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AR说 | 全嵌入式：AI的时代已经打响?

发布：唯安
来源：ARC增强现实
时间：2018-02-09 18:11
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11月初，触景无限科技(北京)有限公司在深圳安博会上发布全球首款基于Intel-Movidius芯片开发的嵌入式人脸抓拍系统——“瞬视”，以前端、动态、实时人脸检测、人脸识别帮助安防企业在人工智能与大数据时代的应用落地，让视频结构化数据价值得到更多挖掘。

大多数安防智能化的实现方式是联网通过云端数据中心进行大规模计算，即智能设备(摄像头、录像机)采集到数据后上传，计算完成后再返回终端，由此不免带来一定的延时，所谓“差之毫厘谬以千里”。因此，嵌入式人工智能体现出其优势所在，即在不联网状态下就可以实时做环境感知、人脸识别、人机交互、决策控制。将人脸识别技术置于地铁摄像头前端，通过人脸检测、人脸识别，能够“实时”、“精准”判断，预防犯罪。今天 ArinChina 有幸请到触景无限科技副总裁常清璞来跟我聊下他们的嵌入式人脸抓拍系统。

ARC：触景无限在安博会上发布的瞬视人脸抓拍系统在软硬件处理上为全嵌入式，将智能分析处理服务器即VPU模块嵌入到摄像机里，无需再配置后端服务器。这样与传统人脸抓拍机在前端抓拍图片、后端服务器分析比对有那些优势呢?

常清璞：简单比较后端智能与前端智能，前者经历“端(普通摄像机)采集数据——后台存储——AI分析——存储设备(云)”等过程，导致某些场景下的数据没有及时发挥效用;而后者指摄像机可以直接进行前端分析，再将分析后有价值的数据传输至后端大数据与云存储平台。显而易见，前端智能相较于后端智能，最突出的特点在于“实时处理”，适用于对实时性要求较高的应用场景。例如，在网络信号较差或无网络的区域，一旦出现犯罪嫌疑人，即可通过实时人脸识别，向公安刑侦部门发出预警，协助追逃。对人脸识别速度要求十分高的反恐、防暴等公安安全监测而言，意义非凡。

ARC：嵌入式 AI 到底能做到什么?与云端 AI 相比，更适合应用到哪些场景里?人工智能和视觉感知怎样结合?

常清璞：嵌入式的概念由来已久，指可被内置于设备或装置的专用计算机系统。而嵌入式AI指的是可以让AI算法(如人脸识别、双目立体视觉、物体识别等)在终端设备上运行的技术。受到计算资源的限制，嵌入式端很难实现模型训练的过程。而在推断环节，云端推断和嵌入式推断，二者诉求不同，因此也在不同的应用场景能够发挥自己的优势：前者的好处是，能够承受高吞吐量并满足复杂计算对资源的要求，因此多用于深度学习模型和计算较复杂的情况;而后者，则更多的应用于对“实时处理”有更高要求的场景中。

人工智能与视觉感知的结合涉及到以下几个方面的问题：不同传感器获取数据后的深度融合;功耗要低，实时性要求却更高;资源有限等。触景无限在2017年安博会上发布的瞬视人脸抓拍系统在软硬件处理上为全嵌入式，将智能分析处理服务器即VPU模块嵌入到摄像机里，无需再配置后端服务器。也就是说不同于传统人脸抓拍机在前端抓拍图片、后端服务器分析比对，运用瞬视系统可在前端实时做智能分析，从而使得摄像机整体更加简洁高效。

ARC：在绝大多数领域一项技术的准确率能达到99%以上的基本已经可以大规模利用了，目前人脸识别的准确率基本超过99%却仍然不算高，那么它要达到什么水平才能大规模应用?还有什么因素在制约它?

常清璞：事实上，人脸识别技术正在快速渗透安防、银行、医疗、支付、智能家居等众多领域，并且从政府级、商业级应用扩展至了消费级应用，例如刷脸取款的ATM机、公厕“刷脸”取纸等。“刷脸时代”的开启，得益于深度学习算法的成熟。

目前很多人脸识别都能做到99%以上高识别率(1：1)，但是影响人脸识别在行业中应用的不仅仅是识别率，还受到不同光照环境、人的姿态、年龄及表情等一定程度上的局限。例如，在较为复杂的高动态光照环境或照明不足的昏暗场景等。

未来，更好更新的人脸识别技术将在远距离人脸识别与3D人脸识别上下功夫。并且随着嵌入式芯片的发展，边缘计算将发挥更大的功能，例如目前触景无限的嵌入式人脸抓拍、人脸识别系统瞬视与盾悟，不仅能做到高识别率(1：1大于99%;1：100000大于95%)，而且能够在复杂光照环境中进行智能化处理，不仅具备前端化特点，还看得清、看得懂，是安防智能化升级的最佳助力。