AI+AR+可視化，全景數(shù)據(jù)融合應(yīng)用開(kāi)啟5G時(shí)代主動(dòng)監(jiān)管新紀(jì)元
在5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的加持下，視頻監(jiān)控迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)字化、智能化、業(yè)務(wù)化和主動(dòng)式實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用成為視頻監(jiān)控的主流。AI+AR+BI正在推動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)全景融合的新型應(yīng)用模式，
被動(dòng)監(jiān)管VS主動(dòng)監(jiān)管
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控基本是獨(dú)立系統(tǒng)，局部小規(guī)模應(yīng)用，以人值守為主，圖像僅有簡(jiǎn)單位置、時(shí)間信息，對(duì)視頻中對(duì)象、事件沒(méi)有直觀表述，且歷史錄像利用率極低，缺少監(jiān)控錄像與事件和業(yè)務(wù)信息的結(jié)構(gòu)化標(biāo)識(shí)的系統(tǒng)集成化應(yīng)用模式。在發(fā)生異常情況或突發(fā)事件后，需要查找錄像，找出事件發(fā)生時(shí)的視頻錄像，但此時(shí)損失事故已經(jīng)造成，完全是一種“亡羊補(bǔ)牢”式的被動(dòng)監(jiān)管。
隨著5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的成熟，推動(dòng)被動(dòng)監(jiān)管走向主動(dòng)監(jiān)管。5G大帶寬、低時(shí)延、廣連接等特性，加速監(jiān)控視頻的超高清顯示，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用功能的秒級(jí)響應(yīng)。AI智慧感知技術(shù)對(duì)采集的大量人、物、環(huán)境等信息進(jìn)行智能分析并實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)處置。大數(shù)據(jù)為AI深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)提供龐大的樣本支持。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將采集的人、物、環(huán)境等多維數(shù)據(jù)上傳至大數(shù)據(jù)平臺(tái)，再?gòu)拇笠?guī)模數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，形成決策。
從被動(dòng)監(jiān)管邁向主動(dòng)監(jiān)管，呼喚著更新型的技術(shù)應(yīng)用手段，AI+AR+BI以可視化、主動(dòng)化、智能化和全景式的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，成為5G時(shí)代開(kāi)啟主動(dòng)監(jiān)管的利器。
邁向主動(dòng)監(jiān)管，AI+AR+BI缺一不可
談到AI+AR+BI，始終繞不開(kāi)數(shù)智源。作為數(shù)據(jù)融合應(yīng)用專家，數(shù)智源基于深維數(shù)據(jù)采用大規(guī)模視頻聯(lián)網(wǎng)、智能視頻檢測(cè)算法、AR三維實(shí)景融合和大數(shù)據(jù)可視化分析等核心技術(shù)，構(gòu)建集視頻監(jiān)控、應(yīng)急指揮、智能預(yù)警、智慧監(jiān)管于一體的智能化產(chǎn)品，提供監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)化工具，滿足經(jīng)營(yíng)管理、機(jī)電管理、安全生產(chǎn)、貨物運(yùn)輸?shù)缺O(jiān)管需求，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管過(guò)程的智能感知、自主決策、全程參與、深入交互、集成聯(lián)動(dòng)。
在數(shù)智源看來(lái)，從被動(dòng)監(jiān)管邁向主動(dòng)監(jiān)管，AI+AR+BI缺一不可，每個(gè)部分在發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)力，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控管控和業(yè)務(wù)全過(guò)程數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。
基于這樣的理解，數(shù)智源結(jié)合上述大數(shù)據(jù)可視化核心技術(shù)，在AI+AR+BI三個(gè)方面擁有相對(duì)應(yīng)的技術(shù)和產(chǎn)品體系。
應(yīng)用了人工智能技術(shù)的視頻監(jiān)控，其最大的價(jià)值在于，視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)對(duì)大量視頻進(jìn)行智能分析，使視頻監(jiān)控變被動(dòng)監(jiān)控為主動(dòng)監(jiān)管，真正做到事前預(yù)警、事中常態(tài)檢測(cè)、事后規(guī)范管理，將管理人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務(wù)中解脫出來(lái)，同時(shí)還可回看現(xiàn)場(chǎng)錄像，方便事后管理查詢。而智能分析的核心在于智能分析算法能力，不同的智能分析算法可以解決不同的實(shí)際問(wèn)題。
數(shù)智源擁有智能視頻核心算法，如：拌線檢測(cè)、區(qū)域入侵、非法停車、出門檢測(cè)、離崗檢測(cè)、人員聚集等行為分析，可應(yīng)用于礦井、工廠生產(chǎn)車間及園區(qū)出入口等處，實(shí)現(xiàn)區(qū)域入侵、拌線、跨越、離崗等預(yù)警。煙霧及煙火等檢測(cè)可應(yīng)用于發(fā)電站、石化加工廠、煤礦、地鐵隧道等處。人臉識(shí)別、工服、口罩、安全帽等人員特征識(shí)別可應(yīng)用于辦公區(qū)、礦井、生產(chǎn)線等區(qū)域。
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控中，攝像機(jī)呈現(xiàn)的是二維實(shí)景，這種二維實(shí)景由于缺少附加性的信息，給監(jiān)控畫(huà)面的管理人員帶來(lái)了極大的困惑。為解決這些問(wèn)題，需要在“現(xiàn)實(shí)”的基礎(chǔ)上進(jìn)行“增強(qiáng)”，給實(shí)時(shí)監(jiān)控畫(huà)面添加名稱、經(jīng)緯度、方位角、距離、位置、歷史案例描述等信息，這些輔助信息可以使屏幕前的管理人員能夠及時(shí)有效地處理視頻畫(huà)面捕捉到的異常及突發(fā)情況。
數(shù)智源擁有AR三維實(shí)景融合技術(shù)，基于實(shí)景視頻背景對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景進(jìn)行豐富的標(biāo)簽信息標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)背景的結(jié)構(gòu)化，方便視頻數(shù)據(jù)提取和分析，并借鑒傳統(tǒng)GIS地圖引擎的概念，將各類信息進(jìn)行分類分層顯示，信息支持搜索與定位，所有重要信息都能在當(dāng)前全局監(jiān)控畫(huà)面中直觀展示，形成縱覽全局和掌控細(xì)節(jié)的AR實(shí)景指揮監(jiān)管體系。
傳統(tǒng)BI以驗(yàn)證分，靜態(tài)固定報(bào)表為主，需要IT人員預(yù)先進(jìn)行建模。隨著AI技術(shù)應(yīng)用的逐漸成熟，BI向“BI+AI”轉(zhuǎn)化，分析更加智能化，不具備IT背景的業(yè)務(wù)人員也可通過(guò)自助分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)探索，通過(guò)實(shí)時(shí)分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)預(yù)警。
深維數(shù)據(jù)具備敏捷BI，以探索式分析報(bào)表模式，操作人員以拖拽式方式就可以進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)分析更加簡(jiǎn)捷。在這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果生成之后，通過(guò)可視化大屏，將數(shù)據(jù)結(jié)果以圖表的方式呈現(xiàn)在屏幕上，幫助決策者獲得更直觀、清晰的數(shù)據(jù)洞察。
智能視頻核心算法融合業(yè)務(wù)系統(tǒng)，AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)“視頻+業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)” 實(shí)景化監(jiān)管，BI提供深刻的數(shù)據(jù)洞察力，數(shù)智源以AI+AR+BI將每個(gè)監(jiān)管環(huán)節(jié)逐步量化，用數(shù)字實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，推動(dòng)被動(dòng)監(jiān)管邁向主動(dòng)監(jiān)管。
在5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的加持下，視頻監(jiān)控迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)字化、智能化、業(yè)務(wù)化和主動(dòng)式實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用成為視頻監(jiān)控的主流。AI+AR+BI正在推動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)全景融合的新型應(yīng)用模式，
被動(dòng)監(jiān)管VS主動(dòng)監(jiān)管
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控基本是獨(dú)立系統(tǒng)，局部小規(guī)模應(yīng)用，以人值守為主，圖像僅有簡(jiǎn)單位置、時(shí)間信息，對(duì)視頻中對(duì)象、事件沒(méi)有直觀表述，且歷史錄像利用率極低，缺少監(jiān)控錄像與事件和業(yè)務(wù)信息的結(jié)構(gòu)化標(biāo)識(shí)的系統(tǒng)集成化應(yīng)用模式。在發(fā)生異常情況或突發(fā)事件后，需要查找錄像，找出事件發(fā)生時(shí)的視頻錄像，但此時(shí)損失事故已經(jīng)造成，完全是一種“亡羊補(bǔ)牢”式的被動(dòng)監(jiān)管。
隨著5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的成熟，推動(dòng)被動(dòng)監(jiān)管走向主動(dòng)監(jiān)管。5G大帶寬、低時(shí)延、廣連接等特性，加速監(jiān)控視頻的超高清顯示，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用功能的秒級(jí)響應(yīng)。AI智慧感知技術(shù)對(duì)采集的大量人、物、環(huán)境等信息進(jìn)行智能分析并實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)處置。大數(shù)據(jù)為AI深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)提供龐大的樣本支持。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將采集的人、物、環(huán)境等多維數(shù)據(jù)上傳至大數(shù)據(jù)平臺(tái)，再?gòu)拇笠?guī)模數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，形成決策。
從被動(dòng)監(jiān)管邁向主動(dòng)監(jiān)管，呼喚著更新型的技術(shù)應(yīng)用手段，AI+AR+BI以可視化、主動(dòng)化、智能化和全景式的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，成為5G時(shí)代開(kāi)啟主動(dòng)監(jiān)管的利器。
邁向主動(dòng)監(jiān)管，AI+AR+BI缺一不可
談到AI+AR+BI，始終繞不開(kāi)數(shù)智源。作為數(shù)據(jù)融合應(yīng)用專家，數(shù)智源基于深維數(shù)據(jù)采用大規(guī)模視頻聯(lián)網(wǎng)、智能視頻檢測(cè)算法、AR三維實(shí)景融合和大數(shù)據(jù)可視化分析等核心技術(shù)，構(gòu)建集視頻監(jiān)控、應(yīng)急指揮、智能預(yù)警、智慧監(jiān)管于一體的智能化產(chǎn)品，提供監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)化工具，滿足經(jīng)營(yíng)管理、機(jī)電管理、安全生產(chǎn)、貨物運(yùn)輸?shù)缺O(jiān)管需求，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管過(guò)程的智能感知、自主決策、全程參與、深入交互、集成聯(lián)動(dòng)。
在數(shù)智源看來(lái)，從被動(dòng)監(jiān)管邁向主動(dòng)監(jiān)管，AI+AR+BI缺一不可，每個(gè)部分在發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)力，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控管控和業(yè)務(wù)全過(guò)程數(shù)據(jù)融合應(yīng)用。
基于這樣的理解，數(shù)智源結(jié)合上述大數(shù)據(jù)可視化核心技術(shù)，在AI+AR+BI三個(gè)方面擁有相對(duì)應(yīng)的技術(shù)和產(chǎn)品體系。
應(yīng)用了人工智能技術(shù)的視頻監(jiān)控，其最大的價(jià)值在于，視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)對(duì)大量視頻進(jìn)行智能分析，使視頻監(jiān)控變被動(dòng)監(jiān)控為主動(dòng)監(jiān)管，真正做到事前預(yù)警、事中常態(tài)檢測(cè)、事后規(guī)范管理，將管理人員從繁雜而枯燥的“盯屏幕”任務(wù)中解脫出來(lái)，同時(shí)還可回看現(xiàn)場(chǎng)錄像，方便事后管理查詢。而智能分析的核心在于智能分析算法能力，不同的智能分析算法可以解決不同的實(shí)際問(wèn)題。
數(shù)智源擁有智能視頻核心算法，如：拌線檢測(cè)、區(qū)域入侵、非法停車、出門檢測(cè)、離崗檢測(cè)、人員聚集等行為分析，可應(yīng)用于礦井、工廠生產(chǎn)車間及園區(qū)出入口等處，實(shí)現(xiàn)區(qū)域入侵、拌線、跨越、離崗等預(yù)警。煙霧及煙火等檢測(cè)可應(yīng)用于發(fā)電站、石化加工廠、煤礦、地鐵隧道等處。人臉識(shí)別、工服、口罩、安全帽等人員特征識(shí)別可應(yīng)用于辦公區(qū)、礦井、生產(chǎn)線等區(qū)域。
傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控中，攝像機(jī)呈現(xiàn)的是二維實(shí)景，這種二維實(shí)景由于缺少附加性的信息，給監(jiān)控畫(huà)面的管理人員帶來(lái)了極大的困惑。為解決這些問(wèn)題，需要在“現(xiàn)實(shí)”的基礎(chǔ)上進(jìn)行“增強(qiáng)”，給實(shí)時(shí)監(jiān)控畫(huà)面添加名稱、經(jīng)緯度、方位角、距離、位置、歷史案例描述等信息，這些輔助信息可以使屏幕前的管理人員能夠及時(shí)有效地處理視頻畫(huà)面捕捉到的異常及突發(fā)情況。
數(shù)智源擁有AR三維實(shí)景融合技術(shù)，基于實(shí)景視頻背景對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景進(jìn)行豐富的標(biāo)簽信息標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)背景的結(jié)構(gòu)化，方便視頻數(shù)據(jù)提取和分析，并借鑒傳統(tǒng)GIS地圖引擎的概念，將各類信息進(jìn)行分類分層顯示，信息支持搜索與定位，所有重要信息都能在當(dāng)前全局監(jiān)控畫(huà)面中直觀展示，形成縱覽全局和掌控細(xì)節(jié)的AR實(shí)景指揮監(jiān)管體系。
傳統(tǒng)BI以驗(yàn)證分，靜態(tài)固定報(bào)表為主，需要IT人員預(yù)先進(jìn)行建模。隨著AI技術(shù)應(yīng)用的逐漸成熟，BI向“BI+AI”轉(zhuǎn)化，分析更加智能化，不具備IT背景的業(yè)務(wù)人員也可通過(guò)自助分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)探索，通過(guò)實(shí)時(shí)分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)預(yù)警。
深維數(shù)據(jù)具備敏捷BI，以探索式分析報(bào)表模式，操作人員以拖拽式方式就可以進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)分析更加簡(jiǎn)捷。在這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果生成之后，通過(guò)可視化大屏，將數(shù)據(jù)結(jié)果以圖表的方式呈現(xiàn)在屏幕上，幫助決策者獲得更直觀、清晰的數(shù)據(jù)洞察。
智能視頻核心算法融合業(yè)務(wù)系統(tǒng)，AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)“視頻+業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)” 實(shí)景化監(jiān)管，BI提供深刻的數(shù)據(jù)洞察力，數(shù)智源以AI+AR+BI將每個(gè)監(jiān)管環(huán)節(jié)逐步量化，用數(shù)字實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，推動(dòng)被動(dòng)監(jiān)管邁向主動(dòng)監(jiān)管。
