触景无限想凭借场景识别技术,做人工智能设备的“眼”

如果设备能感知自己周围的环境,那么它就能更智能地履行自己的职责了。

触景无限 CEO 肖洪波

触景无限 CEO 肖洪波

钛媒体曾在这篇文章里提到人工智能技术领域“嵌入式”人工智能的两大“流派”:通用型平台和细分度极高的专业型平台。

平台级的更像是开发工具,吸引更多的开发者使用该工具,进入“生态”内,这样其价值才能最大化;与之相对的,专业型的更注重地是场景的落地——以最低的能耗解决问题。

触景无限,一家专注于“让设备具备感知力”的人工智能企业,便是专业型的公司。与大多数的人工智能公司不一样,触景无限的想法不仅仅是想让“看见”周围的景象,而是希望设备能“知道”自己处于什么样的环境中,从而做出最佳的决定。这一想法的结晶就是“视觉卡”。

“我们本不是一家人工智能公司”

在记者采访刚开始的时候,触景无限 CEO 肖洪波说道:“我们成立于 2010 年,不过那会我们做的方向是 VR/AR——提供 AR 方面的计算机视觉(CV)方面的解决方案。”虽然方向是 AR,但同样也是应用到了图像识别技术,从某种意义上而言,这也是人工智能领域之一。

如记者之前所言,触景无限所做的工作就是让设备感知到自己所处在的环境。肖洪波举了一个智能音箱的例子:“比如一台智能音箱,它是标准化的产品,在出厂前,它们的调教都是一致的。然而,不同的音箱会进入到不同的场景发挥作用,如何针对不同的场景进行优化?这是厂商需要考虑的事情,而我们能帮助它们的是,让这些音箱具备感知能力,让它分辨出自己是处于客厅,卧室,或者是大堂等等,这是优化的基础。”

还印着 VR/AR 基地

触景无限建立的“VR/AR 博士科研工作站”

触景无限是如何实现场景识别的呢?这一切都是基于多传感器融合实现的——针对这一场景应用,他们推出了视觉卡,一块集成了多个传感器,并能够实时处理这些数据的芯片卡。触景无限视觉卡 V203 基于 Intel-Movidius 芯片研发,以双目立体视觉技术为基础,通过两个摄像头的图像视差匹配,能得到具有深度信息的深度图、点云图,芯片体积只有一元硬币大小、功耗低至 2W、处理速度达到 1Tflops。

触景无限推出的视觉卡既可以用在场景识别上,也可以用在安防,无人机等多个领域。它能帮助前端设备更快地处理图像信息。

比传统安防摄像头更低成本的方案

如果说图像识别是当下人工智能落地的主要方向,那么安防摄像头则成为了几乎所有公司选择产品化的硬件。触景无限不例外,针对安防摄像头这一领域,他们推出了嵌入式人脸识别智能引擎:瞬视系统与盾悟系统,这两大系统分别基于英特尔与英伟达芯片研发,融合多种传感器于一体,将人脸识别的算法集成其中。

其中,瞬视系统拥有三大功能特性:看得清、看得懂、前端化。看得清指瞬视系统能够克服强逆光、昏暗等复杂环境影响,通过智能化处理清晰识别目标对象;看得懂指瞬视系统能够精准识别空间人物环境关系;前端化则指瞬视系统以全嵌入式方式与智能摄像机无缝对接,做到实时识别。

研发人员桌面-多接摄像头盾悟硬件与传统安防摄像头

研发人员桌面-多接摄像头盾悟硬件&传统安防摄像头

盾悟系统的最大特点在于支持多路摄像机同时接入,与现存系统无缝对接。在触景无限的办公室中,肖洪波向记者展示了多个普通摄像头接入的效果——相较于市面上现存的普通安防摄像头,首先其布置成本更低,同样的场景下,需要安置多台具备图像识别功能的摄像头,而他们的方案支持多台摄像头同时接入一台处理设备中;其次,这一产品能兼容目前市面上已有的安防系统,表现也更加优秀——能识别出的人脸更多。

无论是哪种系统,它们均提供定制,客户可以根据不同的需求进行定制。这样它们的应用场景也不仅仅局限于安防之上。比如,在无人机上,它可以为避障系统提供距离和场景的识别。当然具体如何进行躲避,这一方面需要无人机厂商自己设置算法。

用于无人机避障的视觉系统

用于无人机避障的视觉系统

无论是安防或是无人机,这一切都是基于嵌入式人工智能平台实现的。因为无论是哪一个场景都依赖于实时快速的反馈。“在过去,警方布置警力在各个卡口寻找嫌疑人,在拍摄图片之后,需要返回到派出所,使用后台进行辨认处理,”肖洪波解释到,“现在使用嵌入式设备之后,现场就能得出图像识别结果,立即捕捉嫌疑人。”

即便如此,肖洪波认为,未来也不是嵌入式人工智能一家独大的局面,而是嵌入式和云端处理协作的模式,它们各司其职——“前端用来识别场景,后端则负责训练模型”。

“如果用一句话来形容我们做的事情,我希望未来我们能成为机器的‘眼睛’,”肖洪波回答道,“帮助越来越多的机器感知它们身边的环境,更好地履行自己的职责。未来,产品研发还将考虑物联网、智能家居、零售分析等领域特殊需求,提供可定制化的视觉感知解决方案。”

本文系作者 糖直销_Orz 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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