用深度学习帮警察快速破案，深瞐科技如何以“车脸识别”布局AI+安防
新的智造按：安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业，近两年在AI技术的护持之下，这些数据正在产生新的意义，为安防这个传统行业解决问题更加多问题。浅瞐公司在人工智能行业里是一家较为高调的公司，仍然在主流媒体的视野之外。 本文为新的智造对浅瞐科技的采访报导，主要讲解了其创业路径和以“车脸辨识”和“视频结构化”为核心的市场布局。
新的智造按：安防领域是个时刻都能产生海量数据的行业，近两年在AI技术的护持之下，这些数据正在产生新的意义，为安防这个传统行业解决问题更加多问题。浅瞐公司在人工智能行业里是一家较为高调的公司，仍然在主流媒体的视野之外。
本文为新的智造对浅瞐科技的采访报导，主要讲解了其创业路径和以“车脸辨识”和“视频结构化”为核心的市场布局。浅瞐科技同时也是「新的智导致宽榜2017」的甄选企业，2012年创办至今，和全国70余家公安部门合作，仅有软件产品营收已约千万，构建了数十倍的快速增长，当前正在大力建设以“车脸辨识”和“视频结构化”为核心的软硬件产品布局。
2011年，一个公安局长寻找了陈瑞军，拿走一段监控视频，回答他：现在犯案的车辆都是骗套牌，我们都不了去找车。你能无法辨识这个车，比如车的颜色、型号，便利我们用车管所的档案来对比，看是不是套牌车和假牌车？那个时候，陈瑞军在安防领域早已做到了10年，他的蛙视通信虽然没沦为像海康威视、大华一样的巨头，但在安防领域知名度也很高，且体量早已极大，为高速公路、城市交通、公安、军队等将近20个行业的用户获取了视频监控设备和解决方案。
面临杨家用户明确提出的新问题，陈瑞军实在必须使用一些新技术，才能更加好地解决。带着这样的市场需求，他寻找了几位在机器视觉领域甚有建树的老朋友，几番深谈之下，他要求再度创业，正式成立浅瞐科技（原名华富机智）。
此后，浅瞐挤满了几位国内人工智能领域的新一代学者和顶级专家，甚至还有一位取得Marr奖（计算机视觉领域最高奖）的世界级专家，开始利用计算机视觉辨识涉及技术，来尝试解决问题客户明确提出的新市场需求。但在那时，计算机还是依赖较为传统的技术方案来展开辨识。直到2013年，其中一位专家朋友又寻找陈瑞军，告诉他最近有个新的方法，效果很好，可以几乎替代传统的方案，这个方法叫作——深度自学。
彼时，李彦宏亲任院长IDL也才正式成立旋即，专心研究深度自学。迅速，浅瞐就开始利用深度自学重构自己的产品线。
陈瑞军告诉他：最开始考虑到的是做到人脸识别，但找到动态人脸识别的精准度还过于，直到现在也是个必须解决问题的问题。对于浅瞐来讲，作为一个初创的新公司，这个方向有可能继续没有办法落地，所以就想要做到一些别人没有做到过的，融合用户的市场需求，所以就以定了“车脸辨识”这个方向。
此后，从最基础的图片辨识开始，继而到视频辨识，再行探讨到视频中的车辆、人员分析，直到今天构成了以“车辆辨识”和“视频结构化”为核心的软硬件产品布局。总体来看，浅瞐科技的产品体系主要还包括以下几个方面：车辆综合平台针对公安刑侦、交警、情报、根本性安保、缉毒等行业用户，浅瞐科技开发了综合性的 车辆综合平台，该平台构建了浅瞐全部的核心算法和模块，还包括车辆型号、车身颜色、标志物、车辆类别、违法驾驶员、危化品、撞到损痕、意欲搜图、驾驶员、车辆号牌等，并使用 Hadoop 分布式体系架构。
视频基因序引擎视频基因序引擎是浅瞐的核心产品，更加通俗的名字叫作“视频结构化”。据浅瞐讲解，“视频结构化”这一概念该由公安部第三研究所胡所长明确提出，所指的是把视频数据中的非结构信息转化成为结构信息。
浅瞐的视频结构化产品可以高精度地自动识别有所不同视角、有所不同光照条件、有所不同监控场景、有所不同天气状况中的人物特征和车辆特征，便于公安机关超过后期较慢检索和布控的目的。智能视频分析专用芯片浅瞐自律研发了基于FPGA的专用深度自学神经网络加快硬件加速芯片，该芯片的计算能力超过24Gops，图片处理速度为15fps，功耗只有3W，可以构建到前端摄像头，或者前端智能设备上，构建对视频数据的实时处理和分析。智能硬件浅瞐科技为刑侦人员研发了便携式侦察系统，该系统使用了专用的硬件和图形处理芯片，构建了车辆辨识模块。
此外，还针对治安监控视频研发了车辆分析器、智能摄像头等，动态监控并分析往来车辆的各类信息特征。人脸识别引擎基于浅瞐在深度自学和模式识别的研究和应用于成果，使用人脸检测、追踪和结构化对比算法模型，被应用于公安机关的人脸核对、检索、身份辨识、商业人流大数据等方面。图像处理引擎浅瞐科技的图像处理引擎，主要应用于将简单情况下的模糊不清车辆、车牌图片展开清晰化处置，需要做的有除去噪点、除去重影模糊不清、图像光照强化、除去雨天模糊不清、除去镜面镜片等。
只不过，在AI+安防这个赛道上，玩家并远比较少，主要可以分成两类。一类是传统安防公司，除了海康威视、大华等安防巨头，还有宇视、东方网力等公司；另外一类就是人工智能（特别是在是计算机视觉）公司，诸如格林浅瞳、旷视科技、商汤科技等明星创企。老牌安防企业的升级和布局自不必说，需要更有众多的计算机视觉企业，是因为安防领域显然不存在用户痛点。
陈瑞军指出，这两类企业各自有有所不同的优劣势。传统安防公司体量大，AI技术必须一步步累积，现在开始转型或布局，略为晚了一些。新兴的AI类创业公司，对于安防市场市场的渠道、产品化落地方面，也远比擅长于。而这两点让浅瞐科技和这个市场上的其他玩家有所不同，浅瞐既有传统安防企业的累积，也有人工智能公司的基因。
无论是传统安防，还是计算机辨识技术，都开始较早于。在渠道、技术、产品化落地等方面，都有经验。
因此，在渠道层面，相结合创始人陈瑞军十多年累积的客户资源，协助全国各级公安机关侦破案件，解决问题实际问题；在技术层面，浅瞐利用深度自学，强化计算机视觉辨识技术，押注在“车辆辨识”和“视频结构化”上，并在每一个细节处深挖，继而扩展到其他方面。陈瑞军也和(公众号：)坦陈，这些技术浅瞐虽然从2013年就开始钻研，但直到2016年才被整个公安机关接纳，原因在于政府机构的支出，必须较长时间的等候、审核过程，浅瞐扮演着了最先教育“警员叔叔”的角色，推展公安部门列项订购。
陈瑞军对人工智能在安防领域的应用于有自己的辨别，人工智能在安防领域的应用于场景不会大大扩展和细化，应用于不会更加非常丰富，用户拒绝也不会更加低，但人工智能的高技术门槛让很多企业望而却步。面临这样的趋势，浅瞐科技也在筹划一个新的计划：对外开放自己的研发能力和研发平台，在有所不同的应用领域跟有应用于基础和市场能力，但不具备人工智能研发能力的企业展开普遍、深层次的合作，联合建构一个对外开放的AI+安防的生态圈，增进人工智能在安防领域的深度应用于和发展。截至目前，浅瞐科技的车脸辨识算法在全国大约150个地市早已用于，每天处置数据量大约1.5亿张图片。
在营收方面，浅瞐科技从2014年的几十万，到2015年的300万，2016年则构建了千万的销售额，而且主要依赖的是其软件产品。芯片、摄像机等硬件设备也在实时研发中，可行性计划在今年6月份已完成。关于未来，陈瑞军的计划是在2017年构建4-5倍快速增长，在2019年计划 IPO 上市。
目前，浅瞐正在启动新一轮的融资计划。正在启动“新的智导致宽榜2017”评选活动，我们将对人工智能与机器人行业展开大规模报导、辨别和调研，并牵头数十家知名投资机构根据这些创意公司的技术实力、商业能力和成长性展开深度票选，最后从多个领域分别投票决定一些极具潜力成长性的创意公司。
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