2025-01-14 智能化学会动态 0
在2018年，网络安全的议题引起了广泛的关注。从郑州空姐事件到乐清女孩命案，再到滴滴出行和嘀嗒司机对乘客侮辱的事件，这些都让人们认识到了网络时代带来的隐患，以及法律面前的人性弱点。
随着技术的进步，人们生活方式发生巨大变化，但安全问题依然是难以解决的一道难题。亿欧采访了一家专注于车辆识别和视频结构化技术研发的公司——深瞐科技，其董事长陈瑞军表示：“基于视频结构化技术，可以预警车辆出行过程中的潜在风险，从而降低交通事故发生率。”
解决公安部门对于视频监控数据处理能力不足的问题，是促使视频结构化技术发展的一个重要推动力。视频结构化就是将原始视频数据进行提取、分析，以便获取关键信息。这包括：运动目标（如人或车）的检测与识别；画面中人物或物体特征的分析，如年龄、性别、是否戴眼镜等；以及追踪目标移动轨迹，如判断是否违反交通规则。
早在2009年，虽然这个概念尚未那么普及，但公安对于利用图像分析来辅助执法已经有了迫切需求。在这样的背景下，通过技术手段提高公安部门工作效率成为了整个安防行业的一个重点任务。
深瞐科技董事长陈瑞军认为：“单纯依靠人工观察查找图像中的信息，不仅效率低下，而且容易忽视细节。在这样的大背景下，我们必须利用先进技术帮助公安更有效地管理摄像头。”他还指出，由于人脸识别并非万能，它无法应对所有可能出现的情况，比如嫌疑人刻意躲避或者不配合拍照。而相比之下，视频结构化则具有更多优势。
通过深瞐科技提供的系统，对每一辆经过监控区域内车辆进行特征识别，并建立详尽的大数据档案，这样就可以实现对城市范围内所有车辆进行全方位管理。此外，该系统还能够根据不同类型车辆（如公共汽车、私家车）及其行为模式，为执法人员提供有针对性的指导。
例如，对于私家車，如果发现其频繁驶入无证停放区域，或驾驶员行为异常，可通过这些数据为执法人员提前做好准备，从而减少类似“滴滴顺风车”事件发生概率。此外，该系统还能用于预测交通拥堵情况及优化交通规划。当遇到特殊情况，如某条道路临时封闭，由于该系统掌握了大量关于各路段主要途径车辆起始目的地信息，便能够协助分析最佳通行路线。
此外，该系统还可用于经济预测，因为不同的汽车型号代表着不同的经济价值。根据高、中低端汽车出入状况，可以初步判断当地区域经济水平，有助于房地产开发商或政府机构制定区域规划策略。
总结来说，大数据应用领域之一的是安全领域，而海量监控影像本身并不直接产生应用价值，而是需要对内容进行提取和分析才能产生价值。要实现这项目标，就需要解决如何将这些影像转换为可以直接表达对象属性和身份形状格式的问题，即所谓“视频结构化”。
然而，在产业界虽众说纷纭但共鸣之处，却存在两个共同拦阻因素：成本与市场接受度，最根本原因还是由于技术自身限制。
深瞐科技董事长陈瑞军向亿欧透露：“相较于面部识别和车牌自动读取，尽管我们后者发展较晚且由于特征定义模糊导致成熟度较低。但正因为如此，我们正在综合多种方法提升市场接纳度。”
目前，一般会将多个特征与面部结合起来，并采用关联性强烈的算法来提升准确性。此外，与AI视觉应用日益增多用户心态逐渐开放，将新工具融入社区治理、犯罪追踪、流量统计甚至商业决策中也越来越常见。
至于公司角度影响产品落地障碍，则来自团队成员理解行业经验积累方面。
对于掌握新技能AI公司来说，最大的挑战源自理解与经验积累问题。“中国十余年的安防经历，无论是在图象处理存储硬件建设上，都有相当丰富经验积累。不过，这些知识不能简单写在教科书上。”陈瑞军说道，“最终交付给用户的是服务或方案，而不是单一技巧。”
关于如何将这种复杂理论变现成实用产品，在今天看待这一切似乎是一个既复杂又充满挑战的事业。而作为这个领域里老兵，他独到的见解让我们更加清楚这一点：
他的两张王牌分别是拥有核心创新精神代表青春活力的年轻人才，以及数十年专业经验代表老兵精英。他坚信，只有站在AI视角去了解行业，同时寻求符合行业发展规律新产品才能取得成功。他询问自己如何继承过去几十年的成果找到创新点？这是每个企业必须考虑的问题。这涉及两个方面：首先明确自己的位置；其次探索最适合业务模式以最小成本取得最大效果。一切皆源自公司定位。他基于精准判断构建了算法SDK+硬件+软件完整布局，使得产品更加完善打磨出来，更具竞争力。
最后，无论是从产品还是服务角度看，只要准备妥当只需不断打磨即可达到高标准期望结果。在他的看来，当你把握住核心优势—准确率高且处理速度快—加上当前迅速扩张阶段，你就会看到一个非常好的未来展望路径。
