微視圖靈：AI行為分析算法與技術應用

9月27日，由電子發燒友和Elexcon聯合主辦的人工智能技術與應用論壇圓滿舉行，本次論壇邀請了專注在AI領域的優秀技術企業奧比中光、微視圖靈和愛華盈通，與現場觀眾一同分享了最新的人工智能技術。

微視圖靈CEO容顥從行業角度指出了安防近年來的發展，并為大家介紹了微視圖靈的AI行為分析算法與技術應用。安防行業從過去的模擬監控、數字監控再到高清化、網格化和智能階段，如今已經邁入了智慧化階段。整個安防市場的市值從2017年的6000億元攀升至去年的8000多億元左右。

在安防行業中，AI技術的驅動與顛覆力要遠超之前的高清視頻，隨著AI在該領域的加速落地，必將掀起新一輪智慧安防的改造與建設熱潮。

微視圖靈CEO 容顥

容顥隨后指出了安防行業面臨的四大痛點與挑戰。首先就是人易疲勞，即便是訓練有素的安防監控人員，在長時間監視下也會忽略不少信息。其次，由于報警響應時間過長，很容易錯失事件處理與干涉的最佳時機。第三，人工回放需要檢查大量的數據，不僅浪費人力物力，效率也非常低。最后，傳統的安防監控很難保證數據安全和隱私保護。

這些挑戰困擾安防行業數年，直到計算機視覺技術與人工智能技術的出現。計算機接管大量重復和耗時任務，可以提高安全監控的效率。計算機視覺技術加人工智能技術，將“看得清”
演變為“看得懂”，由“感知”轉為“認知”，給安防和視頻監控行業帶來了新的建設與升級熱潮。

微視圖靈借助AI行為分析系統，結合傳統的監控，實現了智慧監控的落地。這套AI行為分析系統基于AI神經網絡的深度學習算法，可根據人的肢體谷歌運動軌跡，來計算和判斷異常動作行為，接著通過客戶端預警、彈窗、語音提示和微信等第三方平臺推送發出報警信號，做到主動預警和提前預判。

感知層依然是IP網絡攝像機等傳感器，也可以是IPC和流媒體等多種取流方式，借助Intel的CPU以及Nvidia和寒武紀的AI計算單元，接入微視圖靈的AI算法分析層。微視圖靈的AI行為分析技術具有算法豐富、配置靈活、成本低和準確率高等優勢。

微視圖靈專注于計算機視覺與深度學習原創技術的研發，目前已有三十多種算法，適用于非法闖入、人員計數、人臉識別等多種場景，也支持定制開發。微視圖靈的算法根據不同區域場景下的動作定義來設置規則，根據其動作特性來進行計算和判斷，識別速度極快。

傳統的AI監控計數主要采用移動監測和人形檢測，而微視圖靈的AI行為分析技術采用了人體骨骼算法加深度學習，配以AI行為分析服務器，可將準確率做到90%以上。

微視圖靈針對不同的場景也推出了不同的AI行為分析算法配套產品線，比如用于政務中心、銀行、倉庫等小場景的小微系列AI-BOX服務器，用于各級政府機關的征鴻系列服務器以及用于智慧城市、軌道交通等大場景的鴻圖系列服務器。

微視圖靈的AI行為識別預警系統，根據不同的領域和應用分為智慧司法版、智慧校園版、智慧交通版、智慧養老版和智慧社區版，這些方案只要在有攝像頭的地方都可以用上。

以學校應用案例來說，微視圖靈的AI行為識別預警系統可以準確識別學生之間的暴力、打架斗毆行為，預防踩踏、實驗室火災或違規攀爬，也可以對社會人員在校門口徘徊等行為進行分析預警，確保學生安全。而司法版則如要用于監獄、看守所等司法場景，對監舍、周界、工間、崗位和出入口等位置的行為進行分析應用。