的盧深視：更快、更准，三維視覺可 「秒識」 你的真面目

技術的車輪滾滾而來，在視覺對智能安防的加持下，罪犯嫌疑人躲得過初一也很難挺過初二。視覺定義了智能安防，這也滋生了機器和二維、三維視覺技術的肥沃市場土壤。

此前，中商產業研究院發布的《2018-2023 年中國安防行業市場前景及投資機會研究報告》的數據曾表示：我國安防行業市場規模從 2012 年的 3240 億元增長到 2017 年的 5960 億元，年均複合增長率達到 13%。2018 年，我國安防行業市場規模會達到 6570 億元。目前，智能安防的需求依舊在擴散，許許多多的實力企業正在 「浮出水面」，的盧深視就是一個典型案例。

據的盧深視的創始人戶磊介紹，目前，公司已經實現 「雲、端、芯」 的產品布局，提供軟硬體一體化的解決方案，並且發布了哨兵、天眼、鷹眼、火眼、冰鑒五個產品系列。「我們希望能夠基於三維視覺技術，構建一個完整的閉環平台。」 戶磊表示，最終的願景是能夠構建關於線下空間中的人的行為軌跡，然後根據這樣的核心記錄，可形成數字化的相關解決方案。

的盧深視創始人 戶磊

近年來，有越來越多公安系統利用人工智慧視覺讓很多在逃罪犯嫌疑人迅速落網的案例發生，這很振奮人心。不過，從技術的角度看，戶磊認為，人臉識別技術的精準度還可以產生更理想的效果。

據介紹，因為傳統的安防網路相機僅能提供二維場景數據，所以目前安防監控市場上主流的視頻結構化服務都是基於傳統的二維視頻流。但是二維人臉識別利用的是人臉紋理在平面上的投影信息，視頻分析結果會受到遮擋、光照等問題的影響，服務性很差，從而產生誤識誤拒率高等諸多問題，在安防領域的諸多實際應用中有很大的局限性。而且，二維人臉識別的防作偽能力薄弱，圖像、動態視頻、高模擬面具破解人臉識別驗證的事件時有發生。

二維相機已經無法滿足高安全標準的應用，更擬人化的三維相機的需求應運而生。而人類是生活在三維環境中的雙目動物，需要三維感知與環境交互功能。

所以，三維人臉識別增加了深度數據的採集，可通過深度數據，計算出活動目標人體的大小、移動方向、速度，並重點突破目標跟蹤中的交疊問題，從而有效地提取目標人物身高、體型、步態特徵。同時，可以充分利用彩色信息與深度數據之間的優勢互補，突破當前二維技術的局限，準確地獲取人體身高、人體三維體貌、監控場景內目標人體的三維輪廓、目標人體之間的前後位置關係等信息，可以提供更準確的信息。簡單來說，三維人臉識別識別速度更快，識別率更高即使你可以矇騙過二維相機，但是終逃不過三維相機的法眼。

由於三維感測技術的應用潛力和技術發展，近年來，商湯、曠視、奧比中光等企業也相繼入局，推出三維深度演算法、三維深度相機等產品。而作為行業內擁有豐富經驗的企業，的盧深視在三維視覺的核心技術方面也表現出了明顯優勢：

1，基於結構光演算法實現對場景的高精度深度感知，在工作距離範圍內實現毫米級精度。

2，基於圖像處理演算法實現高精度鏡頭標定，精度達 0.01 像素。

3，基於 H264 編碼技術優化，實現海量深度數據的實時傳輸。

4，通過動態反饋技術實現深度相機實時自主校準，可以抵抗形變、溫度變化等，提高深度相機的穩定性。

在三維視覺的技術流中，也包含了結構光、TOF、雙目等。相比之下，戶磊認為結構光的方式是性價比較高的一種技術。「結構光是主動打光，它會受到外界環境光的影響，但其實這個問題已經可以得到很大的改善。」 戶磊解釋道。

此外，戶磊表示，的盧深視還擁有一個最大的特點：擁有百億級的三維資料庫。在某邊疆城市的反恐項目中，該公司曾作為三維核心技術及平台產品提供商，幫助某邊疆省份建立了全國首個 「三維人像資料庫」。「生活當中有海量的二維數據，但是三維數據的存儲量非常少。數據對於三維視覺技術應用來說是很關鍵的因素。」 他說。

值得注意的是，雲端芯是目前很多 AI 公司的比較經典或者標準的打法。為了實現一體化、全棧式的服務，依圖、獵戶星空、雲知聲等公司相繼提出了全棧式的概念。不過，戶磊表示，的盧深視在 「雲端芯」 策略上的側重不同。「對於我們來說，雲和端是最終可直接為客戶帶來產品的，芯是在算力上的一些布局。」 他認為，終端數據和雲端的結合，才能形成一個整體效果良好的系統。

「我們目前沒有自己造芯的考慮。」 戶磊直言自己的想法，他覺得從公司的規劃來說，精力需要花在 「刀刃」 上。在芯方面，戶磊介紹到，的盧深視希望從兩個方面努力：一是通過技術站進行一定的創新，快速適配當前晶元的發展趨勢。「比如目前很火的深度學習，該方法能夠有效地得到將來的更好的這種雲端和終端系統的加速，可以讓我們提供給用戶更高性價比或者高質量產品。」 他補充道。二是與晶元廠商進行深入合作，希望和他們建立互動，對他們的晶元設計和規劃產生一定的影響。

至於布局 「雲端芯」 的初衷，戶磊認為這不是拍腦袋決定的事情。「當前業界還沒有準確的標準定義，很多單獨做單目相機等的廠家，其產品無法達到上層應用的要求, 如有些相機的參數看起來比較理想，但是實際運用到產品中，會存在一些細節上的問題。」 他表示，希望去推動行業標準的建立。「相機和演算法形成標準以後，才可能會變成產業。」 他補充道。

題圖來源：pixabay

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