AI视觉时代 传统摄像机被“软件定义”革了命？
“请不要占用自行车道、请把车辆停放在停车区域、请不要闯红灯”ai正让城市交通变得更有秩序，更加顺畅。
“请按照正确方式投放垃圾，请不要乱扔垃圾”ai正让社区环境变得更整洁，更宜居。
“进入公共场所，请正确佩戴口罩；体温正常，请通过”ai正让疫情常态防控变得更迅速、更精准.
现实中更多智能化需求正被挖掘
得益于物联网、大数据、云计算以及人工智能技术的不断成熟，基于视觉感知的智能化升级浪潮已经来临，身边越来越多的场景正被ai占据，更多的智能化便捷服务正在被挖掘。
以ai赋能公共安全为例，以人像识别、图像识别为主的视频安防设备已成为当前公安工作的重点。充分利用人像识别、结构化技术，可以对公共环境的所有人员、车辆、非机动车进行集中采集和管理。
再比如在机场、海关、车站等场所，利用人像识别进行布控，或者通过人像验证提供便捷通道；在社区场景下，人像识别、图像识别等技术能够提供刷脸门禁、周界防范、陌生人报警等应用；而在校园场景下，则有人像点名、考场刷脸验证等应用。
ai在颠覆安防行业传统价值观念的同时，也在推进着各行业转型升级与创新发展，更进一步丰富了智能业务需求想象力，催化着大量智能需求以碎片化、场景化的形式涌现。
传统智能摄像机面临着诸多窘境
然而，在大量智能化应用需求涌现的当下，作为视觉感知落地的核心设备，智能安防海量数据的采集终端--智能摄像机却面临诸多问题和挑战。
首先是功能固化，当前智能摄像机大多依托具体化的场景进行配置，单一场景下往往只配备一种算法，例如城市道路卡口中，往往只配置车牌识别算法，并且这种算法在以后是无法改变的，许多路口常见的“麻雀杆”现象就是如此造成的。
其次是已配置完成的摄像机中智能算法无法演进。随着大数据与人工智能的加速融合，当前智能算法更新迭代速度在时刻发生，每个月乃至每周都可能有精度的提升，而传统的智能摄像机内置的算法是很难升级迭代的，即使升级，过程也非常繁琐且还要面临数据丢失的风险；同时还要中止相关业务应用，而一旦在中止过程中出现关键录像漏拍，就会给业务带来无法估量的损失和麻烦。
另外，值得行业特别注意的是，当前安防行业智能化推广依然处在上半场，据相关机构预测，目前国内ai摄像机的普及率不及5%，在网的设备中，依然是以往大规模“平安城市”建设中落地的非智能摄像机，这些设备如何有效利旧值得行业深思。
同时，随着人们环保意识的提高，传统摄像机以及目前有些智能摄像机存在着明显的技术缺陷，夜晚摄像机白光补光导致的光污染严重已成为行业普遍关注的问题。
技术进步 算力提升给行业带来更多可能
以往，受到空间、功耗、成本等因素的限制，硬件计算资源一直无法满足安防前端采集设备的感知智能，只能运行相对简单的、对实时性要求很低的算法。
随着安防海量数据的快速增长，为进一步提高数据处理效果、满足特殊行业对实时性的高要求，越来越多的智能算法从后端平台转向在前端采集设备上完成。尤其是随着芯片的发展，专门为视觉处理设计的芯片体积的减小、能耗的降低以及处理能力的增强，将ai芯片放置在前端摄像机中良好应用成为可能。
通过算力、算法前移，使前端设备不断拥有强大的视频图像采集能力，还具备了初步的数据分析存储能力，通过对视频图像进行预处理，去除图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处，由此也分摊了传输系统一直跟不上发展的压力，以及云中心的计算和存储压力，进一步提高视频分析处理的速度，满足公安等行业实战业务需求。
随着高精度算法应用、算力不断走向普及，如今的摄像机已经不单单是视频采集器，更具备数据前期处理分析的能力，已经逐渐成为物联网世界中感知万物的“眼睛”，更为百行百业的智能化业务提供丰富的感知数据。
摄像机迎变革 软件定义具备独特优势
面对行业发展亟需解决的难题，2018年成立的紫光华智依托于紫光集团在芯片、人工智能、云计算、大数据、主动安全、物联网等领域的深厚积累和技术优势，聚焦“ai视觉”技术领域，推出了有生命力的摄像机--软件定义摄像机。
据了解，软件定义摄像机采用开放式的设计框架，在硬件资源平台化、标准化的基础上，将摄像机的软件与硬件解耦、算法与软件解耦，通过轻量化容器技术构建面向多算法的集成框架，让各算法独立运行，实现算法的快速加载与在线迭代。
另外，从整个云系统的角度来看，软件定义摄像机是视频云架构的延伸，位于边缘感知层的云节点，云和智能的能力可以在系统中交互，通过底层技术架构的变革，实现传统摄像机升级。
例如针对不同时段不同应用场景，通过分时按需加载不同算法，实现一台摄像机融合智能识别、密度统计、行为分析、人车结构化分析等丰富智能应用。
此外，针对光污染问题，紫光华智软件定义摄像机采用双相曝光技术，针对人脸、车辆采取不同的曝光策略，从而在夜晚人车混行场景能较高提升车辆、人脸的捕获率，并且通过ai补光可以在无人时不开补光，检测到人后再开启补光，防止躲避抓拍以及光污染。
软件定义摄像机推进智能化进入迸发期
软件即服务，在当前智能安防硬件得到长足发展的前提下，从软件出发，适配不同场景下不同服务要求，以安防软件服务的升级满足多业务多场景的智能需求，并推动更多领域智能化实现飞跃。
基于多样化多层次的智能化需求，紫光华智陆续推出了基础智能、普惠智能和全结构化的软件定义摄像机，以适配更多场景，满足行业智能化应用新需求，力图解决当前智能化面临的问题和挑战。
针对传统的智能摄像机功能固化，出厂后智能功能不能更改。软件定义摄像机可以按需定义智能功能，在不同时段、不同预置点设置不同场景化智能，加载不同的算法，可实现不同的智能分析功能，消化客户个性化/场景化的算法诉求，降低多样化算法交付的敞口风险，提升客户智能创新的响应能力；而且在算法加载、卸载过程中，摄像机实况、录像业务不中断，不会丢录像；且支持分时段、分场景切换智能功能。
例如在教育行业，针对大门口、体育馆等重要活动入口等区域，人流高峰期使用人群密度检测算法，实现重点区域人员密度分析和预警，防止危险发生。在非高峰期可切换使用人像算法，实现黑名单布控。
另外针对传统摄像机智能算法无法演进问题，软件定义摄像机的智能算法可在线快速无感升级(秒级)，无需重启摄像机，不影响音视频业务，实况画面可正常监看，录像不中断。通过算法和应用的可持续迭代，不断增强智能效果，让摄像机具备更持久的生命力。
当前数字化大潮波涛汹涌，以智慧城市为中心的行业细分领域下的智慧升级已经势不可挡，软件定义摄像机作为“ai视觉”领域的创新与应用“*”，已经成为文教卫、智慧警务、智慧社区以及智慧交通等诸多领域的关键需求点。
软件定义摄像机作为紫光华智为百行百业智能化升级赋能的“利器”，目前已经在国内众多省份，不同领域应用案例中得到实战化检验，并将持续致力把ai视觉场景化落地应用带入到行业智能化升级的下半场。
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再比如在机场、海关、车站等场所，利用人像识别进行布控，或者通过人像验证提供便捷通道；在社区场景下，人像识别、图像识别等技术能够提供刷脸门禁、周界防范、陌生人报警等应用；而在校园场景下，则有人像点名、考场刷脸验证等应用。
ai在颠覆安防行业传统价值观念的同时，也在推进着各行业转型升级与创新发展，更进一步丰富了智能业务需求想象力，催化着大量智能需求以碎片化、场景化的形式涌现。
传统智能摄像机面临着诸多窘境
然而，在大量智能化应用需求涌现的当下，作为视觉感知落地的核心设备，智能安防海量数据的采集终端--智能摄像机却面临诸多问题和挑战。
首先是功能固化，当前智能摄像机大多依托具体化的场景进行配置，单一场景下往往只配备一种算法，例如城市道路卡口中，往往只配置车牌识别算法，并且这种算法在以后是无法改变的，许多路口常见的“麻雀杆”现象就是如此造成的。
其次是已配置完成的摄像机中智能算法无法演进。随着大数据与人工智能的加速融合，当前智能算法更新迭代速度在时刻发生，每个月乃至每周都可能有精度的提升，而传统的智能摄像机内置的算法是很难升级迭代的，即使升级，过程也非常繁琐且还要面临数据丢失的风险；同时还要中止相关业务应用，而一旦在中止过程中出现关键录像漏拍，就会给业务带来无法估量的损失和麻烦。
另外，值得行业特别注意的是，当前安防行业智能化推广依然处在上半场，据相关机构预测，目前国内ai摄像机的普及率不及5%，在网的设备中，依然是以往大规模“平安城市”建设中落地的非智能摄像机，这些设备如何有效利旧值得行业深思。
同时，随着人们环保意识的提高，传统摄像机以及目前有些智能摄像机存在着明显的技术缺陷，夜晚摄像机白光补光导致的光污染严重已成为行业普遍关注的问题。
技术进步 算力提升给行业带来更多可能
以往，受到空间、功耗、成本等因素的限制，硬件计算资源一直无法满足安防前端采集设备的感知智能，只能运行相对简单的、对实时性要求很低的算法。
随着安防海量数据的快速增长，为进一步提高数据处理效果、满足特殊行业对实时性的高要求，越来越多的智能算法从后端平台转向在前端采集设备上完成。尤其是随着芯片的发展，专门为视觉处理设计的芯片体积的减小、能耗的降低以及处理能力的增强，将ai芯片放置在前端摄像机中良好应用成为可能。
通过算力、算法前移，使前端设备不断拥有强大的视频图像采集能力，还具备了初步的数据分析存储能力，通过对视频图像进行预处理，去除图像冗余信息，使得部分或全部视频分析迁移到边缘处，由此也分摊了传输系统一直跟不上发展的压力，以及云中心的计算和存储压力，进一步提高视频分析处理的速度，满足公安等行业实战业务需求。
随着高精度算法应用、算力不断走向普及，如今的摄像机已经不单单是视频采集器，更具备数据前期处理分析的能力，已经逐渐成为物联网世界中感知万物的“眼睛”，更为百行百业的智能化业务提供丰富的感知数据。
摄像机迎变革 软件定义具备独特优势
面对行业发展亟需解决的难题，2018年成立的紫光华智依托于紫光集团在芯片、人工智能、云计算、大数据、主动安全、物联网等领域的深厚积累和技术优势，聚焦“ai视觉”技术领域，推出了有生命力的摄像机--软件定义摄像机。
据了解，软件定义摄像机采用开放式的设计框架，在硬件资源平台化、标准化的基础上，将摄像机的软件与硬件解耦、算法与软件解耦，通过轻量化容器技术构建面向多算法的集成框架，让各算法独立运行，实现算法的快速加载与在线迭代。
另外，从整个云系统的角度来看，软件定义摄像机是视频云架构的延伸，位于边缘感知层的云节点，云和智能的能力可以在系统中交互，通过底层技术架构的变革，实现传统摄像机升级。
例如针对不同时段不同应用场景，通过分时按需加载不同算法，实现一台摄像机融合智能识别、密度统计、行为分析、人车结构化分析等丰富智能应用。
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另外针对传统摄像机智能算法无法演进问题，软件定义摄像机的智能算法可在线快速无感升级(秒级)，无需重启摄像机，不影响音视频业务，实况画面可正常监看，录像不中断。通过算法和应用的可持续迭代，不断增强智能效果，让摄像机具备更持久的生命力。
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