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智能視頻分析技術面臨的問題

作者:鯤云科技
發布時間:2022-04-21 09:41:18
閱讀量:4095
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視頻分析越來越融入到我們生活當中,在安全風險控制中,各地方應急部門針對為了減少安全事故頻發,明確要求危化企業加快對智能視頻分析部署,為落實《全國危險化學品安全風險集中治理方案》執行。視頻分析應用無處不在,它讓我們的商業和生活更加智能、安全和便捷。



智能視頻分析技術尤其在智慧化工、智慧加油站等領域上給安全防護上加上一道安全U盾。通過攝像頭采集視頻源利用安全帽識別、煙霧火焰識別、工作服識別、規范做工設別、打電話識別、人員離崗識別等ai算法識別,對工作區域中人、物狀態7×24小時實時分析,一旦發現異常實時預警,減少安全隱患的發生概率。雖然人工智能的發展足以滿足對風控的需求,但市面上大多智能視頻分析技術依然面臨幾大問題。

1.缺少邊緣算力

被動地從攝像頭采集海量信息,但因為在邊緣缺少算力,記錄的數據往往在得到分析前就被刪除了。

2.成本高

倘若工作區域寬泛,需要從數百個攝像頭傳輸數據至數據中心或者云端高性能服務器,在部署智能視頻分析系統成本上是比不少的花費開銷。

3.利舊原則

在當下市場上,多數的智能視頻分析系統提供商給出的解決方案都是需要更換原有的攝像頭,將需求配套的專用視頻分析的攝像頭部署在前端。而如何在不產生大量成本和工作量,且不改變攝像頭設置的前提下,給現有的攝像頭賦能是個問題。

4.高精度高準確性能力有限

在保證安全生產的基礎上,高精度高準確性的視頻分析能力要求上更為嚴格,而這是對人工智能算法提出了更高的要求。當前市面上能夠為邊緣計算提供高度準確的實時視頻分析平臺非常有限。

5.處理延遲過長

幾百路視頻分析需求在保證工作效率上是一個大挑戰,控制延時是對算力方面提高了標準,而市面上更多的解決辦法是對硬件的增加填補算力的缺口。如果一味的增加硬件部署數量,不可否認的是成本也隨之遞增。所以,低延時在視頻分析技術上需增加其上限。

針對ai視頻分析技術普遍問題現狀,鯤云科技提出了加快人工智能落地的解決方案。鯤云科技推出自主研發的具有結構化管理模式的視覺分析平臺。由鯤云科技搭建的AI視頻分析平臺擁有低至3ms延時計算能力以及豐富的高精度AI算法,在充分利用原有攝像頭設備前提下部署視頻分析系統。在視頻分析需求上鯤云科技成為企業身邊的安全管家。


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