NVIDIA用人工智能為智能安防行業“供電”

　　那么NVIDIA到底要怎么做?

　　NVIDIA公司已經引入并推出了端到端(Training到Inference，后端服務器到前端攝像頭)的深度學習平臺，適用于公共安全的視頻監測等領域。

　　▲ NVIDIA端到端的深度學習計算平臺

　　人工智能第一步是要先創建一個神經網絡，然后對這個神經網絡使用大量的數據進行訓練，主要用的是DGX-1;之后將訓練好的數據存入到云和數據中心，這方面主要使用的是Tesla P4&P40;當然，也可以將這些數據部署到錄像機和攝像頭之中，這里主要使用的是Jetson TX1計算平臺。

　　Jetson TX1是NVIDIA的一款嵌入式視覺計算系統，今年3月份正式在中國市場上市，該系統基于NVIDIA的Tegra處理器打造。在訓練、識別以及分析方面表現非常優秀。

　　步驟如下：

　　1、創建神經網絡;

　　2、數據訓練;

　　3、將數據上傳到數據中心和云中，還可以將數據部署到錄像機和攝像頭之中;

　　4、識別：簡單來講，就是把監控攝像頭采集到的視頻信息輸入系統，系統會自動分離出所有人(包括人臉、衣著甚至背影)和所有汽車(包括車牌、顏色、年款)。

　　目前NVIDIA在國內的安防硬件合作廠商，很多都是使用這款Jetson TX1進行硬件的打造。比如宇視科技的結構化只能分析服務器就這基于這一平臺打造。

　　NVIDIA的另一合作伙伴海康威視年初推出了一款“刀鋒服務器”，它基于16個Jetson TX1處理器，相比于配置了21塊CPU的同等性能服務器來說，刀鋒需要占用的空間僅為其1/20，所消耗的功率也僅有其1/10。

　　正是依靠端到端的深度學習平臺，在公共安全領域，產品解決方案變得更加智能，視頻監測效果做得更好。

　　至于為什么NVIDIA要進入到安防IVA領域，Deepu Talla向雷鋒網(公眾號：雷鋒網)表示，一方面是維護人身安全的情懷;同時，因為這個行業需要用到視頻分析，需要進行語音辨識，這兩個領域借助深度學習再合適不過。而且，目前的視頻分析智能做到事后分析，對于事前的預測和分析還是盲區，所以需要深度學習和人工智能來做這樣的事情。

　　同時，NVIDIA是人工智能計算公司，其人工智能計算平臺不管是在哪個應用領域，都是最優選的平臺。其次，從解決方案的層面，NVIDIA提供從訓練到推理的解決方案，也可以提供從云到數據中心到服務器到端這樣的解決方案。而且，未來NVIDIA還會繼續對下一代的GPU的技術進行投入。

　　在Deepu Talla的構想中，在IVA市場，NVIDIA希望在IVA市場締結更多的伙伴關系，同時希望能夠讓現有的合作伙伴的合作關系更為深入，比如說跟海康威視與NVIDIA的合作就非常地深入，比如訓練服務器以及攝像頭這方面。

　　目前，NVIDIA已經與國內9家智能安防硬件供應商展開合作，安博會上，他們的服務器與攝像頭產品都有展出。

　　▲ NVIDIA與國內9家智能安防硬件公司進行合作

　　NVIDIA的GPU正在讓深度學習的進程不斷加快，同時，在國內的安防行業，NVIDIA也在積極發展合作伙伴，希望在這個行業占據支配地位。

　　無疑，老大哥也越來越具備人工智能了。