在人群密集的街头，
通过智能头盔上的红外摄像头
以毫秒级反应速度，
捕捉测量视线范围内市民的体温；
在游客聚集的开放式公园，
天网摄像头利用视频结构化技术，
对走失游客进行信息提取
并将结果反馈给计算机……
这些，都是机器视觉等人工智能技术
应用于AI+智慧城市的缩影
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上面提及的全目标视频结构化技术，是成都高新区内企业成都睿沿科技有限公司（以下简称“睿沿科技”）的最新研发成果。
不久前，睿沿科技在CVPR2020智慧城市大赛（AICity Challenge）ReID赛道获得全球亚军，同时参赛的还有来自百度、阿里达摩院等团队。
睿沿科技在智慧城市大赛中夺得ReiD赛道全球亚军
近日在接受记者采访时，谈起疫情后2020年的前景，睿沿科技董事长兼总经理吉翔表达更多的，却是危机里的“生机”。
“疫情给企业的经营生产带来一定消极因素，但同时也有积极影响。”在吉翔看来，疫情期间，人工智能技术发挥了突出作用，无形中加大了传统行业对人工智能的接受度。伴随新基建，AI智能化运营可能迎来转折点。
全目标视频结构化技术
让机器看懂画面，让城市更加智慧
随着新经济浪潮一路高歌猛进，人工智能近年来发展迅猛，落地频繁。如果解析其技术“基因”，可以看到，人工智能主要包括机器视觉，语音识别、自然语言处理、机器学习等技术。
成立于2016年的睿沿科技，致力于计算机视觉与深度学习领域的研究创新，具有从硬件到软件、覆盖端到端的研发能力。“简单来说，机器视觉就是让越来越多的设备拥有了感知物理世界的能力。”吉翔说。
睿沿科技深耕行为识别、目标跨镜跨域重识别、3D视觉、人脸识别、人体分析等技术领域，并成功布局智慧城市、智慧校园、智慧安防、智慧能源、智慧园区等多个领域。
睿沿科技的新技术可实现对街头人员与车辆的智能识别
“在AI+智慧城市方面，我们与合作伙伴携手合作，继深圳市后落地成都，目前该项目已完成第一阶段工作。”吉翔告诉记者。
据吉翔介绍，目前国内交通、公安的视频监控摄像头超百万只，由此带来的海量视频数据，对智慧城市建设、治理有数据参考的意义。
但是，一方面，由于海量监控数据未经梳理而流失，影响了数据治理的成效；另一方面，由于海量数据的复杂性和非结构性，提取海量视频信息时仍需要大量人力处理。
如何利用人工智能技术，更高效地收集和处理视频信息，用于城市管理，成为科技时代发展的新课题。于是，围绕这一课题，进一步赋能场景智慧化升级，睿沿科技新近研发推出了全目标视频结构化技术。
人员与车辆信息的快速智能识别与汇总
“该技术能够对视频中的信息，包括行人、车辆、人脸等全目标，进行结构化提取并组织成计算机与人能够理解的信息。”吉翔以智慧城市的安防应用为例，向记者讲解了其“智能”之处。
“此前道路摄像头所拍到的信息，机器并不能自主理解，要想知道是否存在违章驾驶行为，需要肉眼观看大量视频。而全目标视频结构化技术的不同，就在于让机器理解不同信息。”如此一来，有关部门便可实现快速检索与跟踪轨迹，寻找目标、解放人力。
吉翔认为，全目标视频结构化技术的突破，将加速计算机视觉技术在安防、交通、智慧城市等领域的落地应用。
新基建做大AI“蛋糕”
今年将再推“新品”，睿沿科技抢抓新机遇
去年，全球人工智能创业者大会发布的《2019人工智能产业发展白皮书》中预计，2020年人工智能市场规模约990亿元。而面对疫情对各行业造成的冲击，2020年人工智能市场规模是否会面临“缩水”？
在吉翔看来，答案如同一枚硬币，有反面，也必有正面。
“说没有影响是不可能的，相信整个2020年对于所有人来说都是难熬的一年，上下游公司产能的降低，成本的上升都会对我们产生一定的影响。”
“但另一方面，在疫情期间AI发挥了突出作用，例如无人服务机器人、无接触智能设备等，让传统行业对AI的认可度和接受度都得到了不小的提升。”
通过机器识别还可快速检索人员或车辆轨迹
具体到睿沿科技，此次疫情期间，结合客户的业务流程和现场需求，他们快速提供了疫情下的解决方案，帮助各行业的合作伙伴快速安全复工。而睿沿科技自己，也因此完成了700多万元的订单。
目前，我国人工智能企业正围绕AI芯片、前沿算法、无人驾驶、智能机器人、AI+5G等产业发展深入，并持续在教育、金融、医疗、工业、智能驾驶等各场景渗透应用。与此同时，伴随着新基建，AI智能化运营可能迎来转折点，各方都在全力拼抢这块“大蛋糕”。
对于人工智能产业的竞争加剧，睿沿科技也即将有“大动作”。吉翔表示，凭借着在车辆行人再识别、行为识别、人脸识别、视频结构化、遥感图像智能解析等核心技术优势，睿沿科技将在今年发布基于新技术的产品及解决方案。
记者：郑其
受访企业供图
编辑：冯伟
