安防行業(yè)應(yīng)用AI越來越普遍，它可以讓視頻監(jiān)控能夠像人類一樣去思考，然后做出決策。

雷鋒網(wǎng)了解到，在過去幾年中，已經(jīng)有多家安防公司深度布局AI并發(fā)布了多款產(chǎn)品，BrainChip算是安防領(lǐng)域的一個“新人”，它的主營業(yè)務(wù)是開發(fā)AI和機器學(xué)習(xí)相關(guān)軟件和硬件，目前已經(jīng)利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（SNN）實現(xiàn)了商業(yè)化落地。

他們推出了一款名為“BrainChip Studio”的新型AI驅(qū)動軟件，該公司認(rèn)為這將改變執(zhí)法和情報機構(gòu)使用視頻監(jiān)控來檢測和分類人臉的方式，該軟件不僅可以讓大多數(shù)傳統(tǒng)的面部識別解決方案能夠更快，更有效地搜索大量的視頻錄像，而且還不會受到一些場景的限制。

例如，BrainChip Studio可以使用低分辨率鏡頭，而不需要高清晰度視頻攝像頭來進行正面識別；另外該軟件還可以使用于不佳條件下錄制的視頻，它只需要一個24x24像素的圖像來檢測和分類臉部。

BrainChip的創(chuàng)始人Peter van der Made說：”目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)需要大量預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)集和昂貴的云平臺，而實現(xiàn)相同的功能，BrainChip的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)只需在傳統(tǒng)的CPU和內(nèi)部軟件中就可實現(xiàn)。“

如今全球監(jiān)控攝像機數(shù)量不斷增多。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，今年預(yù)計將有一億二千七百萬臺監(jiān)控攝像機出貨，隨之而來的是海量視頻數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，這將需要AI能夠?qū)χ行Х治鋈缓蠛侠砝谩?/p>

在最近的一項試驗中，BrainChip的軟件能夠?qū)崟r檢測、提取和分類由八個不同的攝像機記錄的三個半小時的視頻，這其中包含超過五十萬個面部圖像；在另一個試驗中，它可以在不到兩個小時內(nèi)處理36小時錄像的視頻，并提取超過15萬張面部圖像。  

“我們從現(xiàn)場或錄制的視頻中檢測到人臉，然后針對發(fā)現(xiàn)的每張人臉創(chuàng)建一個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，”brainchip的營銷和業(yè)務(wù)發(fā)展高級副總裁Robert·beachler解釋說，假設(shè)是在拍攝一場比賽，在攝像機的整個視野內(nèi)我們都知道這是同一個人，之后我們就可以在攝像機的整個視野內(nèi)追蹤這個人的動態(tài)（就算是換了位置、衣服）；另外，攝像機還可以把這些圖像分成不同的模塊，對任意一個指定的攝像機（假設(shè)20臺），我們都可以拍到一個人在其中走過，這樣我們就有了20張我們拍到的帶有他們的面部的圖像?！?/p>

“我們保留了這些面部圖片的緩存，以便可以跟蹤他們”他繼續(xù)說?！耙坏┪覀兪占诉@些信息，我們可以將這些圖像編譯成具有脈沖模型的數(shù)據(jù)庫。如果我們找到可疑人的圖像，通過脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行，創(chuàng)建一個模型并與以前獲得的圖像進行比較。一旦發(fā)現(xiàn)是犯罪嫌疑人，我們會查看該人的圖像，所有關(guān)于嫌疑人的信息都會被放置出來。

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何運作

與行業(yè)中大多數(shù)使用“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)處理數(shù)據(jù)的AI解決方案不同，BrainChip Studio利用“脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)。據(jù)Beachler說，這是一種計算方式，更類似于人腦，它通過模仿神經(jīng)元和突觸的功能而起作用。    

“神經(jīng)元由連接到其他神經(jīng)元的突觸組成，神經(jīng)元本身就是所有不同輸入的整合函數(shù)，然后決定是否觸發(fā)并將信息傳遞給下游的神經(jīng)元。這個信息的傳遞被稱為脈沖，它實際上是一個生物電過程，“這是一個通過突觸的一定強度的信號”，“Beachler解釋說。“網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方式是通過加強或抑制突觸的連接并改變神經(jīng)元激發(fā)時的閾值函數(shù)。

“大腦與計算機工作方式不同，計算機做數(shù)學(xué)題，無論是整數(shù)還是小數(shù)都是一樣，但是大腦不是這么認(rèn)為”他補充說?！叭祟惙浅Ｉ瞄L識別模式，清楚的知道什么是什么，但人類不太擅長做數(shù)學(xué)，因為我們的大腦是使用這些脈沖序列作為閾值邏輯來確定程序編程的功能。"

因此，當(dāng)你以一個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式去理解人類思維的這些特征并將其應(yīng)用到軟件時，計算機將在視頻圖像中的識別模式變得更好。

“通過這個功能，我們知道了這種類型的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些有趣的特征，”Beachler解釋說?！耙粋€是它非常擅長在嘈雜的環(huán)境中應(yīng)用；此外，它只需要一個單一的圖像，所以不同于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要預(yù)先標(biāo)記信息的數(shù)據(jù)集?！?/p>

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點

正如上文所提，與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練相比，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需要單個圖像，便可從中學(xué)習(xí)和識別模式?！拔覀兛梢栽诂F(xiàn)場即時訓(xùn)練尋找模式，”beachler補充說。

此外，由于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)運算，它們只需更少的計算能力。

Beachler很快指出，該公司并不是僅僅想要創(chuàng)建另一種類型的生物識別面部識別解決方案，而是可以在日常情況下由視頻監(jiān)控終端用戶利用這些解決方案。  

他說：“我們想要做的是提供一種可以在現(xiàn)有的視頻監(jiān)控環(huán)境中使用的產(chǎn)品?！拔覀冊诓渴瓠h(huán)境中訓(xùn)練我們的網(wǎng)絡(luò)、我們從相機或錄制的視頻中實時提取所有的面部信息、我們使用現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施，但它不是添加到攝像機或新的DVR中的附件。“

目前該技術(shù)已經(jīng)在賭場及警察局使用

雷鋒網(wǎng)了解到，目前該公司的方案已經(jīng)在拉斯維加斯的一家大型賭場中應(yīng)用。BrainChip與SN Technologies合作開發(fā)了基于BrainChip的SNAP技術(shù)用于查看賭場內(nèi)的動態(tài)。

另外，該公司還與法國國家警察局合作，減少執(zhí)法人員破案所需的時間和人力。

圖盧茲國家警察局負(fù)責(zé)犯罪部門的負(fù)責(zé)人Jean-Francois Lespes評論說：“利用該技術(shù)，執(zhí)法人員能夠快速掃描數(shù)TB的視頻錄像，搜索如面部、身體形狀和衣服圖案等特征，BrainChip基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以識別很多類型的對象和模式，該技術(shù)非常適合于噪聲大、低分辨率的視頻監(jiān)控系統(tǒng)?！?/p>

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