2019年3月23日，，，，由雷锋网主办的“第二届中国人工智能安防峰会”在杭州举行。。。。峰会特邀15位行业领军人物，，，，讲述AI+安防行业赋能及未来思考。。。
作为在AIoT领域提出一系列端到端解决方案，，并已在社区、、、园区、、、、楼宇、、、校园等多场景试点的精灵物语，，，，应邀参加本次峰会。。在以“城市AIoT与边缘智能引擎”为主题的论坛上，，，精灵物语CTO兼联合创始人胡大鹏博士发表的《智慧园区·无感通行》主题演讲备受关注。。。 
以下为胡大鹏博士演讲内容整理
（略有删减，，仅供参考）
作为公司的联合创始人，，，，在创办精灵物语之前，，，我曾在微软亚研院、、、ASTRI工作。。。我们的核心研发团队也大多来自香港应科院、、、加拿大McMaster研究院以及上海交通大学。。我们为用户提供AIoT端到端的全栈解决方案，，与佳都科技、、、、川大智胜、、、比特大陆、、、明略数据四大股东的协同合作，，，致力于人与场景的融合，，，打造“无感通行”的智慧园区。。。。
场景融合战略
说起AIoT，，大家应该都很熟悉，，，即融合AI技术和IoT技术，，，通过物联网产生、、、、收集海量的数据存储于云端、、边缘端，，，再通过大数据分析，，，，以及更高形式的人工智能，，，，实现万物数据化、、、、万物智联化。。。。
精灵物语的AIoT端到端场景融合战略主要包含四个方面：AI算法、、、IoT智能前端/边缘计算、、、大数据平台和NVR/服务器。。
AI算法层面，，，我们主攻Re-ID行人再识别和Face-ID人脸识别这两项技术融合应用，，，，目前Re-ID首位命中率高达97.1%以上，，，2018年刷新世界纪录，，处于行业领先水平，，这也是精灵物语AIoT战略布局的基础支撑。。
在这套方案里，，，我们除了提供人脸闸机、、、人脸访客机、、、、人脸门禁等智能硬件，，也可以赋能老旧、、、、普通的IPC，，，，通过软硬件结合让它们变得智能，，以最低的成本实现AI功能。。公司现阶段研发的算法都已非常成功地嵌入前端，，，可直接应用。。。我们主要聚焦于前后端的全栈打通，，，从而实现万物智联。。
精灵物语的AIoT方案正在园区、、、、社区、、、、校园、、、零售等场景中应用，，，今天我主要讲前三个，，，，零售的技术逻辑与上述三者也较为相似。。。。
AI+园区
先谈谈传统园区管控中普遍遇到的问题：
·安全管理有漏洞：传统刷卡、、、指纹方式需要强制配合，，，，速度慢，，，，体验差，，存在代人刷卡、、、指纹膜等安全管理漏洞。。。
·布控识别存在盲区：进入园区后，，，很多地方甚至没有摄像头，，，，即便有也由于对相机安装高度、、角度、、、、拍摄距离的较高要求，，，，只能做到识别人脸，，无法识别“低头族”等情况。。
·园区成本改造成本高：很多园区仍在使用老旧硬件设备和软件系统，，，如要进行改造，，，成本会很高。。。。
·事件预防能力弱：现阶段大多设备对事件的预防能力比较弱，，，单从火灾预警来讲，，若采用普通的IoT硬件，，，，需要安装很多传感器，，，如温度传感和烟雾传感等，，但各种设备的能力范围有限，，感知的场景和采集的数据单一，，远不如摄像头。。。。
在这种情况下，，，我们的解决方案分为四点：分别是无感通行、、、、一人一档、、、利旧建新、、、、火情检测。。。
·无感通行：当用户进入园区，，，不需要刷卡，，，，利用摄像头就能识别用户身份，，，，根据身份信息，，，管理通行权限，，，，从而达到对园区的智能管控。。
·一人一档：系统会对园区内人员进行跨时空的实时档案记录，，，，档案里包括了用户的所有信息：身份、、属性、、、每个时间段出现的位置、、、、所做的事情等，，基于这些信息我们也能衍生出更多的应用及人性化服务。。。
·利旧建新：在保持原有设备的基础上，，，，将设备绑定边缘计算盒子，，实现智能前移到边缘端。。。
·火情检测：在火情监测方面，，比火灾自动报警设备更及时，，，一旦发现火苗、、、烟雾等，，，，及时发出警报。。。。
在系统的管理后台，，，会通过2D或3D地图，，，把检测的所有人和事进行关联、、重建，，，这样“一人一档”更加精细化，，，从而做到对人员行为的智能化管理，，，，例如黑名单报警，，，，对出现在摄像头中的黑名单人员进行报警，，，类似陌生人报警、、、围栏报警、、、、未授权区域报警、、访客超时报警、、、、人行属性报警等。。。。
精灵物语在2011年，，，，作为国内第一家推出视频摘要和检索系统的公司，，一直主攻全目标结构化的视频感知智能，，，分为行人、、车脸、、骑行和人脸的各类属性，，，随着属性的颗粒度越来越细、、、越来越多，，，，识别精度越来越准，，，，目前行人目标检出率高达96%以上，，，，处于行业领先水平。。。
那么人形Re-ID和人脸Face-ID怎么融合应用呢？？？？人经过某些地方的闸机、、、门禁、、、、卡口等，，，摄像头会捕捉到他非常清晰的人脸和人形照片；而在别的地方可能抓拍不到他的高清人脸，，，，这时候我们通过联合不同的系统，，，获取到他的资料，，，根据底层的算法，，把多个维度的信息和属性进行关联，，，，属性越多，，，档案便建得越完善。。。。
当然了，，，由于整个采集流程是无感的，，，所以采集的角度非常多样，，，，图像质量不一定非常好，，此时利用AI算法进行图像增强，，，，比如通过超分神经网络算法将低清照片转换成成高清照片，，，从而实现身份识别。。
另外，，，，我们在侧脸还原技术上也有着很好的积累，，，针对只抓拍到的侧脸数据，，根据侧脸的信息，，把正面的特征提取出来，，，，进行图像修补和增强，，提高精确度。。
在晚上或黑暗环境中，，，我们也有超夜视增强识别技术，，，，可以把算法嵌入在前端的AI芯片里，，把黑暗无光的照片进行恢复、、分析，，，所以目前这个系统理论上可以24小时工作。。。
我们园区的方案，，包括1个中心+5个模块：
智慧园区管理中心，，，，数据的分析、、、储存都是在这里进行；门禁和视频监控主要是控制硬件；远程访问权限控制，，，，这个很重要，，，，园区如果有人过来访问，，，，可以在网上预约登记，，登记后就能在园区内出入；远程访问权限控制，，，，主要是后台的授权，，，，包括区域限制、、、访问的时间等；车辆管理子系统，，，跟人员管理类似，，，不过对象不是人，，是车；在警报信息发布系统里，，你能自行定义违规/禁止的行为，，，如果有异常情况发生，，，，都可以进行报警。。。。
以上是我们无感园区主要做的事情，，，，我们尽可能在不干扰用户的情况下，，，，把“一人一档”建起来，，，这也是”无感通行“里最重要的一点。。。。
AI+社区
想象一下，，，，这套方案应用到社区，，，又会带来怎样的质变？？在传统的社区管理上有三个很大的问题，，，，第一个是外来人口不断增多，，，，特别是在一些发展中的城市；其次是流动人口基数很大，，，，而管理人员很少，，就造成了信息管理滞后。。
精灵物语近来在广州花都区有一个项目，，这些园区本身有一些门禁系统，，，，还装有不少摄像头，，，但他们不太愿意把这些旧的设备全都换掉，，希望在保留旧设备的基础上，，打造成一个智能社区。。
当社区基础设施智能化，，，，我们就可以把房子变成“酒店式”的管理。。建立一人一档，，你在什么地方做什么事情后台处理器都知道，，，，这样就能实时统计人口信息、、房屋信息、、、、出入信息，，，实现社区的全方位智能化管理，，，人来登记，，，，人走注销，，，定期更新。。
AI+校园
随着技术发展，，，，学校也逐渐跨入智能化管理的行列。。。而根据社会调查显示，，，，在学校里面主要存在以下问题：校园进出问题、、、宿舍陌生人冒用卡片进入、、、、学生接送冒领及确认手段落后、、、、学生逃课/上网考勤手段缺乏等，，如果我们对每个学生都建一人一档，，这些事情的管控都不难。。。。
以精灵物语在河南平顶山市及多个中小学校园项目为例，，我们提出并实施了智能人脸考勤系统的AI校园解决方案。。通过建立一人一档，，，每个学生的档案，，，包括姓名、、、班级、、、、学校、、时间、、、、位置，，，，每个时间在做什么事情，，他附近有什么人等，，全都可以知道。。。
而家长也可以通过手机APP远程操作，，，如果家长没有时间接送孩子，，可以在APP内授权某个人接送孩子，，接送的画面能直播；家长也能随时观测孩子的学习情况，，，有没有去上课，，有没有参与等。。。。这对家长来说是非常方便的，，，，重点是孩子也不会受到任何东西的干扰。。。。
生态赋能，，，提供全链条服务
总结来说，，精灵物语AIoT端到端解决方案主要分为四部分：尖端的算法、、、、前端嵌入式方案、、、、大数据平台基础，，，，NVR/服务器，，基于这四点，，，，就可以做到无感通行，，，一人一档、、、利旧建新，，还有事件检查等，，，从而实现多场景的融合。。。。
技术其实都是一通则万通，，未来我们会根据用户不同的场景需求进行更精确的匹配，，，，希望我们用人工智能，，让城市更加安全、、、、便捷、、、智慧，，谢谢大家！！！！
旧的规则正逐步瓦解，，，从社会发展趋势来看，，，亟待处理的信息规模和应用场景复杂程度，，，，持续以量级上升。。。。新的秩序，，，，则以科技跨界的形式重塑，，，，而随着场景需求的挖掘，，更多转型中的传统产业为技术下沉和普及提出了迫切需求，，传统行业拥抱技术成为不可避免的趋势，，，，人工智能注定渗透到人类生活场景的每一个环节。。。。
“一人一档”的微粒化精细管理模式，，也将从各大产业的方方面面，，，，为智慧城市从安全管理向智能化治理的转变提供重要手段。。精灵物语将致力于用AI技术构建一种全新的人与人、、人与物、、、人与场景的连接方式，，相信AIoT将开启下一程创新之旅，，更加安全、、、、便捷、、智慧的未来城市，，，，也指日可待。。
