汽車違章抓拍,嫌犯人臉識(shí)別、跨鏡追蹤……這些都是在我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷墓舶卜?ldquo;黑科技”,相比這些圖像、視頻類的“AI+安防”的大型應(yīng)用,獵熊座針對傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的缺陷,研發(fā)出新型物聯(lián)網(wǎng)RF-loT技術(shù),在更加細(xì)分的場景內(nèi),不光可以幫警察抓小偷,還能防止老人走失,對電動(dòng)自行車的違章進(jìn)行監(jiān)管。
獵熊座面對的就是當(dāng)前體量巨大的智能安防賽道,根據(jù)智研咨詢網(wǎng)發(fā)布的《2018-2024年中國安防系統(tǒng)市場行情動(dòng)態(tài)及發(fā)展前景預(yù)測報(bào)告》預(yù)測,到2020年國內(nèi)安防市場將達(dá)到9952億元的規(guī)模,年復(fù)合增長率約15%。雖然經(jīng)過多年的發(fā)展,智能安防賽道中已經(jīng)涌現(xiàn)出多個(gè)AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸,但是整個(gè)行業(yè)還是處于初級(jí)階段,像行業(yè)應(yīng)用場景最為豐富的視頻識(shí)別、視頻圖像分析等關(guān)鍵技術(shù)依然有很多問題等待突破,各類安防硬件間的數(shù)據(jù)通聯(lián)也還存在障礙。
RF-loT破解傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)信息孤島難題
物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)由感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層共同構(gòu)成的龐大的社會(huì)信息系統(tǒng)。如今物聯(lián)網(wǎng)正在以智能家居、智慧城市、智慧安防等形式進(jìn)入到我們的生活當(dāng)中。
相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2018年全球物聯(lián)網(wǎng)支出金額約7725億美元,預(yù)計(jì)至2020年物聯(lián)網(wǎng)支出金額將突破1兆美元,屆時(shí)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將更加成熟。
然而,傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)依托RFID(無線射頻識(shí)別)技術(shù),存在著功能單一、讀寫固定、感應(yīng)范圍受限,給海量數(shù)據(jù)的接入與兼容帶來很多難題,無法對信息進(jìn)行分析管理與應(yīng)用。此外,由于傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)只接受單向指令,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)無法跨硬件交互,普遍存在著信息孤島難題。
針對傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的缺陷,獵熊座在傳統(tǒng)RFID射頻識(shí)別技術(shù)上,不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,自主研發(fā)了具有自主算法的RFSoC主控芯片和高精度智能監(jiān)測雷達(dá),發(fā)展出更聰明更具腦力的新型物聯(lián)網(wǎng):低功耗、功率可控、雙向通訊的物聯(lián)網(wǎng)RF-IoT。
從典型場景入局,獵熊座的突圍策略
為避免與曠視、商湯、云從、依圖這些安防領(lǐng)域的老玩家正面競爭,獵熊座采取了“農(nóng)村包圍城市”的策略,從顆粒度更加細(xì)分的典型場景入局。
RF-IoT落地的第一個(gè)場景是“電動(dòng)車防盜”。
獵熊座首先在重點(diǎn)監(jiān)控路段架設(shè)高密度的網(wǎng)關(guān),同時(shí)由社區(qū)民警向居民派發(fā)標(biāo)簽芯片安裝在電動(dòng)車上,一旦車輛出現(xiàn)“異常移動(dòng)”,芯片會(huì)被激活并向用戶手機(jī)推送警報(bào)與實(shí)時(shí)位置。目前,獵熊座電動(dòng)車智能防盜系統(tǒng)已覆蓋上海浦東、閔行、奉賢、青浦、松江等區(qū),覆蓋面積達(dá)到900多平方公里,惠及滬上17萬余名百姓,抓獲嫌疑人164人,搗毀偷盜銷贓窩點(diǎn)40余個(gè),偷盜電動(dòng)自行車接報(bào)數(shù)同比出現(xiàn)大幅下降。
之后,RF-IoT又在老人防走失、小區(qū)道閘等場景中進(jìn)行應(yīng)用,今年1月起,RF-IoT更是上海交通部門試點(diǎn)應(yīng)用于交通大整治,通過高精度物聯(lián)網(wǎng)偵測基站,對逆行、闖紅燈、占用機(jī)動(dòng)車道、闖入禁行區(qū)域等電動(dòng)自行車交通違法違章等行為進(jìn)行準(zhǔn)確判定和軌跡記錄。
RF-IoT將助安防應(yīng)用更接“地氣”
相比公安圖像網(wǎng)這類大型AI+安防應(yīng)用,或者一些安防大廠在算法、大場景應(yīng)用進(jìn)行資源傾斜,專注于“破案”有所不同,獵熊座的RF-IoT更傾向?qū)ι鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)(比如社區(qū)、購物廣場)的應(yīng)用,即采用AI技術(shù)在城市精細(xì)化管理、城市實(shí)有人口管理、智慧小區(qū)安防建設(shè)、大型商業(yè)場所安全防范、賓旅館業(yè)管理等更“接地氣”的安防場景上應(yīng)用。
總結(jié):目前,安防領(lǐng)域賽道中各家的部分技術(shù)差距已經(jīng)不大,各家基本都處同一水平線,后續(xù)需要解決的是技術(shù)落地問題,為技術(shù)找到適合的場景進(jìn)行應(yīng)用。而獵熊座則可先聚焦于依靠技術(shù)幫助警方解決某項(xiàng)發(fā)生頻率較高的單一案件或者管理單一事項(xiàng)入手,只有實(shí)現(xiàn)商業(yè)化拿單生存下去,才能在這場智慧安防的長跑賽道中最終勝出。
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