NVIDIA用人工智能为智能安防行业“供电”

　　那么NVIDIA到底要怎么做?

NVIDIA公司已经引入并推出了端到端(Training到Inference，后端服务器到前端摄像头)的深度学习平台，适用于公共安全的视频监测等领域。

　　▲NVIDIA端到端的深度学习计算平台

人工智能第一步是要先创建一个神经网络，然后对这个神经网络使用大量的数据进行训练，主要用的是DGX-1;之后将训练好的数据存入到云和数据中心，这方面主要使用的是Tesla P4&P40;当然，也可以将这些数据部署到录像机和摄像头之中，这里主要使用的是Jetson TX1计算平台。

　　Jetson TX1是NVIDIA的一款嵌入式视觉计算系统，今年3月份正式在中国市场上市，该系统基于NVIDIA的Tegra处理器打造。在训练、识别以及分析方面表现非常优秀。

　　步骤如下：

　　1、创建神经网络;

　　2、数据训练;

　　3、将数据上传到数据中心和云中，还可以将数据部署到录像机和摄像头之中;

　　4、识别：简单来讲，就是把监控摄像头采集到的视频信息输入系统，系统会自动分离出所有人(包括人脸、衣着甚至背影)和所有汽车(包括车牌、颜色、年款)。

　　目前NVIDIA在国内的安防硬件合作厂商，很多都是使用这款Jetson TX1进行硬件的打造。比如宇视科技的结构化只能分析服务器就这基于这一平台打造。

　　NVIDIA的另一合作伙伴海康威视年初推出了一款“刀锋服务器”，它基于16个Jetson TX1处理器，相比于配置了21块CPU的同等性能服务器来说，刀锋需要占用的空间仅为其1/20，所消耗的功率也仅有其1/10。

　　正是依靠端到端的深度学习平台，在公共安全领域，产品解决方案变得更加智能，视频监测效果做得更好。

　　至于为什么NVIDIA要进入到安防IVA领域，Deepu Talla向雷锋网(公众号：雷锋网)表示，一方面是维护人身安全的情怀;同时，因为这个行业需要用到视频分析，需要进行语音辨识，这两个领域借助深度学习再合适不过。而且，目前的视频分析智能做到事后分析，对于事前的预测和分析还是盲区，所以需要深度学习和人工智能来做这样的事情。

　　同时，NVIDIA是人工智能计算公司，其人工智能计算平台不管是在哪个应用领域，都是最优选的平台。其次，从解决方案的层面，NVIDIA提供从训练到推理的解决方案，也可以提供从云到数据中心到服务器到端这样的解决方案。而且，未来NVIDIA还会继续对下一代的GPU的技术进行投入。

　　在Deepu Talla的构想中，在IVA市场，NVIDIA希望在IVA市场缔结更多的伙伴关系，同时希望能够让现有的合作伙伴的合作关系更为深入，比如说跟海康威视与NVIDIA的合作就非常地深入，比如训练服务器以及摄像头这方面。

　　目前，NVIDIA已经与国内9家智能安防硬件供应商展开合作，安博会上，他们的服务器与摄像头产品都有展出。

　　▲ NVIDIA与国内9家智能安防硬件公司进行合作

　　NVIDIA的GPU正在让深度学习的进程不断加快，同时，在国内的安防行业，NVIDIA也在积极发展合作伙伴，希望在这个行业占据支配地位。

　　无疑，老大哥也越来越具备人工智能了。