话说盘古开天辟地之时，昼夜初分，日海初现，智能微启。上回分解到大中台，是一建数据链接而万向齐发，一网四相惠及五洲百姓，如此浩大工程，想必细微末节之处定是多如牛毛，如何运筹帷幄尽在掌握，且听我继续解说。(PS. 以上都是瞎掰，接下来就是真材实料)
日海智能在智慧场馆打造过程中所投入的核心技术。我们知道“场馆智能监测”是智能场馆运营管理中心的核心功能，运营管理中心通过该功能实现信息采集与视频监控，实时收集展会现场发生的各方面信息，从而对场馆安全，应急管理等作出处置。那么“场馆智能检测”是通过什么实现的呢?是我们今天要着重介绍的主角——AI智盒。
构建海量车辆数据检索库，对百亿车辆数据组合查询不超0.5S
任何一场展会、发布会现场都会聚集大量车辆，对于车辆的智能识别和管控是智慧场馆安全管理的重要一部分。日海智能AI智盒可以对车辆进行结构化解析，利用人工智能技术为每辆车建立“DNA”，通过车型识别和局部特征对过车图像进行结构化处理，并实现按车牌、按车型、以图搜车等方式快速检索车辆。检索库涵盖了13大类 11000余款车型，40+种特征属性，对百亿辆车数据组合查询时间不超过0.5秒。
AI应用赋能——多维智能感知识别
对于不同的检索目标，AI智盒打造了融合结构化算法分析引擎。对于人脸检测，采用最优人脸质量检测算法，即提取目标最优特征，例如眼镜、衣着、年龄等，提高识别准确。此外，行人属性、骑行属性检测上，涵盖均在20以上。
但是人脸识别技术虽然准确度高，但是只能覆盖30%左右的监控点，基于成本因素，70%的监控为非卡口点位，无法拍摄到清晰人脸，只能拍摄到人体。而人体识别，最大的难点在于，行人是非刚体结构，当人在走动时，手和脚都在摆动，还往往伴随有其他动作，因此不同于车辆等刚体结构，任意角度都是同一个型态。传统的算法无论是将目标对齐或者进行切分，都无法消除非刚体结构对算法的干扰。
基于注意力架构模型的高精度Re-ID提取，能够通过不同的特征图进行注意力检测，合成最终检测。相对于普通搜人60-70%的准确率，日海智能Re-ID 首位命中率97.1%，刷新行业纪录的Re-ID技术，并且在未拍到或看不清人脸、车牌的情况下，仍然可以跨多个镜头追踪嫌疑目标，一键生成行动轨迹。
AI边缘计算是物联网、5G、AI等新技术落地应用的必然环节
边缘计算，去中心化，将为未来的百亿终端提供AI能力，形成万物感知、万物互联、万物智能的智能世界，打通AI的最后一公里;边缘计算是构筑在边缘基础设施之上的计算平台，形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并供全网调度、算力分发等云服务。AI边缘计算，是物联网、5G、AI等新技术为行业应用赋能落地的必然趋势。
因此日海智能AI智盒的未来不仅在智慧场馆之中，其未来将在物联网、5G、AI等新技术落地的所有行业与应用中。那么日海智能AI智盒都有哪些产品呢?除了智慧场馆，其还将具体应用到哪些场景中?欢迎关注我们的下一期推送内容。
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