安防行業應用AI越來越普遍，它可以讓視訊監控能夠像人類一樣去思考，然後做出決策。
雷鋒網了解到，在過去幾年中，已經有多家安防公司深度布局AI并釋出了多款産品，BrainChip算是安防領域的一個“新人”，它的主營業務是開發AI和機器學習相關軟體和硬體，目前已經利用脈沖神經網絡技術（SNN）實作了商業化落地。
他們推出了一款名為“BrainChip Studio”的新型AI驅動軟體，該公司認為這将改變執法和情報機構使用視訊監控來檢測和分類人臉的方式，該軟體不僅可以讓大多數傳統的面部識别解決方案能夠更快，更有效地搜尋大量的視訊錄像，而且還不會受到一些場景的限制。
例如，BrainChip Studio可以使用低分辨率鏡頭，而不需要高清晰度視訊攝像頭來進行正面識别；另外該軟體還可以使用于不佳條件下錄制的視訊，它隻需要一個24x24像素的圖像來檢測和分類臉部。
BrainChip的創始人Peter van der Made說：”目前卷積神經網絡技術需要大量預先标記的資料集和昂貴的雲平台，而實作相同的功能，BrainChip的脈沖神經網絡技術隻需在傳統的CPU和内部軟體中就可實作。“
如今全球監控錄影機數量不斷增多。據雷鋒網了解，今年預計将有一億二千七百萬台監控錄影機出貨，随之而來的是海量視訊資料的産生，這将需要AI能夠對之有效分析然後合理利用。
在最近的一項試驗中，BrainChip的軟體能夠實時檢測、提取和分類由八個不同的錄影機記錄的三個半小時的視訊，這其中包含超過五十萬個面部圖像；在另一個試驗中，它可以在不到兩個小時内處理36小時錄像的視訊，并提取超過15萬張面部圖像。
“我們從現場或錄制的視訊中檢測到人臉，然後針對發現的每張人臉建立一個脈沖神經網絡模型，”brainchip的營銷和業務發展進階副總裁Robert·beachler解釋說，假設是在拍攝一場比賽，在錄影機的整個視野内我們都知道這是同一個人，之後我們就可以在錄影機的整個視野内追蹤這個人的動态（就算是換了位置、衣服）；另外，錄影機還可以把這些圖像分成不同的子產品，對任意一個指定的錄影機（假設20台），我們都可以拍到一個人在其中走過，這樣我們就有了20張我們拍到的帶有他們的面部的圖像。“
“我們保留了這些面部圖檔的緩存，以便可以跟蹤他們”他繼續說。“一旦我們收集了這些資訊，我們可以将這些圖像編譯成具有脈沖模型的資料庫。如果我們找到可疑人的圖像，通過脈沖神經網絡運作，建立一個模型并與以前獲得的圖像進行比較。一旦發現是犯罪嫌疑人，我們會檢視該人的圖像，所有關于嫌疑人的資訊都會被放置出來。
脈沖神經網絡如何運作
與行業中大多數使用“卷積神經網絡”技術處理資料的AI解決方案不同，BrainChip Studio利用“脈沖神經網絡”技術。據Beachler說，這是一種計算方式，更類似于人腦，它通過模仿神經元和突觸的功能而起作用。
“神經元由連接配接到其他神經元的突觸組成，神經元本身就是所有不同輸入的整合函數，然後決定是否觸發并将資訊傳遞給下遊的神經元。這個資訊的傳遞被稱為脈沖，它實際上是一個生物電過程，“這是一個通過突觸的一定強度的信号”，“Beachler解釋說。“網絡訓練的方式是通過加強或抑制突觸的連接配接并改變神經元激發時的門檻值函數。
“大腦與計算機工作方式不同，計算機做數學題，無論是整數還是小數都是一樣，但是大腦不是這麼認為”他補充說。“人類非常擅長識别模式，清楚的知道什麼是什麼，但人類不太擅長做數學，因為我們的大腦是使用這些脈沖序列作為門檻值邏輯來确定程式程式設計的功能。"
是以，當你以一個脈沖神經網絡的形式去了解人類思維的這些特征并将其應用到軟體時，計算機将在視訊圖像中的識别模式變得更好。
“通過這個功能，我們知道了這種類型的脈沖神經網絡的一些有趣的特征，”Beachler解釋說。“一個是它非常擅長在嘈雜的環境中應用；此外，它隻需要一個單一的圖像，是以不同于卷積神經網絡需要預先标記資訊的資料集。“
脈沖神經網絡的優點
正如上文所提，與卷積神經網絡在資料集上進行訓練相比，脈沖神經網絡隻需要單個圖像，便可從中學習和識别模式。“我們可以在現場即時訓練尋找模式，”beachler補充說。
此外，由于脈沖神經網絡不需要進行卷積神經網絡的數學運算，它們隻需更少的計算能力。
Beachler很快指出，該公司并不是僅僅想要建立另一種類型的生物識别面部識别解決方案，而是可以在日常情況下由視訊監控終端使用者利用這些解決方案。
他說：“我們想要做的是提供一種可以在現有的視訊監控環境中使用的産品。“我們在部署環境中訓練我們的網絡、我們從相機或錄制的視訊中實時提取所有的面部資訊、我們使用現有的基礎設施，但它不是添加到錄影機或新的DVR中的附件。“
目前該技術已經在賭場及警察局使用
雷鋒網(公衆号：雷鋒網)了解到，目前該公司的方案已經在拉斯維加斯的一家大型賭場中應用。BrainChip與SN Technologies合作開發了基于BrainChip的SNAP技術用于檢視賭場内的動态。
另外，該公司還與法國國家警察局合作，減少執法人員破案所需的時間和人力。
圖盧茲國家警察局負責犯罪部門的負責人Jean-Francois
Lespes評論說：“利用該技術，執法人員能夠快速掃描數TB的視訊錄像，搜尋如面部、身體形狀和衣服圖案等特征，BrainChip基于脈沖神經網絡技術可以識别很多類型的對象和模式，該技術非常适合于噪聲大、低分辨率的視訊監控系統。”
本文作者：張棟