2025-01-14 智能化学会动态 0
在2018年，网络安全的议题激起了全社会的广泛关注。从郑州空姐遇害案件到乐清女孩悲剧，从滴滴出行的命案到嘀嗒司机对乘客的侮辱，这些事件让人们对人性和安全产生了深刻反思。
随着互联网时代的快速发展，人们的生活方式也在不断变化，但是否有足够的手段来确保安全呢？
亿欧记者采访了一家专注于车辆识别与视频结构化技术研发的公司——深瞐科技，该公司董事长陈瑞军表示：“基于视频结构化技术，我们能够提前预警车辆出行中的潜在风险，从而显著降低交通事故发生率。”
解决公安部门面临的问题，是促使视频结构化技术兴起的一个重要驱动力。
视频结构化是指对视频数据进行处理和分析，以提取关键信息。这包括：目标物体（如车辆或人）的识别；判断画面中出现的人物特征，如年龄、性别、是否戴眼镜或穿什么颜色的衣服；以及追踪运动目标，并分析其轨迹，例如判断一个转弯是否违反交通规则。
早在2009年，虽然视频结构化还未成为今天这个领域中占据主导地位的一种技术，但公安部门对于如何利用监控摄像头获取信息已经存在迫切需求。
陈瑞军认为：“单纯依靠人工去寻找监控画面的信息就像是捞针一样困难。道路监控系统受到限制不再仅仅是摄像头数量，而更多地是人类工作能力。”因此，对于帮助公安解决摄像头管理问题，便成为了整个安防行业中的一个重大挑战。
从2009年开始接触图像分析技术的陈瑞军感慨道，当时机成熟，“将非结构化数据变为直接可见形状、属性及身份信息”逐渐成为行业内共识。
尽管目前智能手势识别等新兴科技日益普及，但是这些单一方法并不能完全满足安防行业所需。原因之一是人不会主动配合被拍照；另一种情况下，即便是在法律允许的情况下，如果嫌疑人故意躲避，也无法被捕捉。而相比之下，通过视觉内容构建数据库以实现自动跟踪和控制，则提供了更好的解决方案。
商业价值源自于数据挖掘与预测模型
深瞐科技提供的一项服务就是使用其视频结构化系统对驾驶员及其车辆进行特征标识，并建立车辆大型数据库，从而可以实现在城市范围内全面管理所有交通工具。此外，该系统还能根据不同类型的事务（如公共汽车、私家车）总结它们每天行驶模式，并利用时间和方向等相关数据挖掘隐藏意义。
对于私家车来说，如果该系统能够通过标志来确定这是一台运营中的私家车，那么执法人员可以更加针对性地进行监控。此举可能会减少“网约車”犯罪行为发生频率，因为通常这些犯罪都发生在没有合法证照或者个人身份不符的情况下的非法运营情况中。
此外，该系统还能用于预测交通流量状况，为基础设施规划提供支持。当某条路段因特殊事件关闭时，由于该系统掌握了大量关于途经该区域各个地点目的地的大量流向，它们可以辅助分析最适合通行路线供给。在这样的背景下，还能实施经济预测，不同级别市场上的经济影响力不同，因此基于高端/低端汽车进出状况，可以推断区域经济水平，以此帮助房地产开发商或政府机构做地区规划。
总结来说，大数据应用领域非常典型，但海量数字本身并不直接产生价值，而是在其中提取和分析才真正决定其应用价值。想要有效解析大规模数字流失，就必须首先解决的是如何将这些无序数字转换为有用的可操作格式。这就是为什么要用到这种称作“视频框架”的技巧来提高效率，同时确保准确性的过程也是至关重要的一步
两条阻碍路径阻碍着业务探索之路
尽管业界对于整合多媒体内容应用广泛讨论，不过，在商业落实这一概念上存在两个主要障碍点：成本与市场接受度。大致说来，这都是因为技术问题造成。”
另一方面，一旦你拥有核心技能，你需要了解你的产品布局。你怎么样才能既保持价格竞争又尽可能增强用户体验？这是一个复杂的问题，它涉及许多不同的考虑因素，而且它很容易引发误判。如果你把重点放在简单易懂上，你可能会忽略一些细微但却极其重要的事情，比如隐私保护政策或者用户界面设计等事宜。在执行计划之前，最好先弄清楚哪些元素应该优先考虑，以及怎样才能平衡它们之间，以达到最佳效果？
最后，有时候改变看待事情角度，让我们重新审视一下我们过去一直遵循的事物。在这样的话语里，我们发现每一次新的尝试其实都是老兵们带领新兵走过一片陌生的土地，他们一起学习如何开疆扩土，将他们所拥有的智慧传递给那些渴望创新的人们。
