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  • 谈及智能分析,“前端好”VS“后端好”的问题总免不了被屡次提及。如果上网去搜,你会发现行业观点呈现一片倒的局面,智能前置化正在不断成为摄像机知名厂商产品研发的主要核心内容,被企业和媒体大力吹捧。 智能...

     谈及智能分析,“前端好”VS“后端好”的问题总免不了被屡次提及。如果上网去搜,你会发现行业观点呈现一片倒的局面,智能前置化正在不断成为摄像机知名厂商产品研发的主要核心内容,被企业和媒体大力吹捧。

    智能前置化正在不断成为摄像机知名厂商产品研发的主要核心内容,被企业和媒体大力吹捧;相反,后端平台化成为厂商们相继诟病的技术缺陷,需要进一步的技术考究而陷入尴尬局面。两者相较,究竟谁更胜一筹?要如何才能共同发挥两者的优势?

    谈及智能分析,“前端好”VS“后端好”的问题总免不了被屡次提及。如果上网去搜,你会发现行业观点呈现一片倒的局面,智能前置化正在不断成为摄像机知名厂商产品研发的主要核心内容,被企业和媒体大力吹捧;相反,后端平台化成为厂商们相继诟病的技术缺陷,需要进一步的技术考究而陷入尴尬局面。两者相较,究竟谁更胜一筹?要如何才能共同发挥两者的优势?

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    智能分析系统是指利用计算机图像分析技术、理解视频画面的内容,通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。一旦目标在场景中出现了违反预定义分析规则的行为,系统会触发预设置的联动规则,从而达到主动提醒的功能。

    天津天地伟业数码科技有限公司研发总监杨清永介绍,“智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支,是一种基于目标行为的智能监控技术。它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系,从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为,过滤掉用户不关心的信息,其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。”

    苏州科达科技股份有限公司监控产品线副总经理晋兆龙则表示,“目前视频图像智能分析主要是指运用智能分析算法,对输入视频图像进行自动或半自动的内容分析,提取客户所感兴趣的,关键有效的信息。”从智能分析系统的产品形态来说,分为两类:一类是由智能算法+DSP来实现,常见于安装在前端的智能分析摄像机与智能分析视频服务器另一类是采用后端PC服务器加智能分析软件的运行模式。

    前端监控智能化

    大安防时代,视频监控逐步朝着“三化”发展,网络化、高清化技术不断出现亮点,智能化却始终难以取得突破。但随着嵌入式摄像机的出现,智能分析前置化正逐步让摄像机真正“智能”起来。

    前端智能是将智能分析算法嵌入到前端摄像机,对采集的视频内容立即进行分析,提取出画面中关键的、感兴趣的、有效的信息,形成结构化的数据。嵌入式视频分析可以在前端直接对视频信息进行处理,减少了视频信息上传的网络带宽压力,并且安装简单易于系统集成。同时还可以支持前端存储,无需进行图像的远程传输,并因此可以对图像进行高质量的前端存储,如果用户需要获得图像信息,则可以通过分布式事件搜索完成,并通过点播获得高质量现场画面。

    科达晋兆龙介绍到,“前端智能分析的优势在于每一路前端摄像机都可以做智能的实时分析,消灭延时,减轻后端的计算压力,可以做到无遗漏的智能分析。同时,解放后端的计算资源,以集中优势计算资源做更深入的分析。在实现方式上,智能前端化是目前的一大趋势。”。天地伟业杨清永表示:“虽然后端服务器可以应用更为复杂的算法,特别是那些移植到相机中需要大量优化和改进的、以及前端无法实时运行的复杂算法,分析效果相对前端产品要好。但随着前端处理芯片性能的不断提升,智能分析功能前移已经是现在技术发展的一个必然趋势”。

    后端管理平台化

    在“前置分析”的智能时代,后端的管理显得暗淡了些,但在智能化进程发展过程中,很长一段时间内,视频监控系统的智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现。这种方式有其独特的优势,比如后端分析模式方便排除故障,并可以有效的解决存储容量的压力;比如不需要前端摄像机具有智能分析功能,只需要上传视频流给智能分析服务器即可;再比如因为硬件结构决定了智能分析服务器具有超高的处理性能,一台智能分析服务器可以同时处理几十路前端视频流等等。

    “后端服务器可以应用更为复杂的算法,特别是那些移植到相机中需要大量优化和改进的、以及前端无法实时运行的复杂算法,分析效果相对前端产品要好,”天地伟业杨清永表示。

    分析运算集中化使基于后端服务器的选择获得了大量机会。设备配置和设备故障排除变得简化,用户在一个地方就可完成安装或修改,可操作性得到了保障。

    智能分析服务器在市场上应该还算是主流产品,服务器产品有软件开发周期短、项目应用灵活、改造项目适用性强等特点。同时比较复杂的智能分析功能需要的计算量还是很大,完全移植到摄像机中需要大量优化和改进算法性能和提高前端设备硬件成本。而基于x86的服务器是目前运行这些复杂算法的最好选择,成本相对较低,能够达到的分析效果也最好。

    前端VS后端合力才是赢家

    无论是前端智能,还是后端平台,都有优缺点,无法相互取代,两者最合理、最平衡的折中方式即是前端+后端的双赢模式。广东迅通科技股份有限公司软件部刘志翔表示:“前端智能优点是方便、无人值守,一体化,缺点是受到前端芯片体积限制,性能不佳,只能作为普通辅助手段;而后端服务器优点是性能强大,无限发展可能,缺点是后处理最终效果有一定局限性”。

    深圳中兴力维技术有限公司杭州研发中心部长兼算法总工潘晖认为,“二者的基本差别之一就是智能分析和视频数据网络传输的先后关系。相较而言,后端智能化产品特性相对前端智能化产品更加薄弱,但是其易定制、易集成、功能更全面、计算性能更强大的特性在软件服务框架下,显得更加契合,而前端智能化所面临的用户体验和错误数据处理问题,技术功能和指标问题以及市场经济等效益问题,也是后端智能化需要面对的问题”。

    无论是前端的采集多么智能,还是后端的运算多么强大,两者互为补充,才能事半功倍。科达晋兆龙综合前后端优缺点后认为:“从某种意义上说,前端和后端配合起来做智能分析,才真正让视频图像智能分析大数据化”。天地伟业杨清永则认为:“如果前端智能产品可以将背景建模等初步分析结果同步汇总给后端服务器,将大幅提高后端服务器规格”。

    大数据时代下的智能分析

    安防大时代的到来,带来了海量的视频数据,仅靠人眼紧盯屏幕已无法满足需求。随着智能分析的出现,智能化的力量协助人力从繁琐且复杂的工作中解脱出来,取而代之的是机器的检索和智能的分析。智能前端将数据进行集成,后端计算机和服务器将集成的数据进行智能运算和分析。不仅解放了安保人力的繁重工作,而且能迅速且精准的在大数据中找到目标图像,成为安防技术进击性的大突破。杭州海康威视数字技术股份有限公司研发工程师孟祥广表示,“通过大数据技术,进行实时智能分析和数据挖掘,让视频监控从基本的存储、人工抽检,进步到高效事前预警、事后分析,实现智能化的信息分析、预测,进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息,为视频监控领域业务带来深刻的变革”。

    其实自视频监控进入网络化时代以后,越来越多融入IT新兴技术,大数据技术在视频监控领域的广阔发展路径已经显现,不少厂家正致力于通过将大数据技术和视频监控业务的完美融合,打造大数据时代的视频监控解决方案,不可否认未来智能视频分析将为大数据业务带来深刻的变革。

    应用:三大领域齐开花

    据了解,智能视频分析技术起源于国外,起初主要是一些实验室及军方应用的产品,而且主要用于反恐,后来逐渐走向工业及民用,主要在机场、军事、银行、交通等场所使用。近几年智能分析发展迅速,应用已经比较成熟,并在智能交通、平安城市建设等领域取得了不错的成绩。中兴力维潘晖认为:“智能图像分析的成熟运用,实现了交通管理的科学化、现代化,通过数据采集和数据智能分析功能,通过实时分析加工,获取交通状况信息,智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能,对视频画面中的数据进行高速分析,从而提炼出对监控和预警有用的关键信息”。


    本文转自d1net(转载)

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  • 云计算模式所带来的按需快速交付能力以及潜在的成本节约能力,对企业来说都是值得提前拥有的优势。但与此同时,企业也需要继续注意信息安全问题、合规问题以及性能和商业模式问题。 IT环境的变化和企业新的需求都对...

    云计算的兴起,将会促使越来越多的企业投入云计算的怀抱,而SaaS等技术也将逐渐成熟。云计算模式所带来的按需快速交付能力以及潜在的成本节约能力,对企业来说都是值得提前拥有的优势。但与此同时,企业也需要继续注意信息安全问题、合规问题以及性能和商业模式问题。

    IT环境的变化和企业新的需求都对CIO所承担的角色提出了更多的要求,同时CIO也需要提升自己管理水平以应对日益临近的角色转换。

    四种CIO的角色

    按照角色或工作内容的不同,可以把CIO分成4大类:第一类是服务型CIO,这一类CIO通常在企业范围内为企业提供IT服务,以及管理IT设备和供应商;第二类是内部型CIO,这一类CIO通常与非IT同事合作,他们更关注企业的战略、商业执行流程和创新、新产品开发以及合规性;第三类是流程型CIO,这一类CIO更关注企业的商业流程,如开发采购、设施、运营和分享服务,这一类任务常常是非IT任务;第四类是客户型CIO,这一类CIO通常与外部客户/合作伙伴合作,销售并提供IT功能的产品和服务。

    微软CIO Tony Scott认为, CIO们的职责已经发生了重大变化,CIO的工作重点将从后台支持转向运营和管理等其他业务领域,并积极地参与到企业内部战略和业务流程的制订当中。这种角色的转换只是一个方面,并不代表着全部,传统的后台支持、保障资源等工作仍是CIO和IT部门非常必要的组成部分,而CIO其他方面的角色,是在完成传统工作的基础上,衍生出来的新的附加角色。如果CIO们能够在新的角色上做得更好,就能够为企业带来更多价值。

    CIO角色和功能的具体变化幅度和内容还要看不同的企业、不同的行业以及不同的国家和地区,就拿企业的成熟度来说,不同的情况就可能会出现不同的结果。因此,未来CIO的职责会发生多大变化还是一个未知数。但可以肯定的是,这种发展的趋势已经为CIO们提供了一个很好的机会,他们将会从原先传统的提供服务的角色上走得更远。

    CIO不能吃老本

    孙秋萍 中国工商银行股份有限公司潍坊分行信息科技部副经理

    在当前生活中,正如张志以前很喜欢说的话一样,“在IT行业混,三个月不学习,就会落伍。”作为企业CIO,如果自己的知识得不到及时的更新,那就会被很快的淘汰,就像张志一样从CIO到CIO助理,也许最后会更糟。

    老本总会吃完的

    CIO不能失去自己的人生目标,不能吃老本。作为CIO应该学习了解最新的IT技术和管理。特别是对于从技术人员升职到CIO岗位的人员来讲,更是重要。在参加工作时,自己原来学到了很多知识,并且非常用功努力,在工作中会感到顺风顺水,职位在不断提升,待达到CIO的位置(或者接近CIO的位置)时,大部分人往往会失去努力的方向,在学习提高技术上的热情减少,尽情的享受目前的生活。

    人的知识积累是有限度的,更何况IT技术的升级换代速度非常之快,不学习新的技术,在江郎才尽的时候,也就是自己的CIO岗位让位之时。CIO应该给自己不断的制定一些近期的目标,跟踪IT的最新技术,当然CIO学习的是高端的理念,不一定是具体的技术,做为企业的信息管理者,应把握IT新技术的关键理念。

    要做信息技术的引领者

    CIO应引导企业自身的需求向新的技术发展,作新技术的倡导者。IT新技术层出不穷,而企业的发展需要一个相对稳定的环境,在IT应用上就会滞后于社会的发展。如果不在日常的工作中加强这方面的引导,自己的技术得不到更新,而且在领导眼中,你的能力也会越来越受到怀疑。

    因此,CIO应增加创新意识,未雨稠缪,把IT的新技术不断地引入到企业中,潜移默化地更新人们的意识,可以逐渐地应用一些技术,这样自己不但熟悉了新技术、新应用,而且,企业如果全面进行IT更新时,自己仍然是技术的领导者(CIO)。

    最后,CIO应做好和企业领导者的信息沟通工作。技术是为企业服务的,是属于支持保障的范畴。

    作为CIO,平时应注重同上级领导的信息沟通,对企业发展的全局规划有深刻的了解,并能够提出一定的建议,这样就能在工作中占主动。分析目前企业的技术状况,评估实际运行情况,若发现不能适应企业的发展时,就要寻找突破,进行技术更新升级,这样在领导眼中,CIO还是技术的骨干。

    消除了技术萎缩,当然就不会出现CIO职位害了CIO本人的事情了。

    作为企业CIO,如果自己的知识得不到及时的更新,那就会被很快的淘汰,就像张志一样从CIO到CIO助理,也许最后会更糟。





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    本文转自d1net(转载)

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  • 随着时代的进步,以及各种科技不断发展,让我们日常生活发生了巨大变化,大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们生活变得更加方便快捷,而以此为基础创建智慧交通管理模式,能够对我国目前交通拥堵...

    2019-09-03 14:24:51

     

    随着时代的进步,以及各种科技的不断发展,让我们的日常生活发生了巨大的变化,大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷,而以此为基础创建智慧交通管理模式,能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决,让我国的交通领域能够实现规范发展,提高交通方面的管理效率。文章就此进行了简单的分析。

    无线传感技术和人工智能识别技术是物体感知和标识的主要方式,同时也是建设智慧交通的基础技术条件。智能识别就是物品中独有的二维码或是条形码等能够代表其身份的识别标签,在相关电子标签中记载着独有的位置信息和特征,随后通过人工智能设备能够对这些信息进行准确识别,随后将读取出来的信息上传到控制系统中心,进行分析与决策。无线传感网络主要是在监控目标区域中设置大量微型传感器,并由其组成全面的监控网络,各个节点之间主要是通过无线网络进行信息交流的,其主要的突出优势就是部署方便、低成本运行和灵活布置等特征。智慧交通中的传感器主要包括汇聚节点和采集节点等两部分内容。比如每一单独的采集点实际上都是一种小型的信息处理系统,能够自动收集负责区域内的数据信息,随后将收集上来的各种信息统一传送到其他的节点当中,或是传送到节点汇聚中心,汇聚节点再将综合信息发送到处理中心进行统一处理。

    智慧交通系统中的各个模块目前还处于一种单独作战,信息分离的状态,从而无法促进各个数据信息之间的有效连接,导致数据浪费现象较为严重。智慧交通云是以交通服务领域为主要目标的,属于一种融合云计算的管理技术,同时还具有云计算中的资源统一分析、信息安全与海量信息存储等优势,为城市交通的数据管理和共享提供有效的渠道。云计算实际上就是指在网络中集中大量高速计算机,从而形成一种大型的虚拟资源管理场所,能够为远程网络终端用户提供储存与分析计算的服务,用户可以租用服务商提供的云计算服务,而不用另外购买各种独立硬件。和云服务十分相似,智能交通中的云服务可以分成软件服务、平台服务和基础设施服务等三种内容。云处理平台也是智慧交通主要的研究方向,能够对海量数据进行分析、计算和存储预处理等工作,从而降低数据实时存储压力,提高开发潜力。

    智慧交通中的数据信息具有异构性、多样性和海量性等特征,从而增加了数据信息的处理难度,简单到来往车辆、各种交通设施的数据收集,复杂工作像是交通事件中的检测判断等工作,都离不开数据的处理工作。而智慧交通中较为常见的处理技术包括数据可视化、数据活化、数据挖掘、数据融合等技术,此外,还应该对数据进行选择上传,从而维护好个人隐私。数据融合也涉及到决策、通信以及人工智能等多个领域的数据处理技术,可以从决策层、特征层和数据层等三种角度出发,全面探测多源信息。因为数据融合这一过程还会涉及到大量的传感器和信息获取工作,因此在正式进行融合工作之前,还应该对相关数据空间和数据时间进行预处理,通过对准时空能够有效避免数据管理混乱状况,促进数据可靠性和一致性的有效提高。

    在现代城市发展过程中的一大问题就是交通拥堵,想要彻底解决城市发展中的这一顽疾,就需要以现代化高科技技术为支撑,建造城市中的智慧交通系统,从源头入手彻底解决城市拥挤的问题。在智慧交通系统当中涉及到云计算、大数据和人工智能AI技术等多种先进的科技,充分利用各种交通资源,促进交通成本的有效降低,让交通领域能够顺利发展。

    智能控制系统中还包括即时反馈、集中指挥、云端处理和信息采集等几种重要的板块。城市中的出租车司机、城市交警以及视频监控系统等是主要的信息采集源泉,将所收集到的信息数据及时传送到城市指挥中心,随后由相关计算机系统对大数据进行集中分析,并制定出城市交通的优化方案,将其反馈到相关管理人员和交通设施当中,从而对城市交通进行智能掌控。比如城市交通中的重要组成因素红绿灯系统,传统的运行模式都是根据固定的时间进行变化,从而容易导致某一方向中出现严重压车等问题,但是在智慧交通系统的管理控制之下,能够结合所收集上来的车辆速度、数量以及分布密度等因素,对相同方向中的路段进行智能分析,随后结合相应的分析结果,科学调控红绿灯的转换,能够促进车辆等待时间的有效降低。

    城市交通系统当中包括轻轨、地铁、出租汽车、电车和公共汽车等部分组成,而上述几种交通方式都有单独负责管理的机构,隶属于不同部门,同时处于一种分割运营的状态,从而降低了不同交通方式之间的转接效率,导致各个交通工具之间的协调配合能力较差,对交通整体的运力发生产生一定的不良影响,为此应该采取有效措施及时解决,以智能调度系统为基础,对城市整体交通运行状态进行科学规划,从而让各种交通方式之间能够进行有效的配合,促进各个交通环节的有效衔接,形成一种良好的交通网络,让乘客能够方便出行,促进交通效率的全面提升,降低空载率,促进城市交通资源的充分利用。

    私家车在城市交通系统中占据着重要的地位,和城市中的公共交通相比,私家车在日常来往中具有一种自由化、个性化和分散化的特征。而智慧交通的作用主要可以体现在对于私家车的引导和服务上,比如通过电子导航、路面显示器以及城市电台等工具为私家车及时传送交通信息以及路面交通状况,引导私家车有效避开城市中的交通拥堵地段,帮助私家车科学规划出行路线,对于城市中的停车难题,可以设计出相应的停车管理模块,并将一些公共停车区域的数据信息容纳到城市交通管理系统当中,让私家车出行可以根据手机相关APP软件来查找空余停车位,促进停车资源的高效利用。

    通过智能警示系统,能够进一步提高公众的文明出行观念,对于城市交通中那些翻越护栏、车辆逆行、闯红灯以及违反导向行驶等违法行为进行有效地惩戒。在人脸识别和车号识别等人工智能识别技术的基础上,利用公安机构中的相关信息系统能够对其进行准确定位,从而将具体的警示信息传送到违法人员的手机当中,或是利用城市中的公共显示屏幕来曝光具体的违法人员,让交警人员对其法律责任进行追究。科技支持、信息铺路,智慧城市主要是以各种先进的高科技为基础建立起来的,为此应该充分利用各种技术,包括数据通讯系统、计算机处理系统、数据采集系统等,同时还应该重视人工智能技术的合理运用。

    综上所述,智慧交通是一种比较复杂的管理系统,其中也涉及到各种方面的内容,需要多种系统和行业部门之间的有效配合。想要建设成智慧交通系统,就应该以先进的科技为基础,在政府部门的前头带领下,打造智慧交通,形成一种高效的管理体制,发挥出城市管理者的重要作用,促进我国交通领域的健康发展。

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    雷达,是利用电磁波的二次辐射,转发或固有辐射来探测目标,获取目标空间坐标、速度、特征等信息的一种无线电技术。可能很多人认为这项技术广泛应用于军事领域,在社会问题的处理上起不到太大的作用。其实不然,随着 社会的进步,雷达技术在社会各领域中的应用越发广泛。
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    大家都知道交通事故发生的一大重要原因是驾驶员反应时间过长导致制动距离大于车距。汽车雷达系统的预警功能很大程度减少了碰撞发生的可能性。ACC系统是以毫米波雷达为主要研究方向的汽车测距雷达系统。毫米波指波长介于1—10mm的短波长电磁波,通过目标对电磁波的反射来发现并测定目标位置。主要有双频CW雷达,扩频雷达和调频电磁波雷达这几种,其中调频电磁波雷达由于其价格低且性能稳定的特点成为消费者青睐的对象。
    调频连续波雷达,又称FMCW雷达。其工作时以混频输出的中处理信号进入混频部分,滤去干扰信号,通过比较反射信号和发射信号得到与被测距离成比例的频率差,利用返回信号的多普勒频移还可以确定目标的相对速度。在提前预知附件车辆车速的情况下,驾驶人便能够提前做出变速准备,发生事故的概率自然也就降低了。不仅如此,安装有多波束天线的FMCW雷达可以在接受不同强度电波信号时建立特征曲线,连续并独立地测量目标车辆的相对速度及方位角,不断滤除更新目标的位置数据以实现对目标车辆的连续跟踪。其系统的高敏感性使分析得到的数据更加稳定,也让它对车道以及弯道的分辨探测能力在众多车辆辅助系统中名列前茅。
    早在20世纪六七十年代,欧美国家就开始了对毫米波雷达的研究。改革开放以来,我国在悉心学习发达国家科技的同时取其精华去其糟粕,对西方先进车载雷达的吸收,应用及雷达信号后处理数据进行深入研究,于上海中科院创造出我国首个毫米波单片集成电路FMCW车用防撞系统。此后,清华大学,吉林大学等知名学府纷纷投入研究,并取得不错的成果。正是先人对先进技术的引进发掘,让我国的交通系统安全系数大大提升。
    不过,世上从来没有完美的事物。若不紧跟时代潮流实现自身的更新换代,就会被层出不穷的新产品取代。现在,人们对智能电子产品的依赖性越来越强,其产生的电磁干扰容易使雷达系统发生误判。因此,为时刻保障驾驶人安全,必须改进抗干扰系统,引入信息融合技术,使雷达和传感器相辅相成形成传感器网络,从而对外在环境有完整的感知,提高决策的正确性。其次,我国贫富差距较大,采用DSP技术处理雷达系统成本极高。我认为应当利用发展迅速的微细化工艺与微波组件制造技术,在提升探测精度的同时实现低成本设备的安装。最后,长时间处于电磁波辐射环境可能会危害驾驶人健康,科研人员在研究探测精度的同时若是能发掘出能最大限度被大气阻隔的频率带,毫无疑问雷达技术在交通安全领域的应用将长久造福于人类
    交通事故是如今对人类生命最大的威胁之一,它轻则造成高额的财产损失,重则夺走人们的生命,让家庭破碎,让骨肉分离。汽车雷达通过测距,拍摄,警报等等先进功能,使无数生命免予罹难。我认为,行车雷达系统象征着现代时段的技术走向,保障了惯常的行车安全。

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