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2019年3月23日，由雷锋网主办的“第二届中国人工智能安防峰会”在杭州举行。峰会特邀15位行业领军人物，讲述AI+安防行业赋能及未来思考。
作为在AIoT领域提出一系列端到端解决方案，并已在社区、园区、楼宇、校园等多场景试点的千视通，应邀参加本次峰会。在以“城市AIoT与边缘智能引擎”为主题的论坛上，千视通CTO兼联合创始人胡大鹏博士发表的《智慧园区·无感通行》主题演讲备受关注。
以下为胡大鹏博士演讲内容整理
(略有删减，仅供参考)
作为公司的联合创始人，在创办千视通之前，我曾在微软亚研院、ASTRI工作。我们的核心研发团队也大多来自香港应科院、加拿大McMaster研究院以及上海交通大学。我们为用户提供AIoT端到端的全栈解决方案，与佳都科技、川大智胜、比特大陆、明略数据四大股东的协同合作，致力于人与场景的融合，打造“无感通行”的智慧园区。
场景融合战略
说起AIoT，大家应该都很熟悉，即融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。
千视通的AIoT端到端场景融合战略主要包含四个方面：AI算法、IoT智能前端/边缘计算、大数据平台和NVR/服务器。
AI算法层面，我们主攻Re-ID行人再识别和Face-ID人脸识别这两项技术融合应用，目前Re-ID首位命中率高达97.1%以上，2018年刷新世界纪录，处于行业领先水平，这也是千视通AIoT战略布局的基础支撑。
在这套方案里，我们除了提供人脸闸机、人脸访客机、人脸门禁等智能硬件，也可以赋能老旧、普通的IPC，通过软硬件结合让它们变得智能，以最低的成本实现AI功能。公司现阶段研发的算法都已非常成功地嵌入前端，可直接应用。我们主要聚焦于前后端的全栈打通，从而实现万物智联。
千视通的AIoT方案正在园区、社区、校园、零售等场景中应用，今天我主要讲前三个，零售的技术逻辑与上述三者也较为相似。
AI+园区
先谈谈传统园区管控中普遍遇到的问题：
·安全管理有漏洞：传统刷卡、指纹方式需要强制配合，速度慢，体验差，存在代人刷卡、指纹膜等安全管理漏洞。
·布控识别存在盲区：进入园区后，很多地方甚至没有摄像头，即便有也由于对相机安装高度、角度、拍摄距离的较高要求，只能做到识别人脸，无法识别“低头族”等情况。
·园区成本改造成本高：很多园区仍在使用老旧硬件设备和软件系统，如要进行改造，成本会很高。
·事件预防能力弱：现阶段大多设备对事件的预防能力比较弱，单从火灾预警来讲，若采用普通的IoT硬件，需要安装很多传感器，如温度传感和烟雾传感等，但各种设备的能力范围有限，感知的场景和采集的数据单一，远不如摄像头。
在这种情况下，我们的解决方案分为四点：分别是无感通行、一人一档、利旧建新、火情检测。
·无感通行：当用户进入园区，不需要刷卡，利用摄像头就能识别用户身份，根据身份信息，管理通行权限，从而达到对园区的智能管控。
·一人一档：系统会对园区内人员进行跨时空的实时档案记录，档案里包括了用户的所有信息：身份、属性、每个时间段出现的位置、所做的事情等，基于这些信息我们也能衍生出更多的应用及人性化服务。
·利旧建新：在保持原有设备的基础上，将设备绑定边缘计算盒子，实现智能前移到边缘端。
·火情检测：在火情监测方面，比火灾自动报警设备更及时，一旦发现火苗、烟雾等，及时发出警报。
在系统的管理后台，会通过2D或3D地图，把检测的所有人和事进行关联、重建，这样“一人一档”更加精细化，从而做到对人员行为的智能化管理，例如黑名单报警，对出现在摄像头中的黑名单人员进行报警，类似陌生人报警、围栏报警、未授权区域报警、访客超时报警、人行属性报警等。
千视通在2011年，作为国内第一家推出视频摘要和检索系统的公司，一直主攻全目标结构化的视频感知智能，分为行人、车脸、骑行和人脸的各类属性，随着属性的颗粒度越来越细、越来越多，识别精度越来越准，目前行人目标检出率高达96%以上，处于行业领先水平。
那么人形Re-ID和人脸Face-ID怎么融合应用呢?人经过某些地方的闸机、门禁、卡口等，摄像头会捕捉到他非常清晰的人脸和人形照片;而在别的地方可能抓拍不到他的高清人脸，这时候我们通过联合不同的系统，获取到他的资料，根据底层的算法，把多个维度的信息和属性进行关联，属性越多，档案便建得越完善。
当然了，由于整个采集流程是无感的，所以采集的角度非常多样，图像质量不一定非常好，此时利用AI算法进行图像增强，比如通过超分神经网络算法将低清照片转换成成高清照片，从而实现身份识别。
另外，我们在侧脸还原技术上也有着很好的积累，针对只抓拍到的侧脸数据，根据侧脸的信息，把正面的特征提取出来，进行图像修补和增强，提高精确度。
在晚上或黑暗环境中，我们也有超夜视增强识别技术，可以把算法嵌入在前端的AI芯片里，把黑暗无光的照片进行恢复、分析，所以目前这个系统理论上可以24小时工作。
我们园区的方案，包括1个中心+5个模块：
智慧园区管理中心，数据的分析、储存都是在这里进行;门禁和视频监控主要是控制硬件;远程访问权限控制，这个很重要，园区如果有人过来访问，可以在网上预约登记，登记后就能在园区内出入;远程访问权限控制，主要是后台的授权，包括区域限制、访问的时间等;车辆管理子系统，跟人员管理类似，不过对象不是人，是车;在警报信息发布系统里，你能自行定义违规/禁止的行为，如果有异常情况发生，都可以进行报警。
以上是我们无感园区主要做的事情，我们尽可能在不干扰用户的情况下，把“一人一档”建起来，这也是”无感通行“里最重要的一点。
AI+社区
想象一下，这套方案应用到社区，又会带来怎样的质变?在传统的社区管理上有三个很大的问题，第一个是外来人口不断增多，特别是在一些发展中的城市;其次是流动人口基数很大，而管理人员很少，就造成了信息管理滞后。
千视通近来在广州花都区有一个项目，这些园区本身有一些门禁系统，还装有不少摄像头，但他们不太愿意把这些旧的设备全都换掉，希望在保留旧设备的基础上，打造成一个智能社区。
当社区基础设施智能化，我们就可以把房子变成“酒店式”的管理。建立一人一档，你在什么地方做什么事情后台处理器都知道，这样就能实时统计人口信息、房屋信息、出入信息，实现社区的全方位智能化管理，人来登记，人走注销，定期更新。
AI+校园
随着技术发展，学校也逐渐跨入智能化管理的行列。而根据社会调查显示，在学校里面主要存在以下问题：校园进出问题、宿舍陌生人冒用卡片进入、学生接送冒领及确认手段落后、学生逃课/上网考勤手段缺乏等，如果我们对每个学生都建一人一档，这些事情的管控都不难。
以千视通在河南平顶山市及多个中小学校园项目为例，我们提出并实施了智能人脸考勤系统的AI校园解决方案。通过建立一人一档，每个学生的档案，包括姓名、班级、学校、时间、位置，每个时间在做什么事情，他附近有什么人等，全都可以知道。
而家长也可以通过手机APP远程操作，如果家长没有时间接送孩子，可以在APP内授权某个人接送孩子，接送的画面能直播;家长也能随时观测孩子的学习情况，有没有去上课，有没有参与等。这对家长来说是非常方便的，重点是孩子也不会受到任何东西的干扰。
生态赋能，提供全链条服务
总结来说，千视通AIoT端到端解决方案主要分为四部分：尖端的算法、前端嵌入式方案、大数据平台基础，NVR/服务器，基于这四点，就可以做到无感通行，一人一档、利旧建新，还有事件检查等，从而实现多场景的融合。
技术其实都是一通则万通，未来我们会根据用户不同的场景需求进行更精确的匹配，希望我们用人工智能，让城市更加安全、便捷、智慧，谢谢大家!
旧的规则正逐步瓦解，从社会发展趋势来看，亟待处理的信息规模和应用场景复杂程度，持续以量级上升。新的秩序，则以科技跨界的形式重塑，而随着场景需求的挖掘，更多转型中的传统产业为技术下沉和普及提出了迫切需求，传统行业拥抱技术成为不可避免的趋势，人工智能注定渗透到人类生活场景的每一个环节。
“一人一档”的微粒化精细管理模式，也将从各大产业的方方面面，为智慧城市从安全管理向智能化治理的转变提供重要手段。千视通将致力于用AI技术构建一种全新的人与人、人与物、人与场景的连接方式，相信AIoT将开启下一程创新之旅，更加安全、便捷、智慧的未来城市，也指日可待。
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