.Ag9900-LP -- 世界上最小 POE 802.3af PD 模組

Ag99XX LP Medium

全世界最小的 PoE 模組 (點擊連結詳細介紹)
來源:旭捷電子


Ag9900-LP 世界上最小的乙太網路受電(802.3af)模組
詳細特性、規格如下:
  1. 極小型 乙太網路供電 受電端模組 :
    • - 21mm(長) x 14mm(寬) x 8 mm(高)
  1. 雙排針插件式安裝(DIL)
  2. 完全相容 IEEE802.3 af 標準
  3. 過載保護、短路保護、過熱保護
  4. 輸出:10W/12Vdc, 7W/5Vdc, 4.9W/3.3Vdc
  5. 1500V (isolation) 隔離式 DC-DC 變壓器
  6. 極優異的 87% 轉換效率
  7. 工規操作溫度 : -40°C ~ +85°C

簡單的外部零件 :


1.POE專用網路變壓器(Lan transformer)
2.輸入端加上兩顆橋式整流器
3.輸出端加上 -- 10μF 25V電容 & 100μF 25V電容

Ag9900-LP適用產品:
  1. 物聯網裝置(IOT)
  2. 存取控制設備(Access Control)
  3. 感測裝置/閘道器(Sensor/Gateway)
  4. 無線 AP(Wireless Access Point)
  5. 媒體轉換器(Media Converter)
  6. 迷你網路攝影機(Small IP cameras)
  7. 其他小型設備…等等。


.數位孿生的前世今生 (上篇)

Real-time event detection for video surveillance applications

科寶電子官網 www.cop-security.com

來源:AI智道文/纽豪斯作者:房叔话安防

1510.jpg



2009年12月16日全球上映了一部影片《Avatar》(阿凡達),是由 James Cameron 執導的,裡面有兩項新科技令人耳目一新,一是「腦-腦接口」,透過人來控制 DNA 匹配的阿凡達,二是「意志控制肢體」,實現機器人和人的動作同步,這就是「雙胞胎」技術,用一個肢體完全模仿另外一個肢體。



無獨有偶,2018年3月30日上映的科幻電影《頭號玩家》,現實世界中的人,在遊戲《綠洲》的虛擬世界裡,有另外一個自己,這大概就是「數位雙胞胎」。

數位孿生之熱,風口之強勁,乃至全球最具權威的 IT 研究與顧問咨詢公司 Gartner 連續三年(2016-2018年)將數位孿生列為當年十大策略科技發展趨勢之一。

世界最大的武器生產商洛克希德馬丁公司,2017年11月將數位孿生,列為未來國防和航太工業,六大頂尖技術之首。事實上,數位孿生間接的影響了智慧城市、人工智慧、安控三大行業的未來發展趨勢。那麼到底什麼才是數慧孿生,小編將用兩篇文章,為大家講述數位孿生的前世今生。
什麼是數位孿生?
孿生大體上分為生理孿生、物理孿生和數位孿生三種。

根據網路資訊,「數位孿生」最早由美國學者邁克爾· 格里弗斯(Dr. Michael Grieves)於 2002 年提出。密西根大學教授Grieves 在發表的一篇文章中,第一次提出了數位孿生概念,他認為透過實體設備的數據,可以在虛擬(資訊)空間,建構一個可以表徵,該實體設備的虛擬實體和子系統。

並且這種聯繫不是單向和靜態的,而是在整個產品的生命週期中,都聯繫在一起。顯然,這個概念不僅僅指的是產品的設計階段,而延展至生產製造和服務階段,但是由於當時的數位化手段有限,因此數位孿生的概念,也只是停留在產品的設計階段,透過數位模型來表徵實體設備的原型。

追根溯源,那麼數位孿生(Digital Twin)到底是誰提出的

工業網路的基礎模型和技術,依託於數位孿生體(Digital Twin),雖然這個概念產生於軍事領域,但很快得到了領先工業企業的認同,並投入大量資源做研究。
2011年3月,美國空軍研究實驗室(AFRL,Air Force Research Laboratory)做的一次演講,明確提到了數位孿生,是最早的提出機構。根據有限的資料顯示,美國國家太空總署(NASA,National Aeronautics and Space Administration)也在同期開始關注數位孿生體,但後續對數位孿生體體系的建構貢獻並不多,反而是美國國防部立刻意識到,數位孿生是頗具價值的工程工具,值得全面研發。

與此同時,美國通用電氣在為美國國防部,提供 F-35 聯合戰鬥機解決方案的時候,也發現數位孿生體,是工業數位化過程中的有效工程工具,並開始利用數位孿生體,去建構工業網路體系。

在2015年,工業4.0 研究院(官網:www.innobase.cn)開始發現資訊實體系統(CPS,Cyber-Physical Systems),不如美國工業網路聯盟(IIC,Industrial Internet Consortium)採用的數位孿生有效,為了加深對數位孿生的理解,工業4.0 研究院啓動了「數位孿生體概念及歷史」(Concept and Origins of Digital Twin)的研究課題。
根據工業4.0 研究院的研究,他們首先接觸到的是美國研究教授(Research Professor)Dr. Michael Grieves ,在 2014 年撰寫的 Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication,雖然 Grieves 強調這是一份白皮書,但實際上只有6頁多的正文文字,總計字數約為 3000 英文單詞。

在這篇文章中,Grieves 明確指出,他在 2003 年密西根的高管培訓上,提出了實體產品的數位等同體,或數位孿生概念。這個聲明,被一些專家認為,是 Grieves 首先提出數位孿生體概念的證據。

事實上, Grieves 似乎不太強調,自己是提出者,他開始謹慎的提出數位孿生體的概念,可以追溯到自己 2002 年在密西根大學 PLM 中心,對產業界做的一次演講。

雖然工業4.0 研究院項目組,閱讀了幾乎所有,可以找到的數位孿生體文章、報告及演講資料,但都沒有發現有確鑿的證據,可以顯示 Grieves 首先提出數位孿生體概念。即便是 Grieves 的友好單位美國國家太空總署,在提到數位孿生的時候,也沒有提及是 Grieves 首次提出該概念。

對於數位孿生體概念的提出,工業4.0 研究院項目組,找到了一份 2011 年 3 月的演講資料,其題目就是 Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) & the Airframe Digital Twin,演講人是 Pamela A. Kobryn 和 Eric J. Tuegel,他們就職於美國空軍研究實驗室結構力學部門(Structural Mechanics Branch)。

目前沒有任何書面證據顯示,Grieves 提出了數位孿生體這個概念,而且,正式對外公開的資料顯示,美國空軍研究實驗室在 2011 年 3 月提出了數位孿生體這個概念。
一直以來,Grieves 主要圍繞產品生命週期(PLM,Product Lifecycle Management)在做一些工作,但從他各種研究成果來看,他主要強調的是,透過數位化來實現可視化,這一點跟海爾強調的透明工廠如出一轍。

毫無疑問,利用數化實現管理現場的透明化,或者實現產品生命週期的透明化,是有意義的,但不是數孿生體的全部。

對比美國國防部利用數位孿生的情況,它首先對應的,就是基於狀態的維護+(CBM+),這就是說,美國國防部把數位孿生體,看成降低維護成本、提高維護效果的工具,這跟後來美國通用電氣的資產性能管理(APM,Assets Performance Management)是一致的。

由此可見,一些專家強調數位孿生體的仿真功能,是與其產生初期的核心價值不同的,簡單把數位孿生體理解為建模、仿真,甚至於 CAD 等,過於簡單的理解數位孿生體的含義,這對於製造業轉型升級,利用數位孿生體,來實現工業網路是不利的。

數位孿生(Digital Twin)是指充分利用實體模型、感測器更新、運行歷史等數據,整合多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應的實體裝備的全生命週期過程。

Digital Twin 是一種超越現實的概念,可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統的數位映射系統。可廣泛應用於工業製造(生產設備、生產線)、使用維護(維運保養)、智慧城市等多個領域。

實現 Digital Twin 的許多關鍵技術,都已經開發出來,比如多實體尺度,和多實體量建模、結構化的健康管理、高性能計算等,但實現 Digital Twin ,需要整合和融合這些跨領域、跨專業的多項技術,從而對裝備的健康狀況,進行有效評估,這與單個技術發展的願景,有著顯著的區別。

因此可以設想 Digital Twin ,這樣一個極具顛覆的概念,在未來可以預見的時間內,很難取得足夠的成熟度,建立中間過程的里程碑目標,就顯得尤為必要。

美國空軍研究實驗室(AFRL)2013 年發佈的 Spiral 1 計劃就是其中重要的一步,已與通用電氣(GE)和諾思羅譜·格魯曼,簽訂了2000萬美元的商業合同,以開展此項工作。


BMW Selects PTC PLM Solution and ThingWorx Navigate - newdesign magazine

GE 將數位孿生,作為工業網路的一個重要概念,力圖透過大數據的分析,可以完整地透視實體世界的機器,實際運行的情況;而激進的 PLM 廠商 PTC 公司,則將其作為主推的「智慧互聯產品」的關鍵性環節:智慧產品的每一個動作,都會重新返回設計師的桌面,從而實現即時的反饋,與革命性的優化策略。

Digital Twin 突然賦予了設計師、工程師們,以全新的夢想,在實體與數位模型之間,帶來無限可能……
未來的技術
在被 Gartner 連續三年(2016-2018年),將數位孿生列為當年十大策略科技發展趨勢,之後的2019年,Gartner 繼續認為2019 年十大策略性技術趨勢中,數位孿生技術(Digital Twin)被認為在未來 5 年將產生破壞性創新,並帶來商業機會。也就是說,數位孿生在 10 年內都具有顛覆性。

作為數位孿生的基礎,在實景 3D 數據建構方面,對岸中國企業也取得很大的突破。以上海航遙為例,其自主研發的中國首台擺掃式,立體測繪航空攝影機ASC4100,選用四台一億像素中畫幅航空照相機,利用下視雙拼相機和後視雙拼相機,同時成像的原理,透過面陣凝視掃描成像技術,借助感測器掃擺,實現 102° 大視場角成像的功能,再結合相鄰航線相反方向飛行,和大重疊率拍照的飛行設計方案,實現獲取地面景物的頂部,和前後左右多方向大重疊,高解析度的航空影像,實現 3D 立體測繪。
論八大關係
事實上,數位孿生和CAD、物例實體、數位線索、工業物聯網、雲端計算、智慧製造、PLM、CPS 緊密相關。

與CAD模型。 CAD 模型是數學模型,可以是 2D 的也可以是 3D 的, 3D CAD 模型對建構數位孿生而言極為方便。數位孿生和 CAD ,很重要的一層關係就是數據關聯,可以實現裝配關係數據、製造資訊數據、功能性能數據、健康檢測數據、身份辨識數據、即時檢測數據進行關聯,實現 3D 和數據的融合;

與物理實體。數位孿生和實體世界的交互,透過增強現實、數位化映射,來實現大數據的分析和決策,不受地域分布限制、不受個體數量限制、不受時間環境限制;

與數位線索(Digital Thread)。 Digital Twin 是與 Digital Thread,既相互關聯,又有所區別的一個概念。數線索是穿梭於實體孿生和數孿生之間的通道。

Digital Twin 是一個實體產品的數化表達,以便於能夠在這個數化產品上,看到實際實體產品可能發生的情況,與此相關的技術,包括增強現實和虛擬現實。

Digital Thread 在設計與生產的過程中,仿真分析模型的參數,可以傳遞到產品定義的全 3D 幾何模型,再傳遞到數化生產線,加工成真實的實體產品,再透過線上的數化檢測/測量系統,反映到產品定義模型中,進而又反饋到仿真分析模型中。

依靠 Digital Thread,所有數據模型,都能夠雙向溝通,因此真實實體產品的狀態和參數,將過與智慧生產系統整合的 Cyber 實體系統 CPS,向數化模型反饋,致使生命週期各個環節的數化模型保持一致,從而能夠實現動態、即時評估系統的當前及未來的功能和性能。

Digital Twin 描述的,是透過 Digital Thread 連接的,各具體環節的模型。可以說 Digital Thread 是把各環節整合,再配合智慧的製造系統、數化測量檢驗系統的,以及 Cyber 實體融合系統的結果。

與工業物聯網。工業物聯網是支撐智製造的,一套使能技術體系,工業物聯網透過數孿生,來建起本地應用和遠端應用間的協作,數孿生是實現工業生產過程,全要素抽象建模的關鍵。

與雲端計算。孿生和雲端計算,共同構成數據到知識的關鍵環節,數孿生就像一個大水池,從雲端計算中取數據,雲端計算會成為「中台」或者「後台」服務。

與智慧製造。數位化、網路化、智慧化是智製造的典範模式,數孿生是實現智製造的前提和基礎,基於數孿生的聚合,感知是智製造的關鍵。

與 PLM(產品生命週期,Product Lifecycle Management)。數伴隨產品的全生命週期,包括項目論證數據、設計數據、工藝數據、BOM 數據、製造數據、使用收據、維護數據,和報廢數據。

與 CPS(資訊實體系統,Cyber-Physical Systems)。數孿生是 CPS 核心技術,提供了資訊殼實現的技術路徑。

數位孿生的誕生,是伴隨著工業發展的,而當前的實際應用,遠遠不限於工業,工業並不是小編關注的重點。


宏觀背景和行業需求
數位孿生技術的發展,也和宏觀環境相關,得到了對岸政府有關部門和政策的大力支持。

以自然資源部為例,將於 2019 年起,推動在對岸國家測繪基準體系建設與精化、實景 3D 國家建設、海洋測繪、內陸水下測繪等方向,凝練形成大項目、大工程。也就是說要在 960 萬平方公里的範圍內,完成實景 3D 建設,如果該工程得到順利實施,將為安控行業的未來 AI 發展落地,帶來無限的可能行。(對岸的特性,都喜歡搞大⋯⋯

2018年,對岸全國國土測繪系統,全面融入自然資源管理大格局。新型基礎測繪體系建設,取得新進展,2000 國家大地坐標系大力推廣,部系統建成 3000+ 座衛星導航定位基準站,完成2.5+ 萬幅,各種比例尺數據生產,並分批上交更新成果,各省1:10000、1:5000基礎地理資訊更新平穩推進,智慧城市時空大數據平台建設,試點城市總數達50個,基礎航空航天遙感測繪,全年獲取各類遙感影像 100+ 萬平方千米。

根據媒體報導:自然資源部將推動,在對岸國家測繪基準體系建設與精化、實景 3D 國家建設、海洋測繪、內陸水下測繪等方向,凝練形成大項目、大工程。

大力加強新型基礎測繪體系建設,積極探索「統一規劃、分級實施、協同更新」的新型基礎測繪生產模式,推動傳統單一比例尺數據庫,向實體化、一體化時空數據庫轉變。穩步做好智慧城市時空大數據平台建設,今年將在其全國範圍新增 8 個左右試點城市,並完成 4 個試點城市驗收。

另外一個方面,權威人士李德仁院士,接受泰伯網採訪時,談到實景 3D 中國建設認為條件成熟,越快越好。李院士介紹目前實景 3D 產業,已經具備充分的技術條件,且市場需求強烈,具備推進實景 3D 中國建設,這類大型國家級工程的基礎。

首先,測繪衛星、無人機航測、雷射雷達、傾斜攝影、移動測量系統,和自動化採集汽車等「空天地」 3D 數位採集方法已經成熟;其次,5G 網路、雲端計算、區塊鏈等技術的逐漸成熟,讓業界具備了海量數據的處理能力;同時,各地市基於DLG(Digital Line Graphic,數位線化地圖)製作的 3D 地形圖,和如今輻射全國的街景地圖,也為實景 3D 中國建設,提供了基礎。

另據李院士介紹,目前武漢、上海、南京、廣州、嘉興、深圳、成都、重慶等600多個地區,在不同應用場景,嘗試了 3D 模型或實景 3D 模式,並獲好評。

如深圳在幾個區,用 2-3 cm 解析度無人機傾斜攝影,為城市 3D 查處違章建築,和城管配合發揮了很好的效果。同時,實景 3D 也關係著,智慧交通、智慧建築管理、管線規劃、環保監測等,諸多民生領域,對提高人民生活水準大有助益。

目前歐美等先進國家,對 3D 掃描產業也非常關注,德國目前已基本完成,全國範圍內的實景 3D 建設。

根據泰伯網報導,2018年發佈的《歐洲地理空間產業展望報告》,將整個地理空間產業,廣泛劃為 GNSS 與定位、GIS 與空間分析、遙感和 3D 掃描四個類別,在傳統的 3S 領域,添加了 3D 掃描。

報告中預計,到2020年歐洲 3D 掃描市場,將佔全球市場的28.3%,即 34.8 億歐元,年複合成長率約為14.3%, 3D 掃描市場將成為地理空間行業,四個分類中成長最快的市場。

看完歐洲與對岸中國在地理 3D 的規劃與建設,台灣是否有類似的規劃建設,我們從一般的媒體報導無從而知,各組總統候選人都說 2020 很重要,但卻沒有聽到這些基礎建設?

微軟的佈局
文章的開始,小編提到的電影《頭號玩家》中,最主要的穿梭媒介就是 VR 眼鏡。來自媒體的報導,台北時間 2019 年 2 月 25 日凌晨一點鐘,微軟正式發佈 Hololens 2。


1526.jpg
Hololens 2眼镜(圖片來源:雷锋网)

從視覺體驗來說,Hololens 2 更加具備沈浸感。相比上一代產品,實現了如下視覺體驗方面的體驗提升:

視場角擴大了一倍多,同時保持了視野內,每角度 47 個像素的全像密度。

在低功耗下,實現顯著的性能提升。

使用者與全像影像(Hologram)的交互方式得到更新,利用新的 TOF 深度感測器,結合內置 AI 和語義理解,可以讓使用端採用與現實世界的物體交互時,所使用的同樣手勢,來直接操控全像術影像。

包含眼球跟蹤感測器,讓人們與全像術影像的交互更加自然。

支持透過虹膜辨識登錄Windows Hello 企業級認證,以便多個用戶快速、安全地共享設備。

另外在 Hololens 2 在開放性、可客製化等方面著力甚多。有媒體報導,微軟的混合現實合作夥伴生態系統,還提供基於 Holo Lens 的各類豐富產品,可以為各行各業,和各類使用場景提供價值,比如說在健康醫療、建築、工業製造等領域。比如,在特定行業,Hololens 2 可以與工人的安全帽相結合,從而更加實際場景的應用需求。

另外,基於 Azure,微軟也推出了兩項 Azure 混合現實服務:Azure Spatial Anchors 和 Azure Remote Rendering,旨在幫助每個開發人員,以及每個企業建構跨平台,適合不同行業背景的企業級混合現實應用。

然而,Hololens 2 對於微軟的意義,已經超越了混合現實技術本身,而是以智慧端的角色,與 Azure 智慧雲端,形成了協同關係,從而幫助微軟實現「智慧雲 + 智慧端」的策略。

按照微軟方面的說法,它在相關領域的混合現實合作夥伴,正在加入,由 Hololens 2 和 Azure 共同組成的生態系統,以獲得混合現實所需的空間、語音,以及視覺智慧,以及用於儲存、安全,和應用程式洞察的可靠雲端服務。


對岸阿里的佈局
在數位孿生領域,對岸的阿里巴巴並沒有閒著,除了在他們全國10+城市落地城市大腦之外,還將基於城市大腦建構數位孿生城市,那麼如何建構呢?

阿里雲研究中心的田豐、楊軍在《城市交通數位化轉型白皮書》提到:智慧城市第一難是「數據多效果少」

大數據時代城市治理的挑戰,在於海量公共數據,與全局管控效果之間的矛盾,城市中的環境、設備、市民日夜不停地產生活動數據、環境數據(環境感測器、城市攝影機、電磁線圈)等,在線上再造了一個鏡像般的「數孿生城市」,但人類監管者卻無法一目瞭然,靠人力很難深入理解城市「數據海洋」水面下,隱含的真實交通需求。

在十多年網路科技實戰基礎上,針對現代城市中複雜挑戰,阿里巴巴集團整合阿里雲大數據與智計算團隊、達摩院視覺計算團隊、高德出行的三大核心科學家團隊,研發出具有領先水平的阿里雲 ET 城市大腦。

城市大腦是阿里巴巴集團普惠科技群的「制高點」,以阿里雲的彈性計算,與大數據處理平台為基礎,結合機器視覺、大規模拓撲網路計算、交通流分析等跨學科領域的頂尖能力,在網路級開放平台上,實現城市海量多源數據收集、即時處理與智慧計算系統。

在城市大腦的背後,聚集著眾多頂級的阿里巴巴數據科學家團隊,也向我們揭示了數位孿生城市所需要的技術。例如華先勝領導的視覺計算團隊,獲得行人檢測、車輛檢測、行人再辨識三項世界紀錄。

三篇城市大腦視覺計算的技術論文,同時入選國際電腦學會主辦的,第25屆國際多媒體會議 ACM Multimedia,包括交通即時狀態制訂和預警算法、人工智慧辨識,及信號控制系統、跨攝影機搜索技術。

阿里雲首席機器智慧科學家閔萬里,2011年在頂級交通期刊Transportation Research Part C上,發表關於在動態拓撲網路下進行速度預測的文章,奠定了阿里雲 ET 城市大腦交通網路計算的基礎。

擁有全面、全量、即時的多源大數據,所以阿里雲 ET 城市大腦具有四大超能力:

超能力一:機器視覺認知能力,提升城市影像數據價值,與感知能力。

超能力二:全量數據平台建設能力,提升城市「數據密度」與「微粒管理」水平。

超能力三:交通網協同與交通博弈預測能力,大規模動態拓撲網下的即時計算。

超能力四:城市大腦開放平台能力,賦能全球人才與城市數經濟產業帶。

在全局、即時大數據基礎上,城市大腦為城市注入「動態規劃能力」,以小編的判斷,未來的阿里的城市大腦,改名數位孿生城市也不無可能。
數位孿生與AI安控
前文講述如此之多的背景,那麼究竟和 AI 有何關聯,「AI 賦能安控落地」,客觀的講,小編認為數位孿生將重新定義AI + 安控落地應用,2019年就是起始元年。

這樣的觀點並不只是小編一人的觀點,已經得到業界一些主流觀點的認可。港科大教授權龍認為,3D 視覺會重新定義人工智慧安控。權教授在產業媒體所主辦的「第二屆中國人工智慧安控峰會」上做了主題演講。

權教授認為「人工智慧的核心是視覺,視覺定義了智慧安控,但現在的視覺仍局限在 2D 辨識層面,未來三維視覺重建,將會成為最重要的任務,它也將重新定義智慧安控。」

「我們的終極目標是對圖像的理解,也就是認知,但當前的電腦視覺只處於感知階段,我們並不知如何理解,電腦視覺一直是要探索最基礎的視覺特徵,這一輪視覺卷積神經網路 CNN 本質上,重新定義了電腦視覺的特徵。但人類是生活在 3D 環境中的雙目動物,這使得人類生物視覺的辨識不只是辨識,同時也包括 3D 感知與環境交互。」

「因此我們要和 3D 打交道, 2D 辨識所能做的事,在當前眾多複雜場景中,是遠遠不夠的。但 3D 重建不是最終目的,而且是要把 3D 重建和辨識融為一體。」

「我們知道,現在AI安控的核心,本質上是電腦視覺,而電腦視覺分為兩大部分,分別是辨識和重建。」「辨識」是現在非常熱門的方向,相比而言,大家對「重建」的理解,卻並沒有那麼透徹。


我們需要知道這一點,電腦視覺不止侷限於辨識, 3D 重建在其中扮演的角色,甚至更為重要。當前電腦視覺存在的問題,以及為何 3D 視覺將重新定義電腦視覺,並且重新定義人工智慧安控。人工智慧的本質上,是讓電腦去聽、看、讀,在所有的資訊裡面,視覺資訊佔了所有感官的80%,所以視覺基本上,是現代人工智慧的核心

「在擁有視覺特徵前提之下,電腦視覺也只有兩個現實目的,一個是辨識,另一個是 3D 重建。縱使 CNN 的特徵提取能力極其強,但是我們不要忘記建立在 CNN 基礎上的電腦視覺是單目辨識,而人類是雙目。我們的現實世界,是在一個 3D 空間,我們要和 3D 打交道。拿著 2D 圖像去做辨識,這遠遠不夠。」

小編認為,權教授指出了清晰的方向,未來的AI視覺應用一定是基於 3D 空間,而不是 2D 空間,而目前市場上主流的算法,還是基於 2D 單目攝影機的視訊流上。那麼 3D 重建就顯得尤為重要,在自動駕駛領域,恰恰需要的是即時 3D 圖像重建能力。

權教授認為,電腦視覺中的 3D 重建包含三大問題:

一、定位置。假如系統給出一張照片,電腦視覺技術要知道,這張照片是在什麼位置拍攝的。

二、多目。過多目的視差,獲取 3D 資訊辨識每一個像素並進行匹配,進行 3D 重建。

三、語義辨識。完成幾何 3D 重建後,要對這個 3D 資訊進行語義辨識,這是重建的最終目的。

權教授強調,要把 3D 場景重新捕捉,但 3D 重建不是最終的目的,要把辨識加進去,所以說最終的應用,肯定要把 3D 重建和辨識融為一體。雖然電腦視覺對安控行業的推動作用很大,但基本也不外乎辨識人臉、車、物體等應用,如果電腦視覺得到進一步發展,安控行業也將再度被重新定義

小編認為,數位孿生(或者說 3D 視覺)技術,在安控行業的應用,第一個是大規模城市界別的 3D 重建(也就是數位孿生城市),第二個中規模應用就是傾斜攝影(無人機拍攝),第三個應用就是建築群精細化建模(利用 BIM 或者 3D Max 這樣的技術)。

根據對岸網路報導,對岸曾經計劃建設「全國公安地圖服務管理系統(雲圖)項目」,核心就是 PGIS 二期,而 GIS 應用有一個重要的趨勢,就是和雪亮工程和一標三實進行融合。

「一標三實」指的是標準地址數據(一標)、實有房屋、實有人口、實有單位(三實),標準地址是城市的基礎資訊,三實對岸必須建構在在標準地址上。

當然有的城市建構一標六實(比如上海)、有的城市建構四標四實(比如廣州)。各地在推進雪亮工程的同時,也在將一標三實工作納入其中,並出現了新的業務需求。這個新需求就是高精度航空攝影,以及在此基礎上,建立的 3D 地理資訊系統(數位孿生)。

2018年以來,多個類似項目,已經出現在北京和上海,而且都是千萬級項目。2018年10月,「昌平區公共安全影像監控建設聯網應用項目(第四包)」公開招標。

該項目的主要建設內容包括:傾斜影像數據、 3D 模型單體化數據、分層分戶數據,及 3D 地理資訊系統建設等。預算金額2530萬元人民幣。

2019年1月,上海「寶山公共安全 3D 地理資訊系統項目」的招標公告,預算金額1045.1萬元人民幣。從公共安全(GA)系統對 3D GIS的需求趨勢來看,與自然資源部最近提出的實景 3D 中國建設不謀而合。公共管理、公共安全乃至整個國土空間管理領域,其需求正從 2D 到 3D 、從抽象到具象演化。


小編總結,2019年之前的數位孿生技術的發展,就是實現數位雙胞胎的能力,也就是完全數位模擬現實世界,而在2019年之後,數位孿生的落地應用,將會是數位現實。

欲知數位孿生和 AI、安控的落地關係,什麼是數現實?請下週看下篇……

康橋科技 —— 白光攝影機專業廠商!