如题所述
第1个回答 2024-04-14
深度剖析：城市大脑的未来挑战与数字视网膜技术的突破
中国工程院院士高文在人工智能安防峰会上，以其50页深入洞察，揭示了构建智慧城市大脑的核心挑战——视觉系统的强大需求。当前，城市监控体系的单一性不仅消耗了大量算力，存储压力剧增，还造成了图像特征的丢失，阻碍了智慧城市的发展。他提出的“数字视网膜”概念，犹如城市的智慧神经，包括高效视频编码和实时特征提取的新范式。
杭州的“城市大脑”以云计算为驱动，通过优化交通信号灯，实现了平均17%的速度提升。然而，我们不能忽视的是，现有系统对突发事件的反应能力受限于历史数据。视频监控体系面临着高昂的存储成本、复杂的数据检索和对象识别的难题。要打造理想的城市系统，创新技术解决方案是关键所在。
在迈向智能城市的路上，系统需要处理实时操作、数据同步和保证准确性等问题。传统的“1-1模式”导致了补丁式的解决方案，如逐个摄像头处理特定需求，但压缩视频会导致识别性能下降。选择合适的压缩参数，如海康威视的“慧眼”或“数字视网膜”系统，通过集成多任务于单个摄像头，实现实时编码并获取所有信息，云端高效处理，是提升识别能力和效率的关键路径。
数字视网膜技术的核心在于其生物启发的高效视频处理方式，如AVS2的场景编码技术减少了码流，CDVS则追求搜索速度、准确性和小尺寸特征表达。同时，联合编码技术如RAO，旨在在编码效率与识别准确率之间找到最佳平衡，如RDO优化，可实现10-40%的识别准确率提升，且无明显编码损失。
中国在编码技术领域正逐步超越国际标准，如AVS2场景编码技术的领先，展示了国家在智慧城市建设中的技术实力。现有的部署策略多采用摄像头配合CPU/FPGA进行特征提取和优化，分阶段实施，云端功能的升级也正在规划中。
实战验证已在山东文登展开，MPEG CDVS技术在高清视频特征开发中发挥了显著作用，目标是提升城市治理的效率。重庆的布控实验则展示了后端识别搜索功能的优化，从一对一模式向一对多的转变，预示着技术的进一步成熟与应用。
2017年，这篇前瞻性文章首次在雷锋网发布，高文院士的深度参与无疑为这一领域带来了新的思考与引领。未来，数字视网膜技术将继续推动城市大脑的智慧升级，为城市治理注入更强的生命力。
中国工程院院士高文在人工智能安防峰会上，以其50页深入洞察，揭示了构建智慧城市大脑的核心挑战——视觉系统的强大需求。当前，城市监控体系的单一性不仅消耗了大量算力，存储压力剧增，还造成了图像特征的丢失，阻碍了智慧城市的发展。他提出的“数字视网膜”概念，犹如城市的智慧神经，包括高效视频编码和实时特征提取的新范式。
杭州的“城市大脑”以云计算为驱动，通过优化交通信号灯，实现了平均17%的速度提升。然而，我们不能忽视的是，现有系统对突发事件的反应能力受限于历史数据。视频监控体系面临着高昂的存储成本、复杂的数据检索和对象识别的难题。要打造理想的城市系统，创新技术解决方案是关键所在。
在迈向智能城市的路上，系统需要处理实时操作、数据同步和保证准确性等问题。传统的“1-1模式”导致了补丁式的解决方案，如逐个摄像头处理特定需求，但压缩视频会导致识别性能下降。选择合适的压缩参数，如海康威视的“慧眼”或“数字视网膜”系统，通过集成多任务于单个摄像头，实现实时编码并获取所有信息，云端高效处理，是提升识别能力和效率的关键路径。
数字视网膜技术的核心在于其生物启发的高效视频处理方式，如AVS2的场景编码技术减少了码流，CDVS则追求搜索速度、准确性和小尺寸特征表达。同时，联合编码技术如RAO，旨在在编码效率与识别准确率之间找到最佳平衡，如RDO优化，可实现10-40%的识别准确率提升，且无明显编码损失。
中国在编码技术领域正逐步超越国际标准，如AVS2场景编码技术的领先，展示了国家在智慧城市建设中的技术实力。现有的部署策略多采用摄像头配合CPU/FPGA进行特征提取和优化，分阶段实施，云端功能的升级也正在规划中。
实战验证已在山东文登展开，MPEG CDVS技术在高清视频特征开发中发挥了显著作用，目标是提升城市治理的效率。重庆的布控实验则展示了后端识别搜索功能的优化，从一对一模式向一对多的转变，预示着技术的进一步成熟与应用。
2017年，这篇前瞻性文章首次在雷锋网发布，高文院士的深度参与无疑为这一领域带来了新的思考与引领。未来，数字视网膜技术将继续推动城市大脑的智慧升级，为城市治理注入更强的生命力。
