AI • 物联网 • 网络边缘

您不可能同时亲临每一处场所处置所有事务。不过，多一种视觉监控方式可以帮助整个行业环境——从高级护理服务到公用事业部门的资产管理。

想象一下，有多种方式可以通过视频图像分析主动防止问题发酵：它可以提醒机场当局注意高人流量区域的无人看管和来路不明的物品。它可以检测托管核电站和发电机等关键基础设施的站点的入侵。它还可以在高速铁路车辆的路线中发现异物。

在边缘充当传感器的摄像头可以捕捉到此类异常状况。人工智能 (AI) 可通过针对各种预先配置的事件发出警报，帮助他们了解其发现的情况。这使企业能够主动预防，节省时间和花费，甚至挽救生命。

从边缘到云端的 AI 视频分析

Irisity 是一家软件视频分析提供商，其首席技术官 Zvika Ashani 表示，通过其 IRIS+ 平台（一种基于 AI 的视频分析解决方案）可为各个细分市场的客户精确提供此类解决方案。

IRIS+ 是一种物联网解决方案，其中智能设备部署在边缘。外形小巧的电脑可用作边缘设备并将数据路由到集中式后端。服务器运行 IRIS+ 软件，该软件基于计算机视觉和视频处理领域的 AI。

计算机视觉和视频处理正是美国一家大型电力公司在部署 IRIS+ 解决方案时所寻求的功能。该公用事业公司在全国拥有数百个无人值守的站点，这使得入侵检测成为一个至关重要的问题。

IRIS+ 不是公司现场测试的第一个视频分析解决方案，但却是最符合其要求的解决方案。Ashani 说，“我们的架构在每个远程站点都只有一台小型电脑，这正是他们所需要的，而且他们有一个网络可用于将数据回传至他们的数据中心”。由于使用了大量的摄像头，因此 AI 解决方案必须准确，这样它才不会经常出现“狼来了”的情况，发出错误警报。

边缘解决方案还需要在开阔的室外环境中运作。实施 IRIS+ 已帮助该公用事业公司主动检测入侵，并减少昂贵的上门服务部署。偶尔的人工巡逻作用有限，因为他们错过了检查间隙发生的状况。

公用事业公司等智慧城市客户可以选择像以前一样在本地运行 IRIS+ 解决方案，或者在连接摄像头后通过 SaaS 门户运行。Ashani 表示，无论哪种情况，Irisity 都能确保视频图像的隐私。Ashani 说，“我们对存储的所有图像进行加密，强化我们自己的云解决方案，并定期进行渗透测试以确保系统不易受到攻击”。由于隐私法和合规性法规因国家/地区而异，Irisity 的分销商和系统集成商与其客户合作，以确保解决方案部署符合当地数据隐私法规。

测试解决方案

Irisity 在英特尔的 AI 解决方案验证实验室中测试其 AI 解决方案，这使开发人员能够远程修正最适合手头问题的硬件和芯片组组合。Ashani 说，“我们需要在处理器型号和内存配置方面测试各种配置。”他表示，“在我们自己的实验室中筹备此类测试真的很昂贵。”使用英特尔的资源有助于降低成本、节省时间并可以更快地制定出正确的解决方案。在 AI 解决方案需要处理高密度摄像头传感器的用例中，Irisity 采用的是第三代英特尔^® 至强^® 可扩展处理器。

公司还采用了英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件，并且 Ashani 表示，其“帮助我们以最少的算法开发人员的工作量，从基于英特尔^® 处理器的平台获得最高性能。”“他们主要专注于收集数据、训练我们的模型，然后让该模型以优化的方式在 CPU 上运行。OpenVINO 缩短了面市所需时间并降低了我们的开发成本。”

视频分析的未来

期望视频分析软件在对象检测以及分析和理解行为和属性方面变得越来越准确。Ashani 表示，“所有这些都需要大量的计算能力，随着处理器世代的发展，我们提升了边缘的能力，它们将直接影响我们可以运行的应用程序类型。”

该领域也在不断发展，从多个摄像头连接的数据可以覆盖更大范围的开阔区域。此类功能的潜在应用包括户外烟雾和火灾探测。Ashani 指出，曾发生过一系列无人值守的加油站火灾事件，并造成大量损失。不过，他表示，将 IRIS+ 解决方案作为软件层添加到现有摄像头之上有助于主动发出警报并避免灾难。

各种规模的公司和企业可能无法同时亲临每一处场所。但是，通过利用来自摄像头网络的馈送信息和在视频数据之上的智能分层，他们可以在正确的时间监控正确的位置。
 

由 insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。