格灵深瞳:计算机视觉将改变什么

在科技浪潮中,灵深瞳公司通过融合极客与商人的智慧,聚焦计算机视觉技术,尤其是三维计算机视觉,旨在解决安防监控领域的痛点。通过创新的监控系统,不仅实现了对监控画面中人物行为的精准识别与跟踪,还有效提升了危险事件的即时响应能力,为安防领域带来智能化升级。此外,公司还在自动驾驶和智能机器人领域进行前瞻性的研究,预示着人工智能技术将引领下一次科技革命。

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在北京颐和园附近的一座仿古四合院中,深藏着一家由一群极客组成的科技公司——格灵深瞳。

两位创始人何搏飞和赵勇似乎是来自两个完全不同世界的人。前者毕业于斯坦福大学商学院,曾先后创建了两家美国公司中国区的团队和业务,是个彻头彻尾的“商人”。而赵勇,这个从谷歌研究院中走出的创业者,则是一个完完全全的“极客”。

什么是计算机视觉?

“我们在一起,完全是徐小平撮合的。”一见到新浪科技,何搏飞就回顾起与赵勇第一次见面的场景。当时我正在寻找创业方向,徐小平给我介绍了很多人,有些是理念不合,有些是方向不认同,迟迟没有找到合适的搭档,直到见到了赵勇。


“当时是在北京北四环一个老旧的小区里,楼道满是小广告,在一处三室一厅的民宅里,赵勇已经带着团队干了几个月。”何搏飞回忆说,当时本来是想聊一会,给徐老师交个差。但是没想到最后从下午2点聊了夜里12个小时。

“赵勇向我介绍技术的起源、发展和应用,我非常非常兴奋,作为一个商管理背景的人,我的兴奋来源于,看到了一个方向——人工智能技术可能会像互联网给人类带来改变,成为下一个给人类世界带来重大变革的技术。”他说。

赵勇曾经供职于谷歌研究院,他参与的谷歌眼镜项目,开创了可穿戴设备的热潮。赵勇的主要研究方向就是计算机视觉,而计算机视觉研究的终极目标就是希望计算机拥有无限接近人的感知能力。

“当时的主流是用普通的光学镜头,加上软件算法,但是这种画面其实是二维的。人脑这么聪明都需要三维获取,更可况计算机呢。当时只有包括赵勇在内的少数一些人坚信计算机需要三位获取,带着这个理想,赵勇开始回国创业,从事三维计算机视觉方面的研究。”何搏飞介绍说。

尴尬的安防现状

不过,只有技术还远远不够。在解决了计算机视觉的基础问题后,如何将之真正投入应用取得商业成功,而不是仅仅停留于研究层面,摆在了何搏飞的眼前。

在众多领域中,何搏飞选择了安防。“安防领域有几个好处,首先是市场够大,一年销售收入4000亿收入;其次是这个领域存在重大问题,能够被我们的技术完美的解决,所以我们看来看去,安防监控是一个完美的切入点。”

计算机视觉常常被比作让计算机长了眼镜,能够看懂这个世界。但是,无论是电脑还是手机,最多只有2个摄像头,而且打开的时间非常有限。全世界摄像头最多、最密集的领域就是安防监控,而且是不间断24小时运行。

“现在我们国家有几十亿个安防监控摄像头,但是有两个根本性的问题始终没有得到解决,就是看不见和找不到。”何搏飞举例说,在北京某大型银行的监控中心有一块巨大的屏幕,全北京2万多个摄像头依次展现,一次能够同时展示100部摄像机,每90秒轮换一次。

如果危险真的发生了,通过这样的监控手段真的能被发现吗?不久前,在东莞,一女子因银行卡被吞徒手拆毁ATM机,事件发生10多分钟,从多个角度被拍摄,最后还是被围观群众报警才最终发现,监控系统只起到了记录的作用。

在何搏飞看来,监控的最佳状态是在事情有发生苗头的时候制止,退而求其次,才是记录罪证。不过即使是做为记录,找寻起来也非常麻烦,因为视频资料只有一个时间维度,有时候为了寻找一个瞬间,需要看几个或者几十个小时的录像资料。

“当危险事件真正发生的时候,有监控,被拍到,但是监控室没看到。另一方面,随着摄像头呈现几何级数的增长,在监控中心需要配合的监看的人力也随之快速增长。这就是中国安防监控领域尴尬的现状。”何搏飞说。

安防监控进入智能时代

为了解决这个问题,格林深瞳所做的事情就是在传统图像式的监控之上,让计算机能够直接记录画面中的运动轨迹,从而看懂人类的行为。

何搏飞介绍说,格林深瞳监控系统所用的摄像头拥有三个镜头,一是与普通安防摄像头一样的RGB摄像头,另外两个其实分别是激光发射器和接收器,能够每30分之一秒发射36万束激光,实时的扫描三维空间,这与微软XBOX游戏机中Kinect感应器的原理十分相似。

与Kinect不同,Kinect最大只能感知两个人运动,而格林深瞳能够精确的对多人进行跟踪。何搏飞向新浪科技展示了格林深瞳的识别能力,在一个房间内,有15个人以上进行无规则行走,每个人的行走轨迹都能被精确识别和记录。

基于这些技术,格林深瞳的监控系统可以发现人群的突然聚集和散开,还可以追踪到单人的突然奔跑、剧烈动作等,在事件发生瞬间向监控人员报警。另外,系统还能识别跌到、呼救等动作,及时通知相关人员。

“从学术来讲,我们可以做到多人的运动轨迹和速度进行精确的跟踪和判断。实际应用中,依据对人的轨迹和速度进行精确的跟踪和判断,拥挤、阻挡、穿插等动作都可以被监测到。”何搏飞说。

何搏飞表示,安防领域去年的销售收入约为4000亿元,而且超过30%复合增长率,这个市场甚至比智能手机更大、增速更快。

在美国,摄像头与人口的比例是1:10,伦敦已经达到了1:1,而中国的北京、上海这个比例还仅仅是1:50,因此,他预测未来几年这个领域还将继续爆炸式的增长。

下一个浪潮:人工智能

除了安防监控,何搏飞表示,格林深瞳正在汽车自动驾驶、智能机器人方面做前瞻性研究。

“除了安防监控,我们还正在研发许多意思的事情。明年年底之前,我们将在汽车自动驾驶领域突破。”何搏飞介绍说,目前自动驾驶方面最领先的谷歌采用的技术是通过三维传感器不断扫描周围情况,从而实现自动驾驶。

“但是谷歌采用的三维传感器价格高达12万美元,车本身也不过才一两万美元,要投入市场恐怕还需要很长时间。而我们将采用的技术是让人类的司机教会计算机如何开车。”何搏飞说。

他进一步解释说,计算机只能机械式的运算,比如路上有个人就马上停下,但是人类的司机就会不同,他知道这个人会自己躲开走,所以他开车不会减速。因此很大程度上,自动驾驶必须依靠人类的智慧去调教计算机。

“短期看,我希望格灵深瞳能够成为计算机视觉领域最领先的公司,但是从长期看,人工智能将掀起新一轮革命性的变化,这种变化不亚于电的发明,或者互联网的发明。因此从长期看,格林深瞳一定是一家人工智能公司。”何搏飞说。

【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
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