每秒300億個影像:未來的人工智慧城市著重於智慧影像分析

作者 Saurabh Jain

每秒 300 億個影像,一小時便是100兆個影像。

這是 2020 年時遍布全球的十億具監視攝影機所拍攝的內容量。攝影機數量是目前的兩倍,這些攝影機隱身在十字路口、轉運站和其它公共場所,用以讓我們居住的城市更安全更聰明。而這些攝影機也會安裝在零售店面、服務中心、倉庫等地,收集各項資訊以提高銷售量、追蹤庫存和改善服務水準。

那麼該如何讓這麼大量的畫素變得有意義?

人工監看或人工打造電腦視覺演算法這類傳統的影像處理方法,根本無力處理如此大量的資料,而人工智慧領域裡一個稱為「深度學習」的分支倒是提供了一項具有擴充能力的強大方法,可從這些監視系統裡找出最有用的資料。

採用深度學習技術的人工智慧電腦能以飛快的速度觀看和聆聽,以及理解畫面裡發生的情況,集合來自各地點的龐大資料組,將畫素變成能用以判斷事物的見解內容。

最終結果就是打造出人工智慧城市,我們能辨識是否發生意外事件、寵物或孩童走失或是有人受傷。人工智慧城市就像是有著多隻眼睛、會思考的機器人,用以維持人們的身家安全。

會思考、會呼吸的城市

在上週舉行的 GTC China 活動裡,NVIDIA 執行長黃仁勳先生描述人工智慧運算技術將如何協助我們從這些排山倒海而來的資訊浪潮裡,可靠又正確地獲得有意義的見解。他也宣布了中國的海康威視浙江大華技術浙江宇視科技為我們首批人工智慧城市合作夥伴。


NVIDIA 執行長黃仁勳先生在 GTC China 大會上宣布我們的人工智慧城市合作夥伴。

市場分析公司 IHS 表示這三家業者在監控系統產品市場裡分居前三名,在中國實體保全設備市場裡佔了逾半數的市佔率,在全球也奪下四分之一的佔有率。

這股動力今日在 GTC Taiwan 大會上繼續延燒。NVIDIA 方才宣布在臉部和物體辨識、影像搜尋和監控系統方面居領導地位的香港商湯科技,也成為我們在發展人工智慧城市領域裡合作夥伴。

我們與這些業者合作,從根本上改變拍攝、儲存和分析影像的方法。他們使用 NVIDIA Jetson TX1 等技術,輕鬆就能加入超省電的深度學習功能,並且可即時在多個頻道上執行多物體分類、臉孔辨識和行為分析等功能。我們覺得這只是對未來投注遠大目標的濫觴。

要是你錯過了 GTC China 和 Taiwan 這兩場盛會,就別再錯過10月19日在紐約舉行的 Securing New Ground Conference,NVIDIA Tegra 業務單位總經理暨副總裁 Deepu Talla 將對保全與深度學習相關主題進行演講。