汽車違章抓拍,嫌犯人臉識別、跨鏡追蹤……這些都是在我們日常生活中常見的公安安防“黑科技”,相比這些圖像、視頻類的“AI+安防”的大型應用,獵熊座針對傳統(tǒng)物聯網的缺陷,研發(fā)出新型物聯網RF-loT技術,在更加細分的場景內,不光可以幫警察抓小偷,還能防止老人走失,對電動自行車的違章進行監(jiān)管。

獵熊座面對的就是當前體量巨大的智能安防賽道,根據智研咨詢網發(fā)布的《2018-2024年中國安防系統(tǒng)市場行情動態(tài)及發(fā)展前景預測報告》預測,到2020年國內安防市場將達到9952億元的規(guī)模,年復合增長率約15%。雖然經過多年的發(fā)展,智能安防賽道中已經涌現出多個AI領域的獨角獸,但是整個行業(yè)還是處于初級階段,像行業(yè)應用場景最為豐富的視頻識別、視頻圖像分析等關鍵技術依然有很多問題等待突破,各類安防硬件間的數據通聯也還存在障礙。

RF-loT破解傳統(tǒng)物聯網信息孤島難題

物聯網是一個由感知層、網絡層、應用層共同構成的龐大的社會信息系統(tǒng)。如今物聯網正在以智能家居、智慧城市、智慧安防等形式進入到我們的生活當中。

相關數據顯示,2018年全球物聯網支出金額約7725億美元,預計至2020年物聯網支出金額將突破1兆美元,屆時物聯網的發(fā)展將更加成熟。

然而,傳統(tǒng)的物聯網依托RFID(無線射頻識別)技術,存在著功能單一、讀寫固定、感應范圍受限,給海量數據的接入與兼容帶來很多難題,無法對信息進行分析管理與應用。此外,由于傳統(tǒng)物聯網只接受單向指令,數據存儲無法跨硬件交互,普遍存在著信息孤島難題。

針對傳統(tǒng)物聯網的缺陷,獵熊座在傳統(tǒng)RFID射頻識別技術上,不斷進行技術創(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,發(fā)展出更聰明更具腦力的新型物聯網:低功耗、功率可控、雙向通訊的物聯網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、依圖這些安防領域的老玩家正面競爭,獵熊座采取了“農村包圍城市”的策略,從顆粒度更加細分的典型場景入局。

RF-IoT落地的第一個場景是“電動車防盜”。

獵熊座首先在重點監(jiān)控路段架設高密度的網關,同時由社區(qū)民警向居民派發(fā)標簽芯片安裝在電動車上,一旦車輛出現“異常移動”,芯片會被激活并向用戶手機推送警報與實時位置。目前,獵熊座電動車智能防盜系統(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40余個,偷盜電動自行車接報數同比出現大幅下降。

之后,RF-IoT又在老人防走失、小區(qū)道閘等場景中進行應用,今年1月起,RF-IoT更是上海交通部門試點應用于交通大整治,通過高精度物聯網偵測基站,對逆行、闖紅燈、占用機動車道、闖入禁行區(qū)域等電動自行車交通違法違章等行為進行準確判定和軌跡記錄。

RF-IoT將助安防應用更接“地氣”

相比公安圖像網這類大型AI+安防應用,或者一些安防大廠在算法、大場景應用進行資源傾斜,專注于“破案”有所不同,獵熊座的RF-IoT更傾向對社會網絡(比如社區(qū)、購物廣場)的應用,即采用AI技術在城市精細化管理、城市實有人口管理、智慧小區(qū)安防建設、大型商業(yè)場所安全防范、賓旅館業(yè)管理等更“接地氣”的安防場景上應用。

總結:目前,安防領域賽道中各家的部分技術差距已經不大,各家基本都處同一水平線,后續(xù)需要解決的是技術落地問題,為技術找到適合的場景進行應用。而獵熊座則可先聚焦于依靠技術幫助警方解決某項發(fā)生頻率較高的單一案件或者管理單一事項入手,只有實現商業(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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