臻识科技 CEO 任鹏:边缘计算赋能智慧城市

发布:科技 时间:2018-07-09 15:25

2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,得到了宝安区政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会,旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。

6月30日,2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)继续进行。在上午的计算机视觉专场中,臻识科技联合创始人兼CEO任鹏发展了主题为《边缘计算赋能智慧城市》的主题演讲。

臻识科技 CEO 任鹏:边缘计算赋能智慧城市

比如说在智能交通领域,停车场需要的相机是什么样的?它可能需要对车辆身份接近99.9%的准确度,因为它涉及到支付,所以对识别率的要求比较高,对车速限制比较高。卡口则相反,对识别率的要求要低一点,而对车速限制比较低。对交通的流量控制、信号灯的规划等等,这些领域对车辆的识别又有另外的需求。所以单从交通领域,它就已经细分出很多场景。

臻识科技 CEO 任鹏:边缘计算赋能智慧城市

目前在智慧城市领域,大部分的应用都还停留在中间这一层,就是对象层,而且很多场景里面底层的应用(像素层)问题都还没有完全解决。以前面几位嘉宾举的例子来说,比如说一个人脸前端抓拍、云端识别的应用,如果我们前端抓到了人脸,它是不清楚的、模糊的,其实对这个系统的识别是非常有压力的。比如说有的应用是前端的人脸识别,云端根据识别的结果再来做决策,如果前端的识别老是出问题、有误报,也会影响整个智慧城市运作的效率以及决策的准确度。

当然要实现这样一个全智能的相机有很多难点,从我们的经验出发,从下面三个点展开:成像、算法、制造。

臻识科技 CEO 任鹏:边缘计算赋能智慧城市

在做一款相机的时候,我们先要解决它的硬件、结构、热设计、光学等等问题,当解决完这些之后,相机的ISP是一个核心的问题,普通场景的ISP的核心是拍照或者摄影时,感知这个场景是什么就可以了,包括最近有一些手机厂家,他们的相机里加入了一些场景的识别功能。目的就是识别场景之后,能选择一组更适合这个场景的ISP参数,然后让成像更好。

但是智能相机的目的是把这个场景里我所有关注的物体拍清楚,它基于的东西就是物体,所以智能相机的ISP的核心是基于物体的感知。这又变成了一个是先有鸡还是先有蛋的问题。一个场景里只有一个物体还好,但如果有多个物体,对当前很多ISP的架构设计是需要有颠覆性的。

在安防场景下,很多应用需要低快门的实现,因为有运动模糊的出现,我们要拍出更清晰的目标,所以我们的快门限得比较低,很多时候会限定在5毫秒以下,有的场景甚至会采用全局快门的相机。在这种场景下,我们还要面对场景照度比较低,反差的场景比较大。其实这是很困难的,比如说我站在这里,我看门口,因为有强光打着我,其实我是看不到外面的情况,在相机上也是一样。

所以我们现在解决这些问题的时候更多地是采用场景的细分、物体的识别,然后再通过经验上的东西指导ISP的设计,以达到理想的效果,这也是一个阶段性平衡的效果。

臻识科技 CEO 任鹏:边缘计算赋能智慧城市

网站地图