CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 10月23日，2016年中國國際社會公共安全博覽會(下稱安博會)前夜，宇視科技在京杭大運河的終點舉行『安防機器視覺』(Security Machine Vision，下稱SMV)戰略發布會……

北京通惠河畔，運河靜靜流淌。

10月23日，2016年中國國際社會公共安全博覽會(下稱安博會)前夜，宇視科技在京杭大運河的終點舉行『安防機器視覺』(Security Machine Vision，下稱SMV)戰略發布會，披露在芯片、算法、架構、產品四大層面取得的全面突破，其中基于Movidius+NVIDIA芯片全球戰略首發深度學習人臉識別攝像機、深度學習智能交通抓拍機、深度學習USB智能棒、 昆侖 結構化智能分析服務器、智能存儲融合一體化設備等在安博會現場(E1國際館正中央)均有展示。

圖1.安防機器視覺(Security Machine Vision)發布

宇視研發團隊中有數百人專攻這一方向，SMV延續『可視智慧物聯』理念，體現在過去一年中在人工智能領域所刷新的技術積累，代表一支耕耘十年隊伍的經驗和理想，以及對未來行業趨勢的科學預見。智能化是安防發展的必然結果，宇視安防機器視覺戰略，以架構為核心，算法和芯片為基礎，實現產品快速落地，推動安防行業智能化應用的全面普及。

圖2.宇視智能鏈計算

架構為核心：智能鏈計算

2006年，宇視推出針對視頻聯網監控的IP全交換架構，解決城域聯網監控的業界難題。2016年，宇視推出智能鏈計算架構，用 高速全媒體總線 ，打通智能監控任督二脈，實現 縱橫雙向 資源鏈接與協同，大幅提升識別準確性、資源利用率和系統性能，再一次用架構變革迎接大規模智能監控實戰需求的挑戰。

作為這套架構的設計領導者，宇視研發副總裁謝會斌指出： 云計算、霧計算對安防行業智能計算有很多借鑒之處，但視頻的智能分析，有自己獨特的地方。宇視歷時三年探索制定了智能鏈計算架構，將把算法依據各自不同芯片所長，分別分布到IPC芯片、CPU芯片、GPU芯片上，然后通過高速全媒體總線，打通算法和大數據之間的高速公路，提升算法準確度，我們稱之為縱向鏈。另外構建橫向鏈，屏蔽硬件資源對算法的差異，對智能算法統一提供計算資源并提供橫向集群能力，實現同類計算資源的集合，解決純后端方案性能和效率低的問題。

圖3.全球首發，Movidius+NVIDIA組成前后端芯片，實現硬件架構飛躍

芯片+算法雙突破 首發Movidius+NVIDIA

在前端芯片方面，宇視與Movidius展開了深入合作，率先發布基于Myriad 2芯片的全系中高端攝像機、卡口抓拍機與智慧棒產品，Myriad 2是目前基于深度學習算法最優秀的低功耗芯片，可用于前端人臉識別與視頻特性行為的深度結構化;

圖4.算法與芯片的突破，加速實現視頻深度結構化，推動安防業務與機器視覺的融合與發展

后端方面，宇視與NVIDIA展開了深入合作，基于TX1芯片推出了業界最高密度、最強處理性能的智能分析服務器，TX1是目前性能最為強大的芯片。

在算法方面，宇視聯合國內外多家專業研究機構和頂級的高校實驗室，在人臉識別、視頻結構化、車輛結構化、人數統計等多個領域都取得了重大突破與積累。以人臉識別為例，采用深度學習算法后，識別率較傳統方法提升25個百分點。

打造智能算法生態圈 向全球業界發出邀請

新IMOS inside合作計劃，積極打造智能算法生態圈，支持業界優秀算法自由整合到宇視智能鏈計算架構中。

宇視副總裁閆夏卿介紹并向業界發出邀請： 進行產品的交付時，算法就像插件，形象說類似手機上的app，能夠裝載、卸載和使用，整個系統的核心回歸到更好的硬件平臺、更好的數據資源，這是面向未來的基本邏輯。在細分的領域需要細分的邏輯，將算法高效集成在產品中，共同面向客戶提供最佳體驗。

圖5.IMOS inside智能算法生態圈

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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