安防領域是個時刻都能產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，近兩年在AI技術的加持之下，這些數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生新的意義，為安防這個傳統(tǒng)行業(yè)解決更多問題。深瞐公司在人工智能行業(yè)里是一家比較低調(diào)的公司，一直在主流媒體的視野之外。

　　

 

　　深瞐科技2012年創(chuàng)立至今，和全國70余家公安部門合作，僅軟件產(chǎn)品營收已達千萬，實現(xiàn)了數(shù)十倍的增長，當前正在積極建設以“車臉識別”和“視頻結構化”為核心的軟硬件產(chǎn)品布局。

　　2011年，一個公安局長找到了陳瑞軍，拿出一段監(jiān)控視頻，問他：現(xiàn)在犯案的車輛都是假套牌，我們都沒法找車。你能不能識別這個車，比如車的顏色、型號，方便我們用車管所的檔案來對比，看是不是套牌車和假牌車?

　　那個時候，陳瑞軍在安防領域已經(jīng)做了10年，他的蛙視通信雖然沒有成為像?？低?、大華一樣的巨頭，但在安防領域知名度也很高，且體量已經(jīng)不小，為高速公路、城市交通、公安、軍隊等近20個行業(yè)的用戶提供了視頻監(jiān)控設備和解決方案。

　　面對老用戶提出的新問題，陳瑞軍覺得需要采用一些新技術，才能更好地解決。

　　帶著這樣的需求，他找到了幾位在機器視覺領域頗有建樹的老朋友，幾番深談之下，他決定再次創(chuàng)業(yè)，成立深瞐科技(原名華富睿智)。此后，深瞐聚集了幾位國內(nèi)人工智能領域的新銳學者和頂級專家，甚至還有一位獲得Marr獎(計算機視覺領域最高獎)的世界級專家，開始利用計算機視覺識別相關技術，來嘗試解決客戶提出的新需求。

　　但在那時，計算機還是依靠比較傳統(tǒng)的技術方案來進行識別。

　　直到2013年，其中一位專家朋友又找到陳瑞軍，告訴他最近有個新的方法，效果很好，可以完全替代傳統(tǒng)的方案，這個方法叫做——深度學習。

　　彼時，李彥宏親任院長IDL也才成立不久，專注研究深度學習。很快，深瞐就開始利用深度學習重構自己的產(chǎn)品線。陳瑞軍告訴筆者：最開始考慮的是做人臉識別，但發(fā)現(xiàn)動態(tài)人臉識別的精準度還不夠，直到現(xiàn)在也是個需要解決的問題。對于深瞐來講，作為一個初創(chuàng)的新公司，這個方向可能暫時沒辦法落地，所以就想做一些別人沒做過的，結合用戶的需求，所以就定了“車臉識別”這個方向。

　　

 

　　此后，從最基礎的圖片識別開始，繼而到視頻識別，再聚焦到視頻中的車輛、人員分析，直到今天形成了以“車輛識別”和“視頻結構化”為核心的軟硬件產(chǎn)品布局?？傮w來看，深瞐科技的產(chǎn)品體系主要包括以下幾個方面：

　　車輛綜合平臺

　　針對公安刑偵、交警、情報、重大安保、反恐等行業(yè)用戶，深瞐科技開發(fā)了綜合性的 車輛綜合平臺，該平臺集成了深瞐全部的核心算法和模塊，包括車輛型號、車身顏色、標志物、車輛類別、違法駕駛、?；?、撞損痕、以圖搜圖、駕駛員、車輛號牌等，并采用 Hadoop 分布式體系架構。

　　視頻基因譜引擎

　　視頻基因譜引擎是深瞐的核心產(chǎn)品，更通俗的名字叫做“視頻結構化”。據(jù)深瞐介紹，“視頻結構化”這一概念該由公安部第三研究所胡所長提出，指的是把視頻數(shù)據(jù)中的非結構信息轉化為結構信息。深瞐的視頻結構化產(chǎn)品可以高精度地自動識別不同視角、不同光照條件、不同監(jiān)控場景、不同天氣狀況中的人物特征和車輛特征，便于公安機關達到后期快速檢索和布控的目的。

　　智能視頻分析專用芯片

　　深瞐自主研發(fā)了基于FPGA的專用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡加速硬件加速芯片，該芯片的計算能力達到24Gops，圖片處理速度為15fps，功耗只有3W，可以集成到前端攝像頭，或者前端智能設備上，實現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)的實時處理和分析。

　　智能硬件

　　深瞐科技為刑偵人員開發(fā)了便攜式偵查系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用了專用的硬件和圖形處理芯片，集成了車輛識別模塊。此外，還針對治安監(jiān)控視頻開發(fā)了車輛分析器、智能攝像頭等，實時監(jiān)控并分析來往車輛的各類信息特征。

　　人臉識別引擎

　　基于深瞐在深度學習和模式識別的研究和應用成果，采用人臉檢測、跟蹤和結構化對比算法模型，被應用于公安機關的人臉比對、檢索、身份識別、商業(yè)人流大數(shù)據(jù)等方面。

　　圖像處理引擎

　　深瞐科技的圖像處理引擎，主要應用于將復雜情況下的模糊車輛、車牌圖片進行清晰化處理，能夠做到的有去除噪點、去除重影模糊、圖像光照增強、去除雨天模糊、去除鏡面反光等。

　　

 

　　其實，在AI+安防這個賽道上，玩家并不算少，主要可以分為兩類。一類是傳統(tǒng)安防公司，除了?？低暋⒋笕A等安防巨頭，還有宇視、東方網(wǎng)力等公司;另外一類就是人工智能(尤其是計算機視覺)公司，諸如格林深瞳、曠視科技、商湯科技等明星創(chuàng)企。老牌安防企業(yè)的升級和布局自不必說，能夠吸引眾多的計算機視覺企業(yè)，是因為安防領域確實存在用戶痛點。

　　陳瑞軍認為，這兩類企業(yè)各自有不同的優(yōu)劣勢。傳統(tǒng)安防公司體量大，AI技術需要一步步積累，現(xiàn)在開始轉型或布局，稍微晚了一些。新興的AI類創(chuàng)業(yè)公司，對于安防市場市場的渠道、產(chǎn)品化落地方面，也不算擅長。

　　而這兩點讓深瞐科技和這個市場上的其他玩家不同，深瞐既有傳統(tǒng)安防企業(yè)的積累，也有人工智能公司的基因。無論是傳統(tǒng)安防，還是計算機識別技術，都開始較早。在渠道、技術、產(chǎn)品化落地等方面，都有經(jīng)驗。

　　因此，在渠道層面，依托創(chuàng)始人陳瑞軍十多年積累的客戶資源，幫助全國各級公安機關偵破案件，解決實際問題;在技術層面，深瞐利用深度學習，增強計算機視覺識別技術，押注在“車輛識別”和“視頻結構化”上，并在每一個細節(jié)處深挖，繼而拓展到其他方面。

　　陳瑞軍也坦陳，這些技術深瞐雖然從2013年就開始鉆研，但直到2016年才被整個公安機關認可，原因在于政府機構的預算，需要較長時間的等待、審批過程，深瞐扮演了最早教育“警察叔叔”的角色，推動公安部門列項采購。

　　陳瑞軍對人工智能在安防領域的應用有自己的判斷，人工智能在安防領域的應用場景會不斷拓展和細化，應用會越來越豐富，用戶要求也會越來越高，但人工智能的高技術門檻讓很多企業(yè)望而卻步。

　　面對這樣的趨勢，深瞐科技也在籌備一個新的計劃：開放自己的研發(fā)能力和研發(fā)平臺，在不同的應用領域跟有應用基礎和市場能力，但不具備人工智能研發(fā)能力的企業(yè)進行廣泛、深層次的合作，共同構建一個開放的AI+安防的生態(tài)圈，促進人工智能在安防領域的深度應用和發(fā)展。