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華為發(fā)布新一代攝像機(jī):“機(jī)器視覺”可以這樣玩!
最后更新: 2021-03-30 23:55:22觀察者網(wǎng)訊(文/周昊 編輯/周遠(yuǎn)方)
近日,日籍紀(jì)錄片導(dǎo)演竹內(nèi)亮拍攝的紀(jì)錄片《華為的100張面孔》正在B站熱播。
在這部本該講述技術(shù)話題的紀(jì)錄片的第二集,東北虎強(qiáng)勢“搶戲”。
在這一集里,竹內(nèi)亮親身來到中國東北,與常年守候在此的北京師范大學(xué)教授馮利民一起追蹤冰天雪地里的動物們。
在森林里覆蓋的4G、5G網(wǎng)絡(luò)和遍布整個森林的紅外相機(jī)成為他們的利器。
一旦有動物進(jìn)入感應(yīng)器的感知范圍,設(shè)備就會自動開始錄像,然后機(jī)器通過高速通信系統(tǒng),把錄像連同拍攝場所、時間等信息一起實(shí)時回傳到數(shù)據(jù)中心。
人工智能還能自動識別被拍攝的動物,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類歸檔。通過這套系統(tǒng),馮利民教授1年獲得了300多萬段動物視頻。
如果沒有高速通訊信號的覆蓋,傳統(tǒng)的動保人員需要徒步到森林中的每一臺相機(jī)去取數(shù)據(jù),可能兩三個月才能取一次,然后人工翻看視頻記錄。那樣不但效率低下,而且得到的都是陳舊的信息,也無法預(yù)警和監(jiān)控可能出現(xiàn)的森林破壞、動物盜獵活動。
這正是華為機(jī)器視覺的一個應(yīng)用。
3月29日,華為在珠海以“創(chuàng)視紀(jì)Ⅱ?智見不凡,定義圖像未來”為主題召開新品發(fā)布會。會上,華為機(jī)器視覺總裁段愛國再次提到自己在3月初引起熱議的那條微博。
他“澄清”,華為并不是真的要養(yǎng)豬,而是開發(fā)了“智慧養(yǎng)豬方案”:養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展方向是數(shù)字化、智能化和無人化,而華為機(jī)器視覺要用AI賦能養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)進(jìn)行智能升級。從當(dāng)時的相關(guān)資料來看,這一整套養(yǎng)豬系統(tǒng)包括儀表盤監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字化管理,支持AI識別、AI學(xué)習(xí)、AI預(yù)測、AI決策等功能,還通過標(biāo)準(zhǔn)化和程序化實(shí)現(xiàn)全感知監(jiān)控、機(jī)器人巡檢和自動/遠(yuǎn)程控制。也即是說,華為要用機(jī)器和AI替代人力,對豬進(jìn)行生長過程的“監(jiān)管”。
發(fā)布會上,華為還公布了“好(hào)望”新一代攝像機(jī)等七大新品以及Super Color、Super Coding、AI Turbo三大根技術(shù)。
段愛國提出,從智能安防到機(jī)器視覺,時下行業(yè)的需求已經(jīng)呈現(xiàn)出“視頻監(jiān)控—智能安防—智慧管理—智慧運(yùn)營”四步走的態(tài)勢,而未來的圖像技術(shù)也將從“給人看”進(jìn)步到“給機(jī)器看”。
“好望”品牌發(fā)布現(xiàn)場 圖片來源:華為
機(jī)器視覺是什么?
2017年以來,人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,為攝像機(jī)賦予“智慧”逐漸成為可能;到了2020年,隨著語音以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,政企客戶對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求也日益迫切,行業(yè)對智慧管理有了新的要求。比如前文提到的“智慧養(yǎng)豬方案”。養(yǎng)豬企業(yè)需要通過傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控設(shè)備直觀的感知到存欄有多少頭豬、哪只豬是不是要產(chǎn)仔、是不是餓了、是不是要增加喂食等……當(dāng)整個企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營管理過程需要涉及到數(shù)字化的時候,視覺AI就不僅僅局限于智慧管理,而是真正進(jìn)入到企業(yè)的生產(chǎn)流程,即智慧運(yùn)營階段。
另一個應(yīng)用場景是智慧水務(wù)。
目前我國水利行業(yè)監(jiān)測感知覆蓋不全、密度低,據(jù)統(tǒng)計(jì)我國基本水文站網(wǎng)平均密度3202km2/站,雨量站平均密度約500km2/站,蒸發(fā)站平均密度5800km2/站,約50%中小河流沒有水文監(jiān)測,90%以上小型水庫和幾乎所有堤防沒有安全監(jiān)測。
比如,深圳有4000個水庫需要管理,其實(shí)大部分都是無人值守的,在汛期我們不可能每個水庫都派兩個人去看著這個水尺,而且即使派人監(jiān)測,獲得的也并非實(shí)時數(shù)據(jù)。在這樣的情況下,即使后端的算力再強(qiáng),也無法及時給出正確方案。
而結(jié)合機(jī)器視覺的解決方案,就可以24小時實(shí)時讀取水尺,實(shí)時回傳數(shù)據(jù)。此外,基于機(jī)器視覺技術(shù)還能對水位之外的其他信息,比如流量、排水口、水面漂浮物等進(jìn)行識別。
- 責(zé)任編輯: 周昊 
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