事件，並不一定是零和競爭。
對於傳統安防企業來說，AI企業的算法先進，而自己具備產品和解決方案的優勢，兩者結合將實現1＋1＞2的效果。
．一篇文讓你看懂 NB-IoT、LoRa、eMTC、Sigfox及ZigBee的應用場景
"How to use LPWA network to build lows cost IoT devices" by Thomas Landspurg
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來源：艾欧创想
互聯網連接的是電腦和手機，讓人和人可以隨時隨地發消息。物聯網連接的可能是你家的燈、水壺、門鎖、管道、電表、水表，還有遛狗時路邊的燈桿、上班路上的灑水車，小器件到大元件，種種包容萬象，涉及的場景，也是上天入地。
人的意識比物複雜，可物的世界比人繁雜，連接人和連接物所需的頻譜完全不同。人希望24小時在線，隨時聯網發消息發視頻，現在試試拿走一個人的手機看看，擔心你會被打。
可是你家的燈，沒必要非和另一盞燈24小時聯網隨時在線上吧，物聯網使用早期無線網路的話，從耗能、流量及運行上，就不太適合。
可是你家的燈，沒必要非和另一盞燈24小時聯網隨時在線上吧，物聯網使用早期無線網路的話，從耗能、流量及運行上，就不太適合。
無論是NB-IoT還是LoRa、eMTC等，長期看應該不可能出現王者壟斷，想想看可樂還有百事、雪碧、芬達呢。在這些物聯網網路連接技術裡，用戶可根據自身需求，選擇適合的網路連接技術。畢竟沒有完美的技術，只有適合的技術。那這篇從NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox及ZigBee各自特點分析下，它們適用那些應用場景？
NB-IoT＆eMTC
先說NB-IoT和eMTC，這兩者是電信商手中的倚天劍和屠龍刀，雙方各有優勢不相上下。在成本上NB-IoT比eMTC划算；覆蓋上NB-IoT比eMTC大30%，eMTC覆蓋較NB-IoT差9dB左右；容量上eMTC無法滿足超大容量的需求，但在速率和移動上，eMTC比NB-IoT更具優勢，另外eMTC支持語音。
也就是說，涉及與人頻繁交互的動態場景，對語音、頻寬速率及移動性有要求，比如車聯網、智慧穿戴、物流跟蹤等場景，選擇eMTC；而涉及考慮到模組成本、海量連接等需求，如智慧電表、空氣監測、智慧水表等場景，選擇NB-IoT。未來NB-IoT與eMTC混合組網，差異化優勢進行互補，是物聯網網路連接的主流趨勢之一。
LoRa
其次說下LoRa，之前提過LoRa與NB-IoT的區別。相比NB-IoT，LoRa覆蓋面更廣且成本相對更低，支持靈活組網，某種程度上，LoRa延伸了物聯網網路連接的邊界，在一些特定細分的場景中，比如偏遠或邊緣地區，比如景區或高新區，相比依賴於電信商的NB-IoT，更適合企業的業務需求，比如智慧路燈、智慧家庭等領域。
Sigfox
然後是SigFox，SigFox是為打造物聯網的無線網路而生的，不過關注度較低於系出一門的LoRa，這兩家都被Semtech升特收購了。SigFox優勢是什麼呢？沒有傳統無線網路的包袱，針對物聯網的特點，壓縮成本、廣泛覆蓋及提升速率，多適用海外智慧製造等場景。而且不同於LoRa逐步完善標準化，Sigfox標準化問題存有些許隱患。
Zigbee
最後說下ZigBee，ZigBee不同於以上網路連接技術，它是短距離物聯網技術，不透過LPWAN直接接入網路，需要透過集中器和網路閘道器接入。
ZigBee的出現是因為藍牙、WiFi無法滿足工業需求，ZigBee優點很多，比如功耗低、成本低、速率低、時延短、容量高、安全穩定等，使用免費頻段，因採用網狀拓撲結構，工業上易於管理及控制，多適用於智慧家庭領域。
ZigBee的出現是因為藍牙、WiFi無法滿足工業需求，ZigBee優點很多，比如功耗低、成本低、速率低、時延短、容量高、安全穩定等，使用免費頻段，因採用網狀拓撲結構，工業上易於管理及控制，多適用於智慧家庭領域。
．室內定位技術有哪些算法
Indoor Position/Navigation System with new algorithm
來源：百家号 作者：和创电子
多方面的需求推動了室內定位技術的發展，現階段，使用更多的是室外定位技術，GPS定位系統應用於車輛定位，地圖定位，定位手錶等多方面。
室外定位技術的成熟，促進了室內定位技術的發展，GPS信號在室內糟糕的表現，讓各方尋求一種可用於室內精確定位的定位技術。
現階段，比較常見的室內定位技術有UWB(超寬頻)室內定位技術，RFID(無線射頻辨識)定位，ZigBee室內定位技術，超音波定位，Wi-Fi定位等。
這些，都多少有聽過了，但關於室內定位技術的算法，知道的人卻不會很多，室內定位技術擁有廣泛應用前景，算法決定了它的定位模式。室內定位技術種類雖然不少，其實算法很多都是通用的，總結起來有下面幾種算法。
這些，都多少有聽過了，但關於室內定位技術的算法，知道的人卻不會很多，室內定位技術擁有廣泛應用前景，算法決定了它的定位模式。室內定位技術種類雖然不少，其實算法很多都是通用的，總結起來有下面幾種算法。
1.近鄰法。最簡單的方式，直接選定那個信號強度最大的AP的位置，定位結果是熱點位置數據庫中儲存的當前連接的Wi-Fi熱點的位置。
2.三角測量法。透過信號的各種參數，得到目標與AP的距離或者角度，用幾何方法計算出位置。包括到達時間法、相對到達時間法、到達角度法、基於信號強度的測距方法，及其混合算法。
3.指紋法。就是事先把各個位置上的信號特徵(各Wi-Fi的信號強度)測量一遍，存入指紋數據庫。定位的時候，將當前的信號特徵與指紋庫中的進行匹配，從而確定位置。
其實室內定位技術，很多多處於研發階段，還沒有完全的成熟，所以各種算法之間，也有各自的缺陷。
近鄰法定位精度得不到保證；三角測量法理論上精度較高，但對於普通設備來說，時間、角度這些參數較難獲取；指紋法前期地圖繪制工作量大，而且一旦場地佈置臨時有變化，各位置上的信號就會變化，從而導致定位不準。
基站覆蓋範圍大，角度偏一點就會造成很大誤差，更何況各種非視距和多徑環境的影響，精度誤差大。所以現在室內高精度定位大多使用多種算法融合。結合百家之長，做到更加精確的定位。
．人臉辨識技術背後的「暗戰」
Facial recognition technology will change the way we live | The Economist
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來源：科技日报 作者：感知风云
手機在人臉前一晃，立即解鎖，炫不炫，酷不酷？今天，人臉被賦予了越來越多的功能，百姓可以刷臉支付，刷臉買票，刷臉進站，刷臉轉賬， 「刷臉」技術的創新與應用正加速滲透市民生活方方面面。
可是，許多人並不瞭解，在這些惠及民生造福大眾的高新技術發展的背後，科研人員默默付出，不斷探索創新，在人臉辨識領域一些「新科技」。
在5月19日對岸中國北京軍事博物館，舉辦的其全國科技周主會場，記者就發現這樣一家高新技術企業——曠視科技。
曠視科技是一家專注機器視覺和人工智慧的極客技術公司，打造領先的人臉辨識、圖像辨識和深度學習技術服務雲平台。他們擁有當前世界最大的人臉服務雲平台Face++，服務超200個國家數十萬開發者，阿里巴巴、新浪微博、美圖、中國移動、中信集團、小米等知名企業是他們的合作夥伴。
那麼，他們的技術研發有多強，又有哪些「黑科技」？
「我們重點講講人臉辨識技術在手機端的應用吧。」在曠視科技展台前，市場部經理魏文淵向記者介紹道，從去年開始，全球手機行業掀起了人臉辨識解鎖技術熱潮，各大手機廠商蜂擁擠入人臉辨識解鎖窗口期，其中最有影響力的可能就是 iPhone X 的 Face ID。
「但實際上，在 iPhone X 發佈 5 天前，中國國產手機vivo發佈的旗艦機，已搭載由他們自主研發的具有人臉圖像完成的活體檢測，和身份辨識的整套人臉辨識解鎖方案。」
魏文淵介紹說，今年他們在原有的人臉辨識解鎖方案上，新研發了兩項「黑科技」：景深技術和近紅外線技術，實現了 2PD 全像素雙核單攝紅外線人臉解鎖。來看看這兩項新技術「牛」在哪裡——
黑科技一：黑暗環境下毫秒級迅速解鎖
目前，主流的人臉辨識技術應用，大多是基於單攝、可見光的人臉辨識，市面上所有安卓廠商推出的人臉辨識功能，也都如此。但是隨著應用的普及，和使用者環境的多樣化，基於可見光的人臉辨識，在暗光條件下的使用體驗會大打折扣。用什麼方式能夠消除環境光對人臉辨識的影響？
魏文淵說，國際某著名品牌採用3D結構光方案，但這種方案對於硬體要求較高；而如果採用前置雙攝採集3D數據，不僅會影響手機螢幕的整體佈局設計，更需要時間和昂貴的硬體投入，「將 2PD全像素雙核攝影機，與近紅外線人臉辨識技術結合的2PD紅外線人臉辨識技術，便成為綜合體驗和成本考慮的最優之選」。
「我們的紅外線人臉辨識解鎖方案，可以讓使用者無論在室內外，還是白天黑夜都能實現毫秒解鎖，且不受臉部毛髮、化妝等微小變化的影響。」
他說，首先在體驗上，紅外線的引入有助於提高臉部解鎖，使用者在夜晚、暗光、強光和逆光環境下，人臉解鎖的靈敏度和成功率。在黑暗環境下，可以保證 98% 以上的辨識通過率，完全可以與亮光環境對標。
在安全性上，紅外線人臉辨識技術，可以透過紅外線返回的波長，來判別使用者是照片還是真人。系統可自動檢測手機使用者臉部1024個特徵維度，並進行高精度智慧比對，在鎖螢幕後點亮螢幕，僅需使用者看一眼就可以瞬間解鎖，加上點亮螢幕和啓動攝影機的時間，曠視人臉辨識解鎖，可實現毫秒級迅速響應。
黑科技二：AI自拍達到專業攝影棚打光效果
人臉辨識技術應用除瞭解鎖，還有AI自拍光效，其背後是基於曠視 2PD 單攝的智慧人像光效處理技術。
為滿足智慧手機對人像影像處理的高要求，曠視科技單獨開發了兩款定制光效。基於臉部關鍵點檢測、臉部3D建模、人體分割、3D光效渲染算法。
這項技術可以完成智慧打光的同時，很好地保護人像畫面的鬍鬚、眉眼、唇部和背景，使人像的一些必要細節，不會因為打光而削弱或變色。此外，這項AI技術還滿足對用戶臉部的光線檢測、 T區高光提亮，以及對局部陰影的處理，讓人像的五官更立體。
「想要做好人像的處理就要做好人臉的三維建模，也就是要生成人臉高精度深度圖。我們的2PD人像布光背後，最為關鍵的技術原理，是基於二維照片重建三維資訊。」魏文淵介紹，「但僅憑二維的圖像是很難進行三維重建的。
為此研發團隊用神經網路的方法，進行了上百萬張人臉數據的訓練，並且覆蓋全人種，最終在算法層面得到了很大的突破，可以不依賴於硬體實現即時3mm人臉建模精度。」
為此研發團隊用神經網路的方法，進行了上百萬張人臉數據的訓練，並且覆蓋全人種，最終在算法層面得到了很大的突破，可以不依賴於硬體實現即時3mm人臉建模精度。」
對比國際某品牌人像，光對後置雙攝硬體的依賴，曠視的單攝人像布光方案適用性更廣，可同時滿足前置或後置的單攝/雙攝應用需求，且速度更快，智慧手機甚至可以還原專業攝影棚，物理打光的成片效果。