AI+安防已经在中国成为一个越来越火热的话题，技术的进步让安防行业应用AI越来越普遍，它可以让视频监控能够像人类一样去思考，然后做出决策。 在过去几年中，已经有多家安防公司深度布局AI并发布了多款产品，云从科技（cloudwalk）是安防领域的一个“新人”，它主要是开发人工智能和机器学习软件和硬件，目前已经利用自动人脸识别技术（AFR）实现了商业化落地。 火眼人脸大数据平台 他们推出了一款名为“火眼人脸大数据平台”的新型AI分析产品，他们认为这将改变相关部门与机构使用视频监控来检测和识别人脸的方式，该平台不仅可以让大多数传统的人脸识别解决方案能够更快，更有效地搜索大量的视频录像，而且还不会受到一些场景的限制。 例如，“火眼人脸大数据平台”可以使用低分辨率镜头，而不需要高清晰度视频摄像头来进行人脸识别；另外该平台还可以使用于不佳条件下录制的视频，它只需要一个24x24像素的图像来检测和识别人脸。 在2017年的中国国际社会公共安全产品博览会(中文简称“安博会”,英文简称“CPSE”)上，云从科技在1号国际馆1D05展位上推出了这套系统。 云从科技研发总监李夏风表示：“目前深度学习技术需要大量预先标记的数据集和昂贵的云平台，而实现相同的功能，云从的双层异构神经网络技术只需要少量结构化数据就可实现。” 在最近的一项试验中，云从科技的人脸识别系统能够实时检测、提取和识别由八个不同的摄像机记录的三个半小时的视频，这其中包含超过五十万个人脸图像；在另一个试验中，它可以在不到两个小时内处理36小时录像的视频，并提取超过15万张人脸图像。 “云之瞳”人脸识别终端 除了火眼，云从科技还在2017安博会推出了“云之瞳”人脸识别终端系列。具备可见光采集图像、红外光识别、紫外光防伪、人脸抓拍、人脸检测、人证信息核查验证、1:1人脸比对、1：N人脸比对、人脸识别控制、黑名单比对等功能。 云之瞳CW-FC1550 CW-FC1550人证合一核验终端是云从科技应用业界领先的人脸识别与OCR技术，支持证件自动感应触发，适用在边防检查站、海关、机场、出入境管理局等场所应用，通过抓取证件照片与现场抓拍持证人员的人脸照片一一进行识别、比对、核验，判断人证是否一致。 云之瞳CW-FC2400 CW-FC2400人脸识别闸机头是云从科技自主研发的人脸识别闸机头，可匹配各种类型的通道闸机。通过现场采集人脸照与本地人脸底库白名单进行比对识别的身份查验，持居民身份证的公民可借助人脸识别验证自助通过闸机，可直接在现有闸机上改造。 云之瞳CW-FC2600 CW-FC2600人脸识别闸机头是云从科技自主研发的人脸识别闸机头，可匹配各种类型的通道闸机。通过现场采集人脸照与本地人脸底库白名单进行比对识别的身份查验，持居民身份证的公民可借助人脸识别验证自助通过闸机，可直接在现有闸机上改造。 云之瞳CW-FC3300 CW-FC3300人脸识别门禁是云从科技自主研发的人脸识别门禁管理终端，适用于写字楼、机关单位、商业区、居民区、来访身份核查、银行、医院、院校、建筑工地等门禁考勤场景及人员出入管理场所。 云之瞳CW-FC4100B CW-FC4001B移动终端是云从科技专为移动应用场景研发的一款高性能手持式人脸自证终端。通过读取身份证照片与现场抓拍持证人员的人脸照片进行识别、比对、核验，判断人证是否一致。 “新人”不新 虽然在安防领域是一个“新人”，但云从科技并不是毫无背景的小白。其创始人周曦博士师从“计算机视觉之父”—Thomas S. Huang，在成立公司之前，云从科技的创始团队已经成为了中国科学院内部唯一的人脸识别代表参与战略先导性科技A类专项，负责中国边防的人脸布控实验。 战略性先导科技专项是中国科学院在中国至2050年科技发展路线图战略研究基础上，瞄准事关中国全局和长远发展的重大科技问题提出的战略行动计划，是“创新2020”的重要组成部分，分为前瞻战略科技专项(A类)和基础与交叉前沿方向布局(B类)两类。 丰富的经验积累让云从团队成立公司以后发展迅速，成立刚刚一年便成为人脸识别在银行业的第一大供应商，中国的几大国有银行和数十个中小银行纷纷采用他们的技术。 随后云从科技又获得中国国家战略规划部门国家发展和改革委员会的青睐，和腾讯、百度等顶尖科技巨头一道建设未来中国社会的基础——“人工智能基础资源公共服务平台”。除了是唯一一家同时参与人脸识别国标、部标、行标制定的企业，云从科技的动态人脸识别技术还入选中国公安部部级课题。 目前该技术已经在中国22个省市上线 目前该公司的产品已经在中国国内的22个省市上线应用。主要用于区域布控和追逃，并对犯罪行为进行预估。 另外，该公司还与中国公安部门合作，减少执法人员所需的时间和人力。 云从科技研发总监李夏风表示说：“利用该技术，执法人员能够快速扫描海量的视频录像，搜索人脸特征，火眼基于双层异构深度神经网络的技术可以识别很多环境下的对象和模式，该技术非常适合于噪声大、低分辨率的视频监控系统。今后还会加入身体形状和衣服图案等特征识别。”
