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先后獲得川大智勝、佳都科技、明略數據、比特大陸四大股東加持，2011年就開始研究視頻結構化技術，千視通顯然成為AI初創公司中的翹楚。
早年，基于全目標結構化的視頻感知智能，主攻行人、車臉的各類屬性，千視通在公安、交通等領域，做出了不錯的成績。
今年，千視通又殺到了智慧社區領域，旗幟鮮明的亮出了自己“AIoT場景融合戰略”，并主打“無感通行”解決方案。
將Re-ID和人臉Face-ID融合，并加入三維人臉識別，打造“一人一檔”。千視通將最前沿的技術與場景融合，帶到了社區這一領域。
近年來，不少企業都開始進入智慧社區這個戰場，大型安防廠商、通訊巨頭、BAT，以及新興的AI初創公司都涌入到這一賽道，再加上社區領域的傳統企業，社區的智能化正成為各個企業AI落地的新著力點。
這一格局下，成立于2011年，在公安、交通等智能化方面頗有建樹的千視通，也選擇在今年正式進軍社區領域，并提出了“無感通行”的場景解決方案。
“無感通行”是什么？
千視通聯合創始人、CTO兼首席科學家胡大鵬博士解釋道，千視通基于左右各75°的150°三維人臉技術，通過區域內的各個卡口、門禁、監控攝像頭等人臉采集設備聯動識別，360°跨鏡頭關聯人的行蹤軌跡，生成了“一人一檔”，從而提供了“無感通行”的一系列應用。
簡單來說，就是將人臉Face-ID、跨鏡追蹤Re-ID，以及三維人臉識別結合起來。
其中，Re-ID，又稱跨鏡追蹤，是近年來計算機視覺領域的一個重點研究方向。
作為人臉識別技術的重要補充，其內核便是在不同視頻中且無法獲取清晰人臉特征信息前提下，機器通過穿著、發型、體態等信息將同一個人識別出來，增強數據的時空連接性。
那人形Re-ID和人臉Face-ID怎么融合應用呢？
行人經過某些地方的閘機、門禁、卡口等，攝像頭會捕捉到他非常清晰的人臉和人形照片；而在捕捉不到高清人臉的地方，這時通過聯合不同的系統，獲取到行人的資料，根據底層的算法，將多個維度的信息和屬性進行關聯，屬性越多，檔案便建得越完善。
不過，值得一提的是，Re-ID的實現目前還不夠成熟，其在確定人身份的唯一性上并沒有人臉高。但相對人臉識別不可能在每一個攝像頭都能看到清晰人臉，人形的捕捉則相對更多。
“千視通的思考，就是用攝像頭將出現較多的人形和唯一性較高的人臉進行關聯，從而提高識別準確度。Re-ID可以相當是膠水，將人能夠連接起來。”胡大鵬說道。
而為什么有了二維人臉識別，還要做三維人臉識別？
“在通過卡口拍攝人臉的場景中，我們發現很多人在低頭玩手機，這就導致人臉無法清晰完整的被捕捉。很多知名廠家也都試過，但都沒有辦法。”
“這就是我們做三維人臉的初衷。”胡大鵬說道。
胡大鵬介紹道，二維人臉識別在非約束條件下面臨很多問題，如大角度檢測，用戶在低頭或側面通過攝像頭時，原本人臉識別的高準確率就會大幅下降，甚至直接檢測不了。
并且，光線情況的變化也會直接導致算法不準，如側光、逆光、暗光等情況，在室內外場景都非常普遍。
相對來說，三維人臉的應用優勢：一是可以活體檢測，防止用照片、頭套等“假人臉”進行識別，適合對安全布控要求較高的區域使用；二是比較容易適應真實場景下的光線變化問題；三是不同的人臉角度基本都可以識別，提升了用戶體驗和通行效率；四是更好解決了化妝前后差異的識別問題等。
三維人臉識別采集的人臉的三維圖像，相對二維人臉多一位深度數據，能整體復原人的頭像。
胡大鵬介紹道，通過其目前打造的成像采集系統，能高逼真數字化還原真實人臉，臉部深度達到0.05毫米的精度。基于復原的頭像，再用虛擬攝像頭去調節光線和角度，就能生成更多仿真圖片，對攝像頭進行更好的訓練。
不過，三維人臉目前對于非常小的人臉，精度提高還有待優化。
并且，基于攝像頭的動態人臉識別上，采用三維人臉還并不成熟。通過閘機的配合式識別，相對應用更多。這也是千視通正在調整和優化的方面。
有了跨鏡追蹤Re-ID和三維人臉識別，千視通又如何將其落地于社區領域？
“我們的解決方案分為四點，包括無感通行、一人一檔、利舊建新、火情檢測。”胡大鵬闡述了整體的方案。
如“一人一檔”中，在系統的管理后臺，會通過2D或3D地圖，將檢測到的所有人和事進行關聯、重建，這樣“一人一檔”更加精細化，從而做到對人員行為的智能化管理。
例如黑名單報警，會對出現在攝像頭中的黑名單人員進行報警，類似還有陌生人報警、圍欄報警、未授權區域報警、訪客超時報警、行人屬性報警等。
除此之外，還能在保持原有設備的基礎上，將設備綁定邊緣計算盒子，實現智能前移到邊緣端。
在火情監測方面，攝像頭能做到比火災自動報警設備更及時，一旦發現火苗、煙霧等，及時發出警報。
不過，社區的場景也很細分，外來人口的監測就是其中一個問題。
此前有業內人士提到這一問題時就談到，外來人口檢測時可能會犧牲一定的準確率，但能減少誤報率，這樣折衷處理，系統才能更好運行。
對此，胡大鵬的回答是，檢測的“節點”很重要，千視通更依賴用更全的產品線部署社區。
“如果只靠攝像頭是做不起來的，所以‘節點’很重要。單靠攝像頭肯定會有漏檢，所以我們還有閘機。這也是為什么，我們想盡可能多提供點配套給社區。”
而在社區場景中，要做的還不止這些，目前也還有很多問題正待解決。
一個是傳統社區改造的問題，尤其是傳統攝像頭分辨率很低，這給分析和識別到來了很大困難。目前對于監控視頻進行智能分析的過程中，需要保證前端的攝像頭中采集或傳輸的視頻是較為清晰的。
而很多社區中的攝像頭視頻壓縮比很高，導致其中的人臉模糊，無法進行特征提取。
另外，就是跨攝像頭中識別的問題。
跨鏡追蹤Re-ID的一個問題在于，單個攝像頭無法捕捉到人的完整行跡。因而，Re-ID可能在繪制某段軌跡時，將兩個不同的人錯識為一人，造成跟蹤錯誤。
而再在其他攝像頭中捕捉到正確軌跡后，就需要截斷之前關聯的軌跡，重新進行關聯和校正，這就涉及到校正軌跡的問題，對后臺的訓練能力考驗很大。
作為殺入智慧社區的新秀，那么千視通如何看待目前智慧社區領域的市場格局和競爭呢？
接觸過不少進軍智慧社區領域的大廠，胡大鵬表示，“并沒有發生某個企業一下子要占領這個市場的狀況。”
胡大鵬認為，目前很多大廠更傾向于提供一個AI平臺。他們并不想直接去深入每個細分行業，而是想通過平臺提供很多算法，與細分領域企業進行合作，將算法融合，依靠這些企業進入細分市場。
”以往大公司可能每一個行業都做，但他們逐漸發現這樣很累。現在，他們反而站得高一些。”
相對于大廠商的大規模占領市場，胡大鵬更愿意用“零星的競爭”來形容目前的市場格局。
“目前的社區行業是從兩個不同層面去賦能，一方面是大公司幫中小企業，去賦能；另一方面是中小企業深挖不同行業，去賦能行業。我見到整個生態大概是這樣。”
未來3到5年，智慧社區領域的發展會是怎樣呢？
“這個很難說，因為真的能做起來的話，規模還很大。”胡大鵬說道，“很多地產廠商，我們也有在接觸，他們都有這些需求。他們想在建樓以外，增加一些AI的功能，讓管理更容易。很多廠商都躍躍欲試，所以我相信未來的市場還很大。”雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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