像監控最重要的作用在于事前預防，并藉助智慧影像分析（Intelligent Video Surveillance，簡稱IVS），做到防患于未然。
文/黃力堯（南針科技）
由于監控設備的需求日益增加，而工業化生產帶給用戶的最大好處，就是有大量優質又便宜的攝影機可選用。因此，現在住宅社區或廠區安裝上百支攝影機的情況，并不少見。問題是，這些攝影機有人在看嗎？
除了事后亡羊補牢，其實監控最重要的目的，在于防患于未然。例如在盜賊剛闖入管制區域，或中庭花園未熄滅的菸蒂剛開始燃燒附近的草皮時，系統就能發現異狀，而不是事后才追究是誰闖入（通常盜賊也帶了面罩），或是菸蒂到底是誰丟的，這些都已于事無補。但警衛面對成百上千臺攝影機時，只會感到疲憊，要怎么做到洞燭先機呢？IVS在這時就能幫上大忙了。
IVS常見應用
IVS可以簡單地被理解為「電腦看得懂畫面的內容」，并且能做出反應（當然這省略了很多細節）。這里所謂的反應，一般只是警報訊息;為了怕誤判，通常還是需要由人來進行最終判定。典型的IVS應用如下：
一、 看懂車牌號碼或特定文字、圖樣。
二、知道有人闖入特定區域。
三、發現冒煙或燃燒情形。
四、 將影像變得更清晰，或是減少攝影機的晃動。
五、 計算特定區域的人、車流數量與密度。
上述第二項的 「知道有人闖入特定區域」，這不是所有DVR老早就有的 「移動偵測」嗎？這哪有甚么智慧可言呢？這是大部分尚未接觸IVS的人的困惑點。筆者說明如下：
典型的移動偵測，將畫面分為若干方格，并偵測這些方格中的畫素改變，進而判斷是否有物體在移動。這種情況下，任何物體移動均會造成觸發，無法排除自然現象（如風吹草動、雨滴、煙霧等）誤判因素，若有蒼蠅飛到鏡頭上停著，也會造成誤判。移動偵測之所以不常被使用的原因，正是在于誤報頻繁，變成「放羊的小孩」。
移動偵測 應降低誤報
因此智慧影像分析在此類闖入偵測應用上，需要做到下列各點：
一、 知道什么是主物體、甚么是從屬體。
二、 能排除風吹草動、雨滴等自然現象干擾。
三、 能排除因天候、光缐（如日出日落）所造成的影像變化。
四、 能排除異常閃光（如打雷）造成大量像素變化、但沒有實體（無法形成連續運動軌跡）的外在干擾。
以圖一、圖二為例，說明如下：
設起始點0，道路1、2為民用道路（非管制），道路3為軍事基地（管制區，管制點設于紅缐處）。按理說，車輛自0開往1、2時，均不應觸發警報，只有闖越3之紅色管制點時，才會觸發警報（請見圖一）。
圖一
若于夜間，因開車燈之故（請見圖二），當車輛自0開往5時，就算其目的是往左／右轉，而非進入軍事基地，但因在第5點處時，車前燈照明范圍已進入紅色管制點內，故一般的移動偵測會發生誤報。
圖二
料進庫入庫管理和檢查是倉庫的職責之一。數量有誤是手寫收據方式的常見問題，工作人員將無法獲取進料、運輸和庫存的確切數字，也無法實施先入先出（FIFO）控制。更糟糕的是，工作人員將需要花費更多的時間尋找原材料，并且無法有效地追蹤來料。因此，IEI 推出倉庫管理系統（WMS），利用云計算實現便捷且可追溯的管理。
優勢
產品選型
AFL4系列：適合需要高速連接、嵌入式和低功耗的工業平板電腦
uIBX-260-EHL：iEi威強電全新推出的超緊湊型迷你工業電腦
TANK-XM811系列：AIoT行業的高性能模塊化工業電腦
IKARPC 和 AFOKAR 平板電腦的3G/4G 通訊優勢可以將車輛實時信息發送到調度中心確認車輛位置（GPS）和駕駛狀態（OBD-II），由此可以提高車隊管理和調度效率。IVS系列車載計算機的設計具有高可靠性，適用于惡劣的環境。提供了豐富的I/O端口，可與車內的多個外圍設備連接，以滿足不同的應用。
子科技M1手機發布會圓滿結束，然而科大訊飛火了。
其實在業界，像科大訊飛這樣默默發力行業解決方案的公司并不在少數。英特爾作為智能行業執牛耳者，最近將智能行業中默默領先的公司聚在一起，探討智能行業的下一個變革。
2016年10月21日，英特爾2016中國行業峰會在珠海成功舉辦。除了英特爾公司行業解決方案集團中國區總經理梁雅莉、全球行業總經理Shannon，科大訊飛聯合創始人、訊飛研究院副院長王智國以及北京大學國家發展研究院教授薛兆豐，還有華為、珠海習悅等企業一并受邀參展。
如果你在會場，一定會驚嘆于竟然有這么多創新者在積極勾畫我們未來生活的模樣。
中國擁有60個以上城市交通擁堵極其嚴重。但其實，交通擁堵的治理應首在預防，即能根據道路的現有交通狀態預測分析出短時間內的交通狀態變化趨勢，并對可能出現的擁堵現象進行紅綠燈的調控，以避免擁堵或緩解擁堵程度。因此，如何建立長效模型對交通擁堵進行及時預警是城市智能交通系統優化的研究熱點。
比如說：一套能夠根據車輛和行人自動調節的紅綠燈控制系統。
珠海習悅最新產品，“Deep Traffic Eye”向我們展示了公共交通的智慧模樣：
珠海習悅對海量1080P交通視頻進行云端的深度學習神經網絡計算，可以實時提取出每輛車的車速、轉向及角度、車量密度、車流量等信息。借助大數據分析，率先實現了交通路況的實時感知，并自動調節紅綠燈進行相應的誘導。
公司非常自豪地介紹，他們是目前中國唯一一家將最新的深度學習技術大規模應用在交通分析上的公司，并且在模型中考慮了交通中行人的因素。“其實中國很多地方政府都想要改造交通狀況，我們希望這套系統可以把公共交通變成真正服務人，而不是讓人去適應。試想一下，如果老人在過馬路的時候摔倒了，我們的綠燈會貼心地為他們多等待一會，而這些都是自動實現的。”想要達成這個目的，僅靠傳統的智慧交通的方案還遠遠不夠。行人才是影響交通的重要因素。
“Deep Traffic Eye”在國內率先將行人數量及動作行為作為信號燈智能調控的主要考慮因素之一。這在之前的技術當中是不可想象的。傳統方式只能做到基于車輛的調控而無法實現對行人數量及行為的判斷。該技術在目前人工智能和智慧交通領域當中的公司中是史無前例的。
產品創立之初，為了真正解決復雜環境下的交通問題，大家就對這套系統提出了幾個基本要求：
（1）為保證系統穩定性，所采用車輛、行人檢測算法的復雜度應與畫面中的車輛、行
人數目無關。
（2）針對不同環境，檢測算法支持三種運行模式，即正常模式，高靈敏度模式，災難
模式。
（3）針對常見的干擾因素，包括但不限于惡劣天氣、車輛反光交疊、輛陰影交疊、車
距近（在畫面中重疊）、畫面抖動、路面拋灑、遮蓋物，具有對應的補償或校正算法。
（4）車輛跟蹤算法可以在三維空間中重建所有車輛的移動軌跡和速度。
對于從業者而言，這套系統最核心的競爭力是：
車輛檢測識別
（1）高精度的車流量檢測，準確率大于等于 98%。
（2）車型分類（（1）中、小、微型載客汽車；（2）大型載客汽車；（3）中，輕型載
貨汽車；（4）重型載貨汽車；（5）摩托車。）
（3）車速的估算。
（4）車輛追蹤，實時跟蹤每一輛車在畫面中的移動。
（5）車輛行為識別，車輛轉彎，換線等車輛動作的檢測與識別。
行人檢測識別
（1）實時地統計交通路口不同運動方向的行人流量，人數密集警告。
（2）檢測統計十字路口正在等待的行人數量。
（3）行人追蹤，實時跟蹤每一個人在畫面中的移動。
（4）行人行為檢測。在人行道上，逗留過久、行人倒地、不遵守交規橫穿馬路等行為。
這家做了智慧交通系統的珠海習悅，其本質是一個計算機視覺解決方案公司。系統用到的視頻識別追蹤技術脫胎于西安交通大學的國家教育部重點實驗室”，除了交通領域，單獨來看習悅的計算機視覺方面的產品也讓人頗為驚嘆。
習悅公司在本次展示了其最新的手勢識別、人臉識別、物體識別產品。記者在現場體驗了習悅展示的人臉識別產品，該產品具有：“多人臉檢測（10人以上）”、“年齡識別”、“性別識別”、“情緒識別”、“人臉朝向識別”、“視線識別”等多項功能。同時識別速度很快，讓人驚嘆，物體識別和人臉識別的速率都達到ms級別。
習悅公司的陳谷雨表示，公司專注于人工智能核心“深度學習”神經網絡技術，具有完全自主知識產權的人工智能系列產品已經大量運用在機器人、智能硬件上。業務同時涉獵云端和終端。云端業務聚焦于智慧交通領域，終端業務則劍指物體檢測、行為檢測、手勢識別、人臉識別技術智能硬件方向的應用。公司在深度學習領域，已經與Intel開展了深度合作，風起于青萍之末，歡迎更多的不同行業企業共同探討未來人工智能的落地應用。