智能物联芯体验:智能安防在非安防领域的别样精彩

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为加速智能物联的发展,英特尔平凭借云计算和大数据等技术优势,通过提供一系列基础性构建模块,帮助系统开发者和服务提供商快速、顺利地开发和提供各种物联网解决方案,为行业合作伙伴提供从前端设备到智能网关、再到云端的软硬集成解决方案,加速物联网应用的落地和部署。

“互联网+”时代的高速发展,加速着智能物联网的落地。“万物相连”的概念已经从新兴业务延伸到传统行业,通过传统企业与互联网的融合,推进全新的管理与服务模式,从而为消费者提供更好的服务体验。

为加速智能物联的发展,英特尔平凭借云计算和大数据等技术优势,通过提供一系列基础性构建模块,帮助系统开发者和服务提供商快速、顺利地开发和提供各种物联网解决方案,为行业合作伙伴提供从前端设备到智能网关、再到云端的软硬集成解决方案,加速物联网应用的落地和部署。

安防行业是与大数据技术结合最为紧密的领域。英特尔物联网事业部细分市场营销经理沈鑫先生表示,安防监控近年来发展非常迅速,除平安城市外还有一些商业化的需求,驱动安防市场的发展,比如零售行业零售数据分析或者安全的要求;家庭的安全发展趋势;智能交通等等都在不断驱动全球视频监控市场的不断发展。从地域分布上看,中国已经远远超过世界上任何一个国家和地区,成为安防市场的***。

中国的视频监控市场面临着五大趋势,监控器从模拟化到数字化的变化;摄像头的解析度越来越清晰,从标清到高清甚至4K;从孤立到网络化;从简单录象到智能分析;除政府工程外,商场、民用市场安防或者视频监控需求增长。

其中,视频监控不仅局限在安防领域,越来越多的应用在服务行业。以贵宾服务为例,比如进一个服装店,没有人知道你是不是贵宾,或者你进机场没有人知道你是不是贵宾。但是如果在保全隐私的情况下通过摄像头结合人脸识别技术,可以明确用户的贵宾身份,进而实现贵宾服务或者是追踪服务,这些对于商家来说可以增加客户黏性及用户忠诚度的一种方式。这也是智能安防在非安防领域的应用表现。

数据的采集和过滤,传统的方式用模拟摄像头收集数据去存储,其实利用我们新的低功耗的芯片,凌动处理器可以在前端摄像头做一些数据处理。比如车型的识别,需要一定的计算能力在前端去发生。

数据的过滤,举个例子在小区监控,可能一晚上都没有人经过,这个数据如果还是往后台传输,浪费了很多带宽,浪费很多不必要的资源。过滤把不必要的背景信息可以过滤,这样节省带宽和成本,节省存储空间也节省存储成本。

数据采集之后对于视频进行处理和中央存储,英特尔提供酷睿处理器和至强的处理器实现存储和分析功能。包括多路视频数据存储,对于吞吐量有要求的产品,以及对视频分析有一定要求能力的产品。另一方面,英特尔图形处理器具备并行计算的功能,非常适合做图形处理工作。对于视频处理,英特尔图形处理器进行优化过的SDK,这样的话可以更好帮助客户对GPU加速或者GPU分析功能。

前面说到视频监控与大数据的结合更为紧密,采集的数据在数据中心实现比较强的云计算能力和大数据分析的能力,进行海量数据的计算。怎么从几千万张人脸的图像库里面,去提取出某一张嫌疑犯的照片等等,都是通过技术手段加速和谐社会的方式。

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同样以购物中心为例,前面说到白天营业时间通过摄像头与人脸识别等技术,分析出用户的行为及身份提供***的服务;夜间非营业时间同样可以通过视频监控保障购物中心财务安全,通过对现场安保人员信息及照片录入,在封闭的环境下准确的分析出进入摄像头的任务是否是工作人员,以及安保人员的巡逻的频次,一旦画面中出现非正常人员或超过巡逻时间未出现安保人员,系统将自动报警。同时,对于视频影音的非结构化数据加以分析,转化为占用空间小的结构化数据进行长期保存。这也就要求从数据采集、过滤、存储、分析每一个环节都具备分析能力,而这正是英特尔端到端的优势所在。类似的案例已经不再是概念,相信未来的安防领域,英特尔物联计算将别有精彩。

责任编辑:路途 来源: 51CTO.com
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