敢叫板谷歌、微软的人脸识别技术, 这家本土安防企业底气在哪里?

由于政府层面推动平安城市、平安中国的系统工程建设，安防行业一直处于稳步的增长期，前不久刚刚落幕的深圳安博会的盛况也能显示出这个行业的火热。而今年的AI风口传导至安防行业，给安防行业又带来了一波发展浪潮，从以前的“看得清”到“看得懂”，安防市场又会迎来一次变革。

而最近深圳本土的一家叫做海清视讯的安防企业在自己的产品发布会上宣称，其人脸识别技术在移动终端的比对帧率比谷歌高3倍，年龄、性别的识别准确率高于微软的15%，他们是如何做到的？

人脸识别算法无法解决抓取图像的清晰度问题

在这个言必称AI的风口上，海清视讯的总经理周波却在发布会指出，“大家都在讲AI会颠覆行业，我们不太认同这句话，我们的看法是，如果不深入到行业，是非常难以生存的，单纯强调图像识别技术的准确率能达到多少个9 ，我们认为这个没有实质性的意义”。

首先一个很现实的问题，图像识别是在图像抓取之后，如何保证抓取图像的清晰度，后端的AI算法是无能为力的。比如下图左图所示的强逆光场景，当人脸背对着光源时，抓取到的人脸图像往往是模糊成黑色的一团，这样的图像给到后端，再先进的AI算法也没法识别。

对于这样的场景，业界通常的做法是用数字或者光学高动态范围（HDR）技术。但周波认为如果用数字高动态做拉伸会引入噪声；如果用光学高动态，因为一般光学高动态是多帧合成，而人在行走过程中，抓取的图像在像素上会有动态位移，两帧之间存在时间差不可能完全重合，位移会带来合成图像边缘的凸影，没办法完全消除。

海清视讯的做法是从相机硬件开始做定制开发，包括定制的镜头、专业传感器，再结合拍照算法让每个像素精准曝光，获取到强逆光场景下的较为清晰的可识别图像，这也是海清视讯的核心专利。

实际上，安防摄像的场景极其复杂，除了强逆光场景之外，还有超低光环境以及大侧脸识别等，如果没有前端相机硬件在光学层面的优化甚至定制化开发，仅靠纯粹的AI算法无法解决行业的各种难题。因此，海清视讯坚持软件自有、算法自有、硬件自有，形成完整的安防解决方案。这也是在本次发布会上，海清视讯发布的重头产品——高专系列和普惠系列相机。

这两个系列都采用了工业级处理器，搭载4X电动变焦镜头，工作温度负45oC到70oC，平均无故障运行时间（MTBF）大于4万小时，功耗5W，最低50像素可识别，最大侧脸识别角度60度。唯一不同的是，高专系列在单幅画面上可同时识别50张人脸，适合公关安防应用；普惠系列在单幅画面上可同时识别16张人脸，适合民用市场，如闸机、门禁。

另外，相机还采用了人脸的追踪曝光技术，即在相机上做人脸的跟踪、去重、择优处理，将重复的、画质较差的图片自动剔除，只将画面最优的2—3张图像上传至后台服务器，大大降低服务器的存储空间，提高服务器的运算速度和准确率，这也是前端硬件智能化的优势。

视频结构化相机将成未来的主流

如果仅仅从高清时代的“看得清”到AI时代“看得懂”，还没办法解决安防行业的另一大痛点问题——视频的快速检索，尤其是在公安刑侦领域，经常需要从海量的视频素材中找到嫌疑人的运动轨迹，为案件侦查提供指导线索。

如果靠人海战术，费时费力不说，还会延误最佳破案时机。其实不只是公安系统，对于小区物业、商场，各种民用场景也都有快速视频检索的需求，尤其在如今的视频数据呈指数级增长，业内有一个说法，世界上每两台硬盘就有一台是用来存储视频数据。

在这次发布会上，海清视讯也推出了花费8年时间研发的人车云综合管理平台，将传统视频分析相结合，并能做到模糊字符串检索，结合人脸识别、车牌识别把相关的事件、图像快速秒级关联出来。

比如可以在系统里输入文字“女性、年龄15—20岁、身高1米6左右，红色衣服”，然后指出大致的时间和区域范围，系统会将符合检索条件的视频素材全部调出，供检索者再仔细查看。这种文字模糊检索功能给视频查找带来的便捷性不言而喻。

为了支持这种功能，视频的抓取和存储都必须是结构化。因此，海清视讯提供视频结构化相机和视频结构化服务器，形成一套完整的视频结构化方案。否则，海量的视频数据根本无从查起。周波甚至指出，未来每个相机都应该是结构化。

为了配合人车云综合管理平台，海清视讯也开发了人脸的大年龄跨度推演算法，能从一张年轻时的照片推演出若干年之后的面相。公安在抓捕犯人时也往往会出现这样的问题，资料库里的在逃嫌疑人照片还是10几年、甚至20几年前的照片，此时人脸的年龄推演算法就非常有用。

发布会现场的实例显示，海清视讯对一张28岁的照片做年龄推演，模拟出60多岁的面相，与真人照片的相似度达到74%。而且这个推演过程是可逆的，往前推演、往后推演都能支持。

周波强调，海清视讯不仅提供全系列产品和整套前后端方案，也会将智能相机硬件SDK、人脸比对软件SDK、车牌识别SDK、智能分析服务器SDK、人车云平台SDK提供给合作伙伴、系统集成商，以便他们发挥在各自擅长领域的行业理解优势，推动安防行业快速进入AI时代。