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鲲云科技是全球领先的人工智能算力和解决方案供应商,以开创性可重构数据流 AI 芯片技术为核心,构建算力、算法、平台三大关键服务能力,加速人工智能落地。

智能视频分析技术面临的问题

作者:鲲云科技
发布时间:2022-04-21 09:41:18
阅读量:4616
标签:

视频分析越来越融入到我们生活当中,在安全风险控制中,各地方应急部门针对为了减少安全事故频发,明确要求危化企业加快对智能视频分析部署,为落实《全国危险化学品安全风险集中治理方案》执行。视频分析应用无处不在,它让我们的商业和生活更加智能、安全和便捷。



智能视频分析技术尤其在智慧化工、智慧加油站等领域上给安全防护上加上一道安全U盾。通过摄像头采集视频源利用安全帽识别、烟雾火焰识别、工作服识别、规范做工设别、打电话识别、人员离岗识别等ai算法识别,对工作区域中人、物状态7×24小时实时分析,一旦发现异常实时预警,减少安全隐患的发生概率。虽然人工智能的发展足以满足对风控的需求,但市面上大多智能视频分析技术依然面临几大问题。

1.缺少边缘算力

被动地从摄像头采集海量信息,但因为在边缘缺少算力,记录的数据往往在得到分析前就被删除了。

2.成本高

倘若工作区域宽泛,需要从数百个摄像头传输数据至数据中心或者云端高性能服务器,在部署智能视频分析系统成本上是比不少的花费开销。

3.利旧原则

在当下市场上,多数的智能视频分析系统提供商给出的解决方案都是需要更换原有的摄像头,将需求配套的专用视频分析的摄像头部署在前端。而如何在不产生大量成本和工作量,且不改变摄像头设置的前提下,给现有的摄像头赋能是个问题。

4.高精度高准确性能力有限

在保证安全生产的基础上,高精度高准确性的视频分析能力要求上更为严格,而这是对人工智能算法提出了更高的要求。当前市面上能够为边缘计算提供高度准确的实时视频分析平台非常有限。

5.处理延迟过长

几百路视频分析需求在保证工作效率上是一个大挑战,控制延时是对算力方面提高了标准,而市面上更多的解决办法是对硬件的增加填补算力的缺口。如果一味的增加硬件部署数量,不可否认的是成本也随之递增。所以,低延时在视频分析技术上需增加其上限。

针对ai视频分析技术普遍问题现状,鲲云科技提出了加快人工智能落地的解决方案。鲲云科技推出自主研发的具有结构化管理模式的视觉分析平台。由鲲云科技搭建的AI视频分析平台拥有低至3ms延时计算能力以及丰富的高精度AI算法,在充分利用原有摄像头设备前提下部署视频分析系统。在视频分析需求上鲲云科技成为企业身边的安全管家。


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