SMV安防机器视觉 宇视揭秘安博会重器 双芯
- 来源：中国安防展览网 作者：宇视科技
- 2016/10/24 13:10:5936026
图1.安防机器视觉（Security Machine Vision）发布
宇视研发团队中有数百人专攻这一方向，SMV延续『可视智慧物联』理念，体现在过去一年中在人工智能领域所刷新的技术积累，代表一支耕耘十年队伍的经验和理想，以及对未来行业趋势的科学预见。智能化是安防发展的必然结果，宇视安防机器视觉战略，以架构为核心，算法和芯片为基础，实现产品快速落地，推动安防行业智能化应用的全面普及。图2.宇视智能链计算
架构为核心：智能链计算
作为这套架构的设计，宇视研发副总裁谢会斌指出：“云计算、雾计算对安防行业智能计算有很多借鉴之处，但视频的智能分析，有自己独特的地方。宇视历时三年探索制定了智能链计算架构，将把算法依据各自不同芯片所长，分别分布到IPC芯片、CPU芯片、GPU芯片上，然后通过高速全媒体总线，打通算法和大数据之间的高速公路，提升算法准确度，我们称之为纵向链。另外构建横向链，屏蔽硬件资源对算法的差异，对智能算法统一提供计算资源并提供横向集群能力，实现同类计算资源的集合，解决纯后端方案性能和效率低的问题。”
图3.，Movidius＋NVIDIA组成前后端芯片，实现硬件架构飞跃
芯片＋算法双突破Movidius＋NVIDIA在前端芯片方面，宇视与Movidius展开了深入合作，发布基于Myriad2芯片的全系中摄像机、卡口抓拍机与智慧棒产品，Myriad2是目前基于深度学习算法的低功耗芯片，可用于前端人脸识别与视频特性行为的深度结构化；后端方面，宇视与NVIDIA展开了深入合作，基于TX1芯片推出了业界高密度、强处理性能的智能分析服务器，TX1是目前性能为强大的芯片。
在算法方面，宇视联合国内外多家专业研究机构和的高校实验室，在人脸识别、视频结构化、车辆结构化、人数统计等多个领域都取得了重大突破与积累。以人脸识别为例，采用深度学习算法后，识别率较传统方法提升25个百分点。
图4.算法与芯片的突破，加速实现视频深度结构化，推动安防业务与机器视觉的融合与发展
打造智能算法生态圈向业界发出邀请宇视新IMOSinside合作计划，积极打造智能算法生态圈，支持业界算法自由整合到宇视智能链计算架构中。
宇视副总裁闫夏卿介绍并向业界发出邀请：“单纯比较算法优势，已经是过去的时代；未来向用户与合作伙伴呈现联合体，团结中国以及所有的算法厂商。在细分的领域需要细分的逻辑，将算法集成在产品中，共同面向客户提供佳体验。”
图5.IMOSinside智能算法生态圈