人工智能就像电力,NVIDIA开始为智能安防行业“供电”
▲ NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Talla
老大哥正在注视着你!
街头巷尾,数以亿计的摄像头正在注视着你的一举一动。数据显示,到2020年,摄像头的数量将达到10亿。这些摄像头在一周7天的时间里,每天24小时不间断工作,持续产生海量数据。
以往,当你成为警察的猎物,他们还要通宵拖着监控视频进度条来找到你一掠而过的身影;现在,他们将不费吹灰之力在万人之中精准识别你,无论是你的性别、着装还是年龄……
曾专注于游戏、显卡等领域的NVIDIA正在武装这些摄像头,同时运用深度学习与人工智能大数据处理来减轻警察们的工作量。
“人工智能就像未来的一种新形式的电力,每个行业都要用到相关技术”,NVIDIA全球副总裁、Tegra事业部总经理Deepu Talla对此深信不疑。
在人工智能和深度学习应用到智能视频分析之前,都是人工在做这样的事情,无论是在准确率还是运行速度上,表现都非常落后。
以往传统的计算机编程以一种二元的思维进行工作,准确率最高只能做到60%到80%,这还是世界上领先的企业,花了20年时间才做到的。而现在,使用人工智能与深度学习后,只需花一年时间,就可做到比以往任何时候都高的准确率。
▲ 传统识别技术准确率(灰色柱状)与人工智能识别准确率(绿色柱状)的对比
相应地,因为深度学习、GPU技术的高速发展,识别与分析的速率也将大幅提升。这将有赖于NVIDIA强大的深度学习与数据处理的计算平台。此前,他们推出了“装进机箱里的数据中心”——超级计算机DGX-1,完全可以胜任。
那么NVIDIA到底要怎么做?
▲ NVIDIA端到端的深度学习计算平台
主要用的是DGX-1;之后将训练好的数据存入到云和数据中心,这方面主要使用的是TeslaP4&P40;当然,也可以将这些数据部署到录像机和摄像头之中,这里主要使用的是Jetson TX1计算平台。
JetsonTX1是NVIDIA的一款嵌入式视觉计算系统,今年3月份正式在中国市场上市,该系统基于NVIDIA的Tegra处理器打造。在训练、识别以及分析方面表现非常优秀。
步骤如下:
2、数据训练;
3、将数据上传到数据中心和云中,还可以将数据部署到录像机和摄像头之中;
4、识别:简单来讲,就是把监控摄像头采集到的视频信息输入系统,系统会自动分离出所有人(包括人脸、衣着甚至背影)和所有汽车(包括车牌、颜色、年款)。
目前NVIDIA在国内的安防硬件合作厂商,很多都是使用这款Jetson TX1进行硬件的打造。比如宇视科技的结构化只能分析服务器就这基于这一平台打造。
NVIDIA的另一合作伙伴海康威视年初推出了一款“刀锋服务器”,它基于16个JetsonTX1处理器,相比于配置了21块CPU的同等性能服务器来说,刀锋需要占用的空间仅为其1/20,所消耗的功率也仅有其1/10。
在DeepuTalla的构想中,在IVA市场,NVIDIA希望在IVA市场缔结更多的伙伴关系,同时希望能够让现有的合作伙伴的合作关系更为深入,比如说跟海康威视与NVIDIA的合作就非常地深入,比如训练服务器以及摄像头这方面。
目前,NVIDIA已经与国内9家智能安防硬件供应商展开合作,安博会上,他们的服务器与摄像头产品都有展出。
NVIDIA的GPU正在让深度学习的进程不断加快,同时,在国内的安防行业,NVIDIA也在积极发展合作伙伴,希望在这个行业占据支配地位。
无疑,老大哥也越来越具备人工智能了。
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