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。从郑州空姐遇害案件到乐清女孩命案，再到滴滴出行司机对乘客的侮辱行为，这些事件让人感到痛心并且无可奈何。这些悲剧都显示了当今社会技术与法律之间存在的矛盾，以及如何通过科技手段来保障人们的安全。
随着互联网时代的发展，人们生活方式日新月异，但是在这过程中，也有人为之发声，呼吁对于安全问题给予足够重视。亿欧记者采访了一家以车辆识别和视频结构化为核心技术研发公司——深瞐科技，该公司董事长陈瑞军表示：“基于视频结构化技术，可以对车辆出行进行预警，从而降低事故发生率。”
解决公安部门所面临的问题，视频结构化技术应运而生。这一技术是指将视频数据进行处理，以检测、捕捉和提取关键信息。包括运动目标识别，即判断画面中的是否为人或物；以及运动目标特征识别，如性别、年龄等。如果是车辆，则分析其颜色、型号等。
早在2009年，尽管视频结构化尚未如今般普及，但公安部门对于图像分析已经有迫切需求。在这样的背景下，由于摄像头数量限制，而人的工作能力有限，所以利用技术帮助公安解决监控管理问题成为了整个安防领域的一个重点。
深瞐科技董事长陈瑞军认为：“单纯依靠人眼去查找视频中的信息，无异于捞针。”他还说，“利用技术手段将视频数据中的内容变成直接表征目标形状、属性及身份的结构化数据逐渐成为行业共同趋势。”
相比于单一的人脸识别方案，视频结构化提供了更大的灵活性，因为它不需要被监测对象主动配合。而且，它可以有效地减少误判的情况，比如嫌疑人躲避摄像头。
商业价值在于挖掘和预测
深瞐科技提供的一种系统能够通过特征识别，对每个出现过的情景建立一个档案，并实现对城市所有车辆的大规模管理。此外，该系统还能根据不同类型车辆（如公交、私家）及其出行规律进行总结，并据此预测未来可能发生的情况。
例如，对于私家车，该系统可以通过标志判断该车是否属于运营范围内，如果违反规定，那么执法人员可以提前做好准备，从而有助于减少类似“滴滴顺风车”事件的事故发生。此外，该系统也能辅助分析交通拥堵情况，为交通规划提供支持。
除了上述功能，还可以实现经济预测，不同类型汽车代表不同的经济价值，有助于房地产或政府机构区域规划决策。
总结来说，大数据应用尤其适用于安防领域。但要想真正分析和挖掘大数据，就必须先解决如何处理海量监控数据的问题。
从概念到实际应用，可谓两条难题：成本和市场接受度
虽然产业界对于视频结构化应用众说纷纭，但是两个主要障碍仍然得到共识：成本以及市场接受度。
深瞐科技董事长陈瑞军向亿欧表示：“相比於人脸識別與車輛識別，視頻結構化技術起步較晚，並因為其特徵有時難以明確劃分，因此成熟度較低。”
因此，如今使用多种特征结合起来，对多个特征做关联分析，以提升市场接受度。
另外，与AI视觉应用日益广泛用户心态开放有关，一些场景下已出现了采用这种方法的地方。
然而，在企业层面影响产品商业落地原因则来自团队成员对行业理解程度以及他们在这个领域里的积累经验。
对于掌握新技术AI公司来说，最大的挑战就是理解与经验。一方面，是因为中国安防行业已经发展十几年，有丰富经验可供学习；另一方面，也因为这些知识无法简单找到书本上教导出来。“最终交付给用户的是一种服务或者解決方案，而不是单纯的技術。”陈瑞军这样说道。他认为：
作为老兵，他独到的见解是：
深瞐科技拥有两张王牌：一张由掌握核心技術、新進入業界的人組成，一張則由長期耕耘於業界數十年的老兵組成。在今天智能變革中，用AI角度看待這個領域並創造符合發展規律新的產品，是每家企業必須思考的事情。他說，要如何繼承過去幾十年的積累經驗，又如何尋找創新的點，這需要兩種力量同時合作協調；
任何一個以視頻結構為基礎公司，都需要清楚自己的定位，在競爭激烈的地市場中減少利益衝突。他認為，要麼向用戶提供產品，要麼向他們提供服務，並探索最適合自己開發商務模式的一條路線。他強調，這一切源自於公司定位。我們根據對業界準確理解來應用場景與業務需求導航，我們就能夠構建算法SDK + 硬件（智能攝影機、智能錄像機器 + 軟體（車網平台、視頻結構）的完整產品布局。
