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郭显辰:黑科技席卷校园,无人值守智能时代已经来临!

郭昊昱@36氪陕西 · 2018-11-18
智能视频分析属于安防领域。我国目前的现状是,城市公共生活区域内随处可见摄像头等硬件设备,这些设备采集了海量数据,但却缺少一个分析的入口。

编者按:本文来自“求尔Qerte”,36氪经授权转载。

“我们团队当下在做的就是基于深度学习与大数据分析,寻求用户的共性,牢牢把握中小企业,做实时、可靠、可扩展的智能视频分析系统。”郭显辰如是说。


「成大致远」创始人兼CEO郭显

  在巨人的肩膀上成长

幸运,有时是不期而遇,意外同样如此。 不久前,“滴滴事件”又一次以悲烈的方式为广大民众敲醒警钟。 我们的安全,需要更切实的保障。 郭显辰就在做这样的事情。 他所做的智能视频分析技术在国外有近十年的发展及应用。 国际上像是VCA Technology、IOImage、Bosch等厂商发展较好,国内海康、旷世、商汤等厂商紧随其后。 郭显辰说:“智能视频分析技术天花板很高,需求量很大,还有很广阔的市场空间。”
说到智能视频,想必大家并不陌生。 大街小巷随处可见的监控摄像,就是智能视频分析技术得以应用的载体。 它是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能分析技术。  举个例子,如果你在凄凉阴暗的小巷突遇犯罪团伙,发生群体斗殴,这套系统可以根据人群的密集程度向后端发出反馈,以便视察人员在第一时间对你伸出援手。

它能够对视频区域内异常情况进行分析,及时发出预警信息。郭显辰很看好这个市场,目前带领着第一代产品向校园安防及施工预警方面拓展。和很多标榜“自研系统”的团队不同,他认为,前人有夯实的基础,有理由不用么?“我们并非创造一套算法,而是基于深度学习的框架,编译出适合自己产品的算法。”他如是说。

全神贯注做一件事

事实上,成大致远并不是郭显辰第一次创业。早在两年前,他便做出了尝试。后来,由于想做的东西太多,横向产出的内容过于复杂,导致无法集中精力做好一件事。他说:“这次创业就想把图像处理这一个点做好,在智能视频分析市场相对成熟的前提下,迅速地将产品对接到市场终端上去。”随后,成大致远成立了。就像公司名称一样,他希望团队齐心协力做成一件事,从小做起,以小见大,慢慢地将产品做成熟。郭显辰说:“之前没想过创业,真正接触这个行业还得追溯到留学这几年。”2010年,大学毕业的郭显辰来到美国学习电子政务。四年时间,他边学习边工作,一直在做IT方面的项目,主要为美国州政府做电子政务方面的工作。国际法出身的他,没想过自己有一天与创业联系在一起。

甚至刚回国时,他选择了教师这份相对稳定的职业。他说:“在大学教书这段时间,不停地有人找我做项目,就有点顾此失彼,忙不过来了。”由于过往的项目经验基本都跟图像相关,前期研发、项目及产品都属于图像处理领域。郭显辰认为,智能视频分析领域的市场空间足够大,仅运营于单个行业中都可以做出不错的成绩来。

 视频智能化分析属于刚性需求

如何看到智能视频分析背后的商机?郭显辰告诉求尔,智能视频分析属于安防领域。我国目前的现状是,城市公共生活区域内随处可见摄像头等硬件设备,这些设备采集了海量数据,但却缺少一个分析的入口。我们手里这些海量的数据,到底该如何运用?凭借以往的技术手段,硬盘保留数据的时限一般在3个月左右,居民区储存空间小,保留一个月或者半个月都有可能。但如今各方面政策要求相关数据进行永久性保留,这将会导致数据成倍的增长。当遇到突发事件需要调取监控数据的时候,仅靠人工进行分析根本无法实现。

他意识到,现在没有好的通道将数据进行处理分析,把重要的数据保留下来。摄像画面太多,突发事件发生后,仅仅凭借人力去看,是天方夜谭。他说:“我们现在做的就是通过计算机进行图像数据处理,把异常情况、危险隐患做到实时预警。”从市场角度而言,视频分析属于刚性需求,必须满足!

郭显辰说:“现阶段我们将目标瞄准学校,为大中小学校提供智能预警系统,推进智慧校园建设。”通过人工神经网络算法与贝叶斯算法对前端采集的视频、图像和异常行为的图像数据进行识别、监测、截取、保存、分类、匹配等图像识别预警。

用大厂1%的成本去做

上文也提到,郭显辰第一次创业并不顺利,这带给他几处警醒。最重要的是他认识到,业务定位要出奇,大厂占据的市场几近饱和,现阶段他们要另辟蹊径。大厂将目标锁定高价值的客户,产品价格昂贵,定制化需求很难达到。很多有需求的中小企业无法承受如此高昂的成本代价。再言之,效率高、硬件贵、性能好的产品并不完全适合中小企业,一秒十六帧固然好,但一秒一帧也能满足部分用户的需求。这么一来,让他看到了困境背后的无限潜力。于是,他带领团队为中小企业进行智能视频定制化服务。他说:“做大厂1%的成本,他们是一百块,我们只要一块!”乍一听,会认为他是兵行险招。

“我们的数据来源主要来自甲方,将‘找共性’、‘寻差异’两者结合,既能扩展客户,又能推进技术革新。”他解释道。以校园市场为例,小学有小学的共性,大学有大学的共性,按照他们的共性以及每个阶段的相关要求进行定制化服务,既可进行数据搜集,又可以帮学校节约成本。只有牢牢抓住与大厂的差异性,用实惠的硬件满足客户的基础要求,才能占据另一方市场。

截止目前,成大致远已经为西安电子科技大学、延安大学等高校定制校园预警系统,并与多家中小型企业建立合作关系。郭显辰告诉求尔,当前面临的难点还在算法上。众所周知,很多大厂的SDK都是分包好的,功能性比较明确。这样,对于有二次开发和定制化需求的厂商来说,是满足不了的。

为此,在基于深度学习的框架上,他们突破了一个个技术壁垒,最终他们研发的系统无须通过红外和景深,便可测试到人的各个关节,对关节的活动位点及状态作出一定考量与判断。

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