[00122555]面向欧盟市场的家用摄像监控及智能分析系统研发

1.课题来源与背景： 本项目课题属于广东省2015重点国别及区域合作项目指南中的国际科技合作领域项目,省级投入50万元,自筹投入100万元。在2013年末,项目承担单位广州中国科学院软件应用技术研究所（下称“广州软件所”）参加了中国-欧盟交流对接会（当时英国尚未启动脱欧公投）,与合作单位eBusiness UK公司进行了技术交流并达成了以下科技合作意向：面向欧盟地区的家庭用户,双方合作研发一款新型的家庭看护系统。 根据eBusiness UK的市场调研发现,家庭视频监控系统已在欧美地区有相当高的普及程度,然而这些系统往往只能提供简单的拍摄和视频存储功能,并且存在事件误报频繁、视频长度过长（有监控价值的视频片段的比例较低）、视频搜索困难、产品性价比较低等问题。 作为广东新型研发机构,广州软件所依托北京母所中国科学院软件研究所的科研实力,已经在智能视频分析算法领域取得了一定行业应用经验和成绩,其独立研发的智能视频监控系统及相应的人脸识别、入侵检测和海量视频中间件等核心技术,是智能视频监控系统未来进一步发展的重要技术基础和关键技术。 面向欧盟地区家庭视频监护技术升级的市场需求,加上广东科技厅发布了国际科技合作项目申报指南,为双方合作提供了更为有力的政策支持。由广州软件所负责提供视频智能分析技术,eBusiness UK提供市场调研、产品需求和负责市场推广,借此革新欧盟当时主流的拍摄、监控、回放等功能单一的家用看护系统市场。 2.技术原理及性能指标： 本产品融合了视频图像分析、机器学习、人工智能和云计算等领域的技术,尤其在人脸识别技术,采用当今兴起的深度学习算法和大数据挖掘算法进行大规模人脸数据的特征训练、特征提取和特征识别,从而实现比传统人脸识别算法更高精度的识别准确率。本课题应用技术指标与实际检测结果详细如下： （1）20 万数据库下人脸识别速度小于1 秒（测得0.85秒）,人脸检出率高于98%（测得98.3%）,识别准确度高于85%（测得92.85%）; （2）运动目标提取准确率高于95%（测得98.2%）; （3）入侵事件识别的准确率高于95%（测得96.2%）; （4）支持一千小时以上级别的海量视频检索,检索准确率高于90%（测得92.9%）。 3.技术的创造性与先进性： （1）通过自适应学习算法来学习和适应光线环境变化,并采用前景物体动态跟踪及局部阴影消除算法,来降低因为光影变化带来的运动事件误报率。 （2）通过人脸识别算法能智能识别家庭成员和非家庭成员,从而能提供陌生人报警、人物历史活动轨迹检索、特定人不录像等功能。 （3）通过人体检测算法检测入侵事件中是否存在人体才通知报警,结合对该入侵人员是家庭成员还是陌生人员的判断,进一步减少误报率。 （3）采用深度卷积神经网络算法构建深度学习网络,以更高的精度和更快的速度完成视频图像识别。 4.技术的成熟程度,适用范围和安全性： 本项目已完成相应的技术开发,其产品通过了第三方独立检测机构检测,各项技术和性能指标均已达到了预期目标;通过外方单位eBusiness UK的市场销售渠道,产品已经进入了欧盟市场,截至2016年12月31日已经形成了334.27万元的销售收入;产品可以在客户端实现平稳运转,良好的市场反馈说明了产品可以在实际的家庭应用环境下发挥了应有的功能和性能,满足了客户的实际应用需求;产品进入市场后得到外方合作单位的售后服务支持,未没有出现重大漏洞、可靠性差等问题。 本项目技术主要面向欧盟地区的家庭提供智能视频看护服务;而且,在通过一定的技术扩展和适配后,可以面向其它场景（例如：园区监控、公共安全监控等领域）提供相关智能监控服务,从而扩大产品自身的灵活性和市场范围;事实上,相关技术已经被成功应用到宁波市鄞州公安分局等地,为刑侦办案、公共环境安全建设提供了有力的技术保障。 本项目产品主要以智能视频识别算法和软件系统的形式为欧盟地区家庭提供视频看护服务,不涉及高功耗、强电硬件设备的安装和使用,只要正确部署本软件系统即可运行并实现其服务功能,不会给用户带来重大安全风险。 5.应用情况及存在的问题：项目有序进行,暂无重大问题。 6.历年获奖情况：暂无