ITSMRS中国行-智能交通创业新机遇主题沙龙-文安董事长陶海现场互动实录
2015-07-07 10:58:14   来源:Tranbbs.com    评论:0 点击:

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ITSMRS( ITS Market Seminar)即智能交通市场研讨会,由行之道交通技术网( www.tranbbs.com)于 2012 年创办,是我国智能交通行业内影响力最强的智能交通市场性研讨会,迄今已成功召开四届。2015年,行之道交通技术网将在全国各地组织不同主题、不同业务圈从业人员参加的线下活动-2015ITSMRS 中国行,本次沙龙为2015 ITSMRS 中国行第二期,主题为智能交通创业新机遇。以下为现在嘉宾与北京文安科技董事长陶海互动实录:

提问嘉宾:陶总您好,我是卓视智通的吴柯维,之前确实我觉得我研究文安公司研究得非常多,因为我的公司其实做的东西跟文安特别像,应该说陶总是我们的前辈,我觉得确实是计算机视觉的前辈,能够把一个计算机视觉的东西,从一个实验室,从一篇论文变成一个产品,这中间需要非常非常大的艰辛,我这么多年我是体会非常非常深刻,因为我们最早是做事件检测起家的,而不是车牌识别起家的,后来才做到车牌识别,所以这个感受非常深。我就简单的问几个问题,一个就是咱们现在因为这两年深度学习技术非常火,像百度、谷歌其实在这方面投入力度都非常大,这个问题有两个层面,一个就是对于我们智能交通行业,深度学习这个技术,未来它到底能起到多大的作用,它能带来一些什么样的变化,特别是我们图象识别领域,会不会深度学习的技术,让车牌识别真正大幅度提升一个档次。我认为现在的车牌识别,大家可能都标榜说95%、97%、98%,可能实际我估计也就92%、93%,就是能不能带来大幅度的变革。第二个就是,像谷歌、百度,甚至后边坐的格灵深瞳这样的,有非常雄厚的资金背景的公司,它在深度学习上做大量的投入,会不会把我们做视频检测的厂商给灭掉,这是我问的关于技术方面的两个问题。

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卓视智通代表

陶海:非常好,卓视我们也很尊重,有时候也会碰到,大家都是同行,都是做计算机视觉的,第一个问题,我觉得深度学习确实会大幅度的提高识别率,我们现在的车牌识别都是深度学习的,因为最早的一篇论文也是关于手写体数字识别的,所以它的根就是做OCR的,实际做出来效果也确实非常好,那么像很多现在停车场,据我所知,这种比较近的,成像条件比较好的,做到98%以上,甚至99%是比较正常的。现在我们在道路交通里做到92%、94%的,很大原因是成像不好,并不真的是我识别不好,真的就是成像不行,运动模糊,像他们做卡车、货车,脏、有污渍等等这些原因导致的。其实你真的要比较清楚一个东西,我觉得确实已经可以达到蛮高了。第二个问题,其实这个问题特别好,我的回答就是世界这么大,有的我们做。为什么?因为百度也好、谷歌也好,首先它跟我们的市场不太一样,它做的更偏重于互联网,它不会去做行业太多。第二,它以后端为主,因为你像百度去刷榜,这不是前一阵出问题,包括谷歌刷榜,刷这人脸识别的榜也好、物体检测的榜也好,基本上是依赖大规模的GPU计算,一买买300个,格灵深瞳也买了200个,这样去做后头的深度学习。那么这种应用模式,它都是做这种后端的集中的、云端的识别,但实际上我们这个行业,很多东西全是在用户端的、前端的,其实在前端,我觉得关注的是比较少的,而且前端也不太适合谷歌、百度这种公司去,比如它来做一个电子警察,这不可能的,它跑来做车机这倒是有可能,因为车机是家家户户都有的,但是它真要做一个银行,做这种行业的,一般不太会的。

所以我觉得这是两个不同的市场,另外其实深度学习大家知道。那到了VGG上来就是1.6亿个,就是你以意为识别一次,我就要算好几亿次…乘加所以我们现在DSP,前端这些基本做不了的在实际上,本身这个又是一个很好的市场,你真要把深度学习做到前端来,那是我们的本事,那么我们发明自己的深度学习算法,我们只用200万个就搞定,也是我们挺好的创新。所以我是觉得,其实机会真的特别多,我们不要跟它撞车,我们不要做跟它一样的东西就行了,我是这么觉得,因为我也经常思考,这些公司简直上得太快了,我们搞10年,人家搞3年。

千方科技:像您这个算法上有没有可以合作的。

陶海:我觉得这个问题非常好,我特别想,第一我觉得像北京的地铁非常危险,你要到那几个站,像什么国贸,我挤过两次,我觉得真可怕,万一要是着火肯定要出大事,那么它里面的客流密度,如果我们能通过我们这边区域式的客流统计,可以做到无覆盖,就是你一个站台放20个相机,我可以保证每一平方米上的人,我都给你数出来。

千方科技:那没有用,其实他们都知道,我想我们要合作的话,我肯定不在你现在这个领域里面,我们肯定是再做一个新的东西,就看你们在这个方面,有没有一些想法。

陶海:我们其实是开放的,这个确实是这样的,我们现在一般做产品就三条,三条我们就做,第一条刚才我说了是真的需求,刚需,未来一定的需求。第二条就是我们真的有能力做到,我们技术要能达到的。第三条当然就是能复制的,不能说一共就卖10套。

千方科技:我们能合作。

陶海:那就好,那当然了,因为我们定位是产品商。

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奥泽尔代表

奥泽尔马总:陶总,我问您一个问题,刚才您提到地铁里边的人的密度的识别,识别这一块,如果说在地铁里边出现了意外事件,比如说火灾或者是停电,咱们识别有什么作用。

陶海:其实停电还是比较简单的,你那个摄象头放上红外补光什么就可以了,火灾它会产生很多烟雾,其实这是一个话题,我们最近也在看这方面,也做了一些项目,我觉得很有前途,就是热成像,因为热成像传统最大的问题并不是不好用,热成像最大的问题就是贵,非常贵,但是现在国内大概有6家到7家,包括(大力),武汉的(高德),还有北方(广威)等等这些公司,那么我们预期未来3年,可能成本会降到几千块钱一个热成像相机,而不是几万块钱,这个时候我觉得就可以大规模的使用,它可以透烟雾,它透不了雨,可以透雾、透烟。

奥泽尔马总:你的意思是通过红外成像来解决。

陶海:对对对,光靠视觉解决不了,得靠sensor。

Tranbbs记者:那我想问一下深瞳的浦总,因为格灵深瞳也是作为计算机视觉的,跟陶总有很多相似的,你们也是从国外携带,我听说是5000万美金回来,想问一下你们现在对智能交通,你们是怎么看待的,想怎么发展。

格灵深瞳浦总:首先我们是新兵,在这个行业里面,事实上我们现在并没有以产品的形态接入市场,所以今天也是抱着学习的心态过来,看看各位是怎么样看这个市场。我们的定位确实和陶总说的很像,首先我们是家计算机视觉公司,我们经常说在国内这个概念,是我们第一个这么去定义出来,现在有很多计算机视觉很火,但是现在我们的技术方案选择,和其他的一些厂商会有一些差异,比如说一般的比如说用二维,或者是一些纯视频的算法再做,而我们很的一个技术方向,是用一个三维的,sensor一块可能是一个差异的点。然后我们同样也是一家产品公司,只不过现在我们落地的产品并没有在智能交通这个行业,是在一个安防监控相关的细分领域,我们首先会在我们目前我们在做的行业里面会去做深,可能我们会去做产品,也会去做一些业务相关的事情,前端的sensor,到产品、到服务都会涉及。另外一条产品线,事实上我们并没有去规划,在智能交通上的应用,事实上我们做了车载的应用,未来的方向是跟无人驾驶、辅助驾驶相关的应用,但事实上它也可以做到,比如说对车的一些结构化,车牌、车型、车款,车的速度,是不是并线,它的轨迹,这也是很相同的,我们也觉得说我们的技术,可能在智能交通的领域,是有一些需求的点,所以说我们也想看,到底是刚需在什么地方,而不是一些控标的需求。如果在这个层面有些机会的话,我们肯定也会从算法、前端切入,看是不是还可以做一些事情。而且我们可能平台或者什么选择,也会深度学习这样一些新的东西。

Tranbbs记者:问陶总一个问题,我是刚从深圳展会回来的,这次展会有相机厂家,只有天昊一家在那展示几款相机,然后其他的没有一家说纯相机厂商在进行参展,海大宇也只有海康一家在,刚才您也提到了,可能未来得电子警察的发展需要算法,需要硬件,也需要平台,我想问一个实际的问题,您觉得那些纯相机的、纯算法的,是否将来都得被淘汰?

陶海:我说说这个问题,因为我们以前业内大家都知道,就是创宇,现在叫港宇,还有锐视,我们最早是和大恒,我们第一台职智能相机是和大恒图像合作做的。业内做相机的还有像凌云、中威等等,以前藏愚,其实做智能相机的公司还是蛮多的。我们以前的做法就是买了这些相机,然后灌上软件再卖给集成商,后来发现相机买回来了,比海康带软件的还贵,所以这事就没法搞了,所以为什么说你这次看到这种情况,就是这些相机厂商卖相机的价格,已经超过了海康、大华带算法的相机的价格,所以这样的话就出现了一个没有人买相机的问题。有些公司它可以通过控标,像博康可以通过控标的方法,把价格卖很高,所以它还可以这么做,但是从未来发展来讲,这个肯定是要变到软硬一体的,所以未来我觉得这是,而且包括我觉得所有的前端设备都会这样,因为我们感受到另外一个问题,就是做算法和做硬件如果脱离的话,它这个做硬件的也不愿意给体做特殊需求的,比如说我这个摄像机前面像买一个他们的,放一个深度的sensor,或者放一个热成像的sensor,他说你干嘛要装这个东西,我说我有用处,你告诉我用处,我不给你做,你说按量,你不告诉我量,我也不给你做。所以你做算法的人你再多的想法,你如果没有硬件的落地就是瘸一条腿,所以对于我们这样的公司一手是算法,一手是硬件,这样才能保持不停的创新。

女嘉宾:在疲劳驾驶方面,因为我们公司原来是做我们从2009年就开始,主要是从交通安全的领域这方面做了一些工作,还有疲劳驾驶、身份识别,这个身份识别确实在于车这方面的应用,你在办公场所里应用好一点,如果在车方面,智能交通,尤其是它那个场景一直在变动,还有晚上,这个算法是非常困难的。

陶海:第一个是靠算法,第二个是靠sensor,另外车载我觉得是一个非常大的领域,现在其实没有真正一个大的公司再做,就是产品,像刚才放的视频在,前方在展示的时候,里头有些视频,你看到里头是满载还是空的,现在是靠人看,但是靠识别我们现在这种都是你看数人头一个个数的,但是它那种最好是你能一个静态的,看过去,但是问题是什么,现在算法都做不了这种,比如我这个人在后头的人就露一点头发,那人还厉害,看一点头发就是一个人,但是如果用算法,那么一点头发不敢说是人,所以这个算法可能就数出5个来,其实人一看就有20个,算法还到不了,但是实际上你真要好好去做,是可以做到的,这是一个超载的治超。第二个您说的疲劳驾驶,第三个是前方的一些预警,比如说它离线,你开着开着司机困了,开到路边上去了,它就会离开车道线,那这些确实都是很好的产品。但是,我们可以做这些技术,但是必须有好的平台,好的平台就是说,我不能做一个技术,我最后做到车机里,我还做一个独立设备,我怎么做,这个其实有好多问题,那做到车机里计算能力不够、成本老高,大是你做独立,这每个摄像机都是智能的,这成本也不低,其实怎么做还是挺大的一个问题。你当然最好还能够每个人上车的时候,还把人脸给照下来,将来出了事还有纪录,这个其实从技术上都是可以做的,怎么给它做到一个好的系统里去。

女嘉宾:是,这个设备我们做了一些,但是就像您说的,从平台方面,如果有的算法可以从后台解决,一个从前台解决,所以在解决问题上根据你的需求,根据计算量来,这确实是从设备上也是一个难点,其实我们也做了很多这方面的工作。

陶海:反正第一个是算法要好,第二个是硬件平台选择要好,这样才能成为一个好的产品,这两个都得做好。

女嘉宾:确实是,不说完全做到底,需要一个积累。

记者:我们公司搞信号控制,从刚才陶总讲的,还有大家的提问,我觉得都是提问在一些点警卡口,违法抓拍的,没有怎么涉及到关于信号方面,其中我觉得,这个视频是不是就可以在路口上检测拥堵,排队排多长时间,到底相机的摄像功能,排在停车的线往后,就是排队排到多少米拥堵到什么程度。再一个,就是路口从信号控制、感应控制,停车线,大概是在路口比方30多米、20多米,或者是5、6米装一个监测器,根据检测适当、届时就可以改变了,这个方面以后我觉得图像应该是有很多工作要做。

嘉宾:上周我刚好参加过我们一个项目的验收,这个项目是一个实验性的项目,几百万,主要就是用现在的600万高清相机去控制信号灯,我们现在做的还是单点的,单点控制的,它是一个实验性的项目,做下来以后,整个等待时间可以减少20%,在非饱满的流量下。在饱满流量下没有办法,因为饱满流量下你没法减少,在比较稀少的时候,等待时间减少得更多。所以这个体会,在做这个项目做了一年,这个体会的感觉就是,信号灯的智能控制,采用视频的方法的感觉,就跟当初替代线圈电子警察的感觉一模一样,因为现在像西门子也好、海信也好,用这种SCATS的这种系统,它都要每个车道上放线圈,它设置放两个,一个进出线圈,一个战略线圈,那么它无非得到的信息就是在这两个截面上的on&off,得到这个,那它做不了跟踪,做不了跟踪就得不到等待时间、停止次数、排队长度,都得不到,但是你视频这些全能很轻松的得到,就看你的算法好不好,因为算法也有复杂的地方,远处的车只露一个车顶,你能不能数出是一个个,很远的车真的就露出那么薄薄的一点东西,你能不能真的把它当一个车数出来,如果这个能做到,实际上它一定是能够非常好的结合到智能信号控制里的。

第二点,新的电子警察国标496,就是去年实施的,本身就要求反向有一个摄像机,所以实际上你就一个设备当两种用,你既是电子警察系统,又是智能信号的观测系统。所以我觉得未来一定会产生,要么就是做电子警察的公司和作信号机的公司合作,现在各种情况都有,做电子警察的,像海康、大华自己就做起信号机来,还有就是做信号机的自己做电子警察系统,反正是各种情况都有。但是总归我觉得再过2、3年,这个是必然的。话又说回来了,现在核心问题还是信号控制系统本身现在的应用,虽然说了好多年,但是你真到哪个城市,说它信号真的被这个整个网络控制,电控、面控、线控做得很好的,好象也没有,都是做一个滤波,一条街的,实际上你去跑跑,车多车少的时候感受完全不一样。所以我最后还是觉得做技术做到后来,真的是要扪心自问,这钱花出去真有没有用,我们还是要做有用的事。但是我相信,只要检测点,滤波之所以不work,就是因为它的观测点太少,这头一个,那头一个,中间开多开,全都不知道,这怎么做滤波,做不了,所以实际上将来摄象头越来越便宜,算法越来越便宜,你多装几个,这路上你装它5个、6个,这车经过到哪你都知道,速度很准确,滤波就能做好了,但是这是系统工程,你装1个、2个不行,你得装一堆,所以这又是一个钱的问题。

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现场嘉宾

记者:还有一个问题我请教一下,你这个监测器检测最高红黄绿这三种,视频检测精度怎么样现在?

陶总:这个事我记得,咱们有一个院士叫李德毅,前两天我看他搞了一个论坛,搞无人驾驶,他给我打电话,听说你们做这个红灯检测和识别,我要做无人驾驶,我说你别的,肯定撞人了,为什么呢?就是确实很难做,因为红绿灯你看着它红,比如西洋夕照的时候,正好太阳打到灯上,然后你的图像里头其实那个红黄非常非常难辨别,就是你红灯其实因为表面玻璃有灰、有土,太阳一照它也是灰的,它虽然是红的,但是因为太阳光压住灯光,所以在这个时候你的红绿灯非常模糊,如果给你一张静止的照片,你基本上说不出来这是什么灯,只有靠那个变化,略微比上一张亮一点,你觉得它是宫灯,这是一个问题。第二个问题,我们装的设备它会晃,时间长了螺固还会松,一松了一些灯的位置就跑别处去了,你晃的时候灯的位置也不确定,那意味着你不光要识别红绿灯,你还要时不常的跟踪红绿灯,你跟踪这个红绿灯就挺难的,因为你路上还有一堆车灯,有车灯、红绿灯、各种灯,你还要分辨出它一定是红绿灯,在白天的时候还好,因为它周围有一个框框什么的,在晚上的时候它就是一个灯,框框看不见。其实真要做到95%没有问题,99.9%我觉得就是俩概念了,就挺难做的,我们也是,这个东西可能两年,开始觉得搞3个月就搞定了,做着做着说不对,我们这个模型和人家现场数据收集回来的两码事,现场连灯都看不清了,你让我识别怎么识别,变化着来,这边亮一点就是红灯,但实际上也很难,而且最后灯还老动,检测不着。不是说我们产品不好,做到95%是没有问题的,但是最后那一点。


责任编辑:白小嵩

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