臻识科技全智能相机

俨然，智慧城市已经是一个技术密集、资本密集、巨头密集、关注度密集的大热门领域。臻识科技全智能相机，把智慧城市的交通/安防/工业制造做到极致从技术层面来看，智慧城市对当下热门技术进行了综合：Cloud、Big Data、AI、AR/VR、5G、IoT、Quantum Computing、Edge Computing、Block Chain 等，落地的呈现状态更加丰富。

从发展情景来看，智慧城市的经济之战已经打响。最新数据显示，全国100%的副省级城市、89%的地级以上城市、49%的县级城市已经开展智慧城市建设，累计参与的地市级城市数量达到300余个，规划投资达到3万亿元，建设投资达到6000亿元。

根据行业调研的结果分析，智慧城市已完全成为巨头市场竞争的新赛道：接洽与政府的合作、设立专门的运营公司、打造应用集聚平台、发布各种大脑等等。这个领域，目前活跃一批新型互联网和科技公司。从各家建设思路与商业模式来分析，对智慧城市的探索基本处在“打地基、筑城墙”的初期阶段，更成功的模式有待进一步明晰。

因此，在市场不完全成熟但潜力巨大的背景下，一批重度垂直的解决方案提供商异军突起，成为巨头和资本竞相争夺的对象。他们对业务场景的理解更为深

刻，并且掌握场景需要的技术类别，已经成为智慧城市不可或缺的建设成员。

臻识科技作为典型的拥有“智能算法+应用技术+硬件产品化能力”的厂商，通过深度触摸城市发展痛点，基于自身在嵌入式成像、机器视觉及人工智能算法方面的技术积累，深耕交通、安防和制造等几大关键应用领域，正让智慧城市真正走向落地。

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城市的“智慧化”落地，必定是软硬兼施

无论是机器的智能还是城市的智慧，最终都是数据的价值被呈现。智慧城市是一个跨系统交互的大系统，是“系统的系统”——这样的门槛使小体量玩家难以入局。

而已在局内的玩家，也不得不思考一些切实的问题——智慧城市究竟应该如何落地？

一些行业前端的企业，在智慧城市运营管理的过程中发现，无论是怎样的方案都需要依靠分布于城市各场景的成像传感器（相机），全面敏捷地感知城市动态，并将采集的城市大数据交由中心云计算平台进行分析决策以及合理的资源调度分配。在“系统”运行过程中，一直需要3个端的能力互相搭配、协同作战：智能感知的“前端”

这是实现城市感知的基础，现在各方企业布局IoT、发布“感知大脑”基本是在这里做文章，智能相机也为城市提供了感知能力；

传输网络的“中端”

当前端对感知数据进行结构化提取后，传输网络则为云端即控制中心提供数据传输路径；

控制运营的“云端”

当数据汇集，云端对场景数据进行系统分析，完成“大脑”决策工程，进而实现对智能交通、智能安防、智能制造等智慧城市基本框架的搭建。

因此可以说，在目前的发展形势下，智能相机就是智慧城市基本框架共同需要的前端基础设施。

臻识科技作为为智慧城市各大垂直领域提供更加智能的前端设备及解决方案的公司，正全力打造场景适应能力更强、更加智能化的全智能相机

（All-Intelligent Camera），其与巨头的区别就在于落地场景的能力，在智能前端、传输网络、云端（中心）的业务层次上，把实现“智能前端”做到了极致，并在三个领域树立起了标杆：

智能交通领域

臻识科技旗下成立有智能交通品牌“火眼臻睛”，为智慧城市的交通领域提供智能相机产品。无论是交通管理系统(ATMS)，还是电子收费系统(ETC)等智慧城市子集系统，都有赖于智能相机提供智能化信息感测，道路泊车H系列也即将亮相；

智能安防领域

臻识科技强化了边缘计算、深度学习的技术应用，深刻解读安防需求，智能提取视频数据中最核心的事物（人、车、物），并生成可供云端/数据中心直接进行分析计算的结构化信息数据，不仅满足“看得清”的基本要求，还具备“看得懂”"看得准"的进阶能力。

智能制造领域

随着臻识科技旗下面向工业自动化领域的独立品牌-万瞳智能的发布，其在

机器视觉、工业控制系统能力上又进一大步。眼下工业检测成为中国制造2025重点布局领域，臻识科技让产线废品率及产线能耗极大降低，为相机行业带来了革命性创新。此外，万曈智能现在还可为行业提供成熟稳定的SMT贴片检测、液晶面板坏点检测、机器手臂视觉引导等解决方案。

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智能相机：智慧城市最重要的基础设施

全智能相机既然是对传统监控相机的突破，那么在性能及原理上必定形成鲜明对比，我们经综合分析，得出4点结论：

传统监控相机对云端决策层贡献极少

一般意义上，传统监控相机只能不间断地将采集到的图像压缩成视频流数据，然后通过网络不断地向中心云端传输。在这些视频数据中，对于决策层面有效的信息只占数据总量中的很小一部分。

传统智能相机对计算资源造成压力

传统相机对决策层贡献少，造成中心云端为了进行定向的数据挖掘及最终决策，不得不调用宝贵且有限的计算资源对接收到的全部视频数据进行解压缩、分析、处理、压缩、存储等操作。

智能相机实现“边缘计算+云端计算”

基于边缘计算(Edge Computing )的智能相机则是在前端相机上直接部署

计算资源和智能算法，在此基础上，智能相机直接通过运行面向应用的算法，实时对未经压缩处理的图像数据进行分析，同时得到终端应用需要掌握的特征数据，然后将这些精准的结构化数据元（Meta Data）通过极小的带宽占用传输给中心云端进行统计、决策及定向的数据挖掘工作。

智能相机是智慧城市重要基础设施

这种“边缘计算+云端计算”的组合有效解决了传统相机+云端架构系统存在的计算资源浪费、系统功耗增加、网络带宽资源占用、数据分析准确度下降（云端只能针对有限码率的有损压缩数据进行分析）、较低的系统实时性等问题。

因此，具备边缘计算能力的智能相机将会是未来智慧城市最重要的基础设施之一。

雷锋网认为，智能相机的打造是一个复杂严谨的系统过程，臻识科技除了嵌入式成像系统设计技术上的丰富经验、多年在AI算法上的耕耘积累，其核心优势更在于将面向应用的智能相机技术进行有效的产品转化，眼下正为交通、安防与智能制造持续助力。

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臻识科技如何打造智能前端相机

臻识科技CEO任鹏此前在全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR）上表示，智能相机行业主要存在3大痛点，而臻识科技则是从这3个方向进行针对性突破：

突破成像难题

不同于拍照相机以及传统安防相机，智能相机成像缺乏评测标准，例如解析度、灰阶、白平衡等。因此对于好的成像标准并不明确，主观上讲则是成像先满足算法需要再满足人的感官需要。

普通监控相机采用的ISP（Image Signal Processing - 图像信号处理）算法是简单场景应用。而智能相机的ISP需要为相机上运行的智能分析算法提供优秀的成像质量保障。臻识科技根据自身积累的经验，设计了一套智能化ISP，可