千視通CTO胡大鵬：解讀AIoT無感通行園區的演算法與業務邏輯

3月23日，由雷鋒網 & AI掘金志主辦的「第二屆中國人工智慧安防峰會」在杭州召開。

峰會現場，千視通CTO胡大鵬以《智慧園區，無感通行》為主題，全面深入地分享了千視通AIoT場景融合戰略。

胡大鵬博士是香港科技大學計算機科學博士，曾任微軟亞研院博士後研究員、ASTRI(香港應用科學研究院)首席研究員，作為千視通的聯合創始人兼CTO，參與制定了千視通AIoT場景融合戰略。

胡大鵬博士在大會中提到，AIoT場景融合戰略由AI演算法、IoT智能前端/邊緣計算、大數據平台、NVR/伺服器等組成，可將Re-ID和Face-ID兩大演算法進行融合應用，賦能智慧園區、社區、校園、零售等多個場景，實現無感通行。

以下為胡大鵬博士的現場演講內容，雷鋒網作了不改變原意的編輯和整理：

大家好！我是胡大鵬，今天我主講的內容是《智慧園區、無感通行》。

作為聯合創始人創辦千視通之前，我曾在微軟亞研院、ASTRI工作。目前，千視通的核心研發團隊都是來自於香港科研院、北美以及上海交通大學的專家。

千視通與其他AI公司有所不同。現在業內頭部的AI公司大多都聚焦於單點人臉識別和Re-ID技術，我們除了深耕這兩項技術外，目前也在把這兩項進行融合，實現「無感」，業務邏輯是把人與場景融合在一起，打造「無感園區」。

現在，我們為用戶提供AIoT端到端的全棧解決方案，同時藉助佳都科技、川大智勝、比特大陸、明略數據四大股東的資金與資源加持，使得千視通有能力承接完成大量的諸如「無感園區」類型的數千萬級項目。

千視通的AIoT主要包含四個方面：AI演算法、IoT智能前端/邊緣計算、大數據平台、NVR/伺服器。

演算法層面，大家都知道千視通最初是做Re-ID和人臉識別的，在這些項目的研發期間，拿到了非常好的數據，現在可利用這些實戰數據和技術積累去做無感通行。

目前千視通主要聚焦在前端中心，公司儲備的大部分演算法，都在人臉、IPC、系統增強等領域，這些演算法現階段已經非常成功地嵌入在了前端，可直接應用。

在AIoT領域，我們也可以去賦能老舊、普通的IPC（後端也需要硬體和平台的支持），我們現在做的主要是加強AI和前端層，從而演變成全線的端到端方案。

千視通的AIoT方案可以用在什麼場景呢？園區、社區、校園還有零售。今天我主要講前三個，零售的技術邏輯與上述三者也較為相似。

什麼是無感通行？

在講無感通行前，我先談談普通園區管控中通常會遇到的問題，主要分為四種：

1.安全管理有漏洞：當人進入園區時，需要刷臉或刷卡，但這些環節都可以通過造假入內。

2.布控識別存在盲區：進入園區後，很多地方一方面沒有攝像頭，另外即便有攝像頭也僅可以實現把人檢測出來，或者是用Re-ID把人在不同的系統里進行關聯，但並不能建檔，所以無法知道這個人是誰。對此，我們把Re-ID和Face-ID融合起來，除了從不同的系統里拿到這個人的樣貌和外形信息之外，我們也把他的身份信息複製進去。

3.園區成本改造成本高：很多園區仍在使用老舊硬體設備和軟體系統，如要進行改造，成本會很高。

4.事件預防能力弱：現階段大多設備對事件的預防能力比較弱，單從火災預警來講，若採用普通的IoT硬體，需要安裝很多感測器，如溫度感測和煙霧感測等，但各種設備的能力範圍有限，感知的場景和採集的數據單一，遠不如攝像頭。

在這種情況下，我們的解決方案分為四點：分別是無感通行、一人一檔、利舊建新、火情檢測。

無感通行

什麼是「無感通行」呢？當你進入一個園區之後，我不希望用戶知道你在管理他，他不需要主動刷臉刷卡，他一入園區後，在不干擾他的情況下，利用攝像頭先對用戶進行識別，然後把他的資料和屬性調出來，根據他的身份，對園區進行智能管控，對用戶提供通行服務，所以叫「無感通行」。

一人一檔

如果我可以把每個人的ReID關聯起來後，再把人臉信息加進去，就可以在底庫裡面把他的身份信息拿出來，然後再進行關聯，在此之上，便可以為每個人建檔。

建檔之後的任務，千視通自身已經做了很多優化工作，比如把所有人的信息分解出來，然後建一個檔，檔案里包括了用戶的所有信息：身份、屬性、每個時間段出現的位置、所做的事情，這之後也可以衍生出更多的應用。

利舊建新

我們的產品可以稱作為「利舊建新」，這麼叫的原因是希望把原來的普通IPC，在後台加一個盒子，或者再台伺服器，從而把攝像機的能力，變得更智能。

火情檢測

最後是事件監測，我們做的一款產品叫「火情檢測」。

無感同行通過2D或者3D地圖，然後在地圖裡把無感通行里檢測的所有人和事都進行重建，然後把他顯示出來，我們甚至可以建立一人一檔，可以知道這個人在園區里怎麼走動、也可以知道他的身份，在每個點裡都能實時把這些人檢測出來，然後把他解析度最高的抓拍人像，跟人形去做關聯，使得他在園區攝像頭下的所有行為我們都可以掌握。

知道這些信息後，然後進行統計建模。

比如可以把園區行人的資料跟公安黑名單進行對比，如果識別出某人是逃犯，就可以實時自動關閉園區大門，然後通知警方和管理人員辦案。

下圖是千視通做了很多年的屬性提取和分類，隨著屬性的顆粒度越來越細、越來越多，識別精度越來越准。

那麼人形Re-ID和人臉Face-ID怎麼做呢？

人每經過一個地方，如閘機或門禁，在門禁里，我可以採集到他非常清晰的照片，經過一些卡口時，整個人也可以看清楚，但如果在其他地方，就可能看不清楚他的人臉。那麼在這種採集不到高清照片的場景下該怎麼辦？

在園區里我們實時從不同場景和不同的設備上，採集人的各種人臉圖像和人形軌跡，最後用底層的演算法，把多個維度的信息和屬性進行關聯，屬性越多，檔案便建得越完善。

當然了，由於整個採集流程是無感的，所以採集的圖像有時候質量不一定非常好，這時候需要我們用非常複雜的演算法進行圖像增強，比如通過超解析度識別技術實現低清人臉的識別，從而進行高清人臉以及進行身份比對。

另外，我們在側臉還原技術上也有著很好的積累，針對只抓拍到的側臉數據，從而根據側臉的信息，把正面的特徵提取出來，進行圖像修補和增強，提高精確度。

如果是晚上怎麼辦？在園區，現在有超夜視增強識別技術，可以把演算法嵌入在前端的AI晶元里，把黑暗無光的照片進行恢復，然後進行分析。現在這個系統理論上可以24小時工作。

最後是剛才提到的一人一檔，每個人的資料都在這裡。有了這些資料以後，我們系統有些標準的應用，類似於黑名單報警、陌生人報警、圍欄報警、未授權區域報警、訪客超時報警、人形屬性報警，這些都可以做。

我們前端是允許普通的IPC連接到我們的盒子，或者是在後台的機器里做分析，還可以買我們設計的攝像頭，千視通已經有一些演算法，也可以提供一些標本配備，比如與閘機或者是訪客機，以及加上人臉終端去提升性能。

我們園區的方案，包括五個模塊中心：

智慧園區管理中心：我剛才提到的分析、儲存環節都是這個中心在做處理。

門禁閘機控制和視頻監控系統：這兩個產品形態比較簡單，主要是控制硬體。

遠程訪問許可權控制：這個模塊很重要，園區如果有人過來訪問，可以預先在網上登記，登記之後，進入這個園區即可。後台授權也有一些功能，管理員可以根據你的身份，自動設置你哪些地方可去，哪些地方不能出去，以及獲取訪問時間等。

車輛管理子系統：車輛管理子系統也差不多，只不過對象不是人，是車。

警報信息發布系統：管理員可以在系統里定義哪些行為違規、什麼可做、不可做，如果有違規事項發生，及時報警。

以上主要是我們無感園區要做的事情，我們儘可能在不干擾用戶的情況下，把一人一檔建起來，這是我們無感通行里最重要的一點。

如果把無感通行擴大，可以做什麼事情呢？

我們發現在社區的管理上有三個很大的問題，第一個是外來人口不斷增多，特別是在一些正在快速發展的城市，流動人口基數很大，管理工作人員少、信息管理滯後。

千視通近來在廣州花都區有一個項目，這些園區本身有一些門禁系統，還裝有不少攝像頭，但他們就不太願意把這些舊的設備全都換掉，希望在保留舊設備的基礎上，打造成一個智能社區。以前很簡單，直接連到我們後台或者盒子等產品，老產品都可以變智能。

當這些項目做大以後，我們就可以把這些小區變成酒店式管理。

小區里的人在什麼地方，做什麼事情系統都可以知道，他原有的門禁，也知道有什麼人在裡面，所有門禁採集的資料會送到後台中央來處理，再加上一些攝像頭做的Re-ID和Face-ID的融合，基本可以實現一人一檔。它首先可以統計人口信息，然後是房屋信息，知道房子裡面有什麼人住，現在有什麼人在裡面。然後是出入信息，我們可以知道處於這個門禁的哪個位置，他在社區裡面跑，通過多個攝像頭融合，系統也可以把他的位置找出來。

在一人一檔裡面已經有這個資料了。然後在每個攝像頭位置都可以抓拍他的信息，從這裡也可以拿到他的短視頻，就可以全都管理和控制。

下一個是校園，為什麼提它？

近來我們發現有學校開始布一些感測器之類的智能產品，輔助校園管理。我覺得在學校裡面，有四個問題需要解決：

包括校園進出問題、陌生人進入宿舍問題、學生接送冒領問題、學生逃課問題。

我們去學校充分了解了其需求，他們有學生接送管理、校門進出人員管理、宿舍人員進出管理以及課堂出勤管理，如果我們可以對每個學生都建一人一檔，這些事情的管控都不難。

對於家長來說，他感受到的是什麼呢？因為每個學生，系統都知道他的檔案、姓名、班級、學校、時間、位置，每個時間段在做什麼事情，他附近有什麼人。

我可以提供一個手機APP給家長，家長如果沒有時間去接送，可以在這裡授權某個人去，在這裡登記，就像剛才園區一樣，可以在裡面先登記，然後這個人就可以去接送了。

接送也可以警報，到底是誰在接送你的孩子，還有接送的畫面、短視頻都可以看到。另外一個是你孩子在課堂，有沒有上課，有沒有參與，也都可以知道。這對家長來說非常方便，重點是無感，所有人完全不需要刻意配合，也不需要受到干擾，體驗很好。

總結來說，我們千視通主要的AIoT有什麼呢？

主要分為四部分：尖端的演算法、前端嵌入式方案、大數據平台基礎，NVR/伺服器，基於這四點，就可以做到無感通行，一人一檔、利舊建新，還有事件檢查等。我們的AIoT可以用在園區、社區、校園，還有零售等場景應用，未來可探索的場景更多，因此我們也需要更多的時間去挖掘。

這是我們公司的宗旨，希望我們用人工智慧，讓城市更加安全、便捷、智慧，謝謝大家！

關於中國人工智慧安防峰會

由雷鋒網& AI掘金志主辦的「2019中國人工智慧安防峰會」，是業內極具影響力的AI安防論壇，致力於推動中國「AI-安防」落地融合與「學術-產業」的應用交叉。

延續上一屆峰會的高水準、高人氣，2019中國人工智慧安防峰會再度站在演算法、工程和產品的最前沿，引導安防行業認知再升級。這是海康、大華、華為、阿里、騰訊以及多個AI獨角獸，因「AI安防」首次同台，峰會現場也聚集了海內外1000多位政企管理層和技術研究員，共同探討2019年的AI安防智能技術部署、前沿演算法應用與商業戰略布局。

本次峰會共設置「城市大腦與邊緣計算」、「世界頂尖演算法應用」、「前端動態識別與智能視頻雲」、「城市AIoT與邊緣智能引擎」四大議題，出席的15位演講嘉賓分別是：

上午場：阿里巴巴華先勝、海康威視浦世亮、大華股份殷俊、地平線張永謙、深瞐科技陳瑞軍、商湯科技張果琲、浪潮商用機器張琪。

下午場：香港科技大學權龍、原松下（新加坡）研究院申省梅、華為余虎、觸景無限肖洪波、曠視科技安洋、千視通胡大鵬、騰訊李牧青、中科院自動化所王金橋。

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