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                                  赌博网站

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                                  文安智能楊帆:易複製性和高可用性,是產品落地的關鍵

                                  發佈時間:2019.06.03 分享:

                                  本文轉自億歐網

                                  [ 億歐導讀 ] 5月23-24日,由億歐主辦的GIIS2019中國智慧城市峯會在北京舉辦。文安智能副總經理楊帆在會議上 ,發表了主題演講。

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                                  楊帆曾主導參與了:國內首個基於人體建模客流技術系統的智能一體機、國內最大規模的公交客流系統、業內首款商業人臉客流相機等多款產品研發。可以說對於如何將赌博网站技術落地,有着自己獨特的見解。

                                  楊帆認爲:“落地有很多的可能性 ,但我覺得最簡單的一點就是,以雙方能承受的合理成本來解決用戶最迫切的問題。”

                                  以下是楊帆的演講全文,億歐智慧城市在不改變嘉賓原意的基礎上 ,進行了編輯。


                                  大家好 ,非常高興有機會和大家分享我們的方案和理念 ,也非常感謝億歐提供這樣的一個機會。這個題目讓我覺得非常貼切 ,說明億歐真的很瞭解我們公司 。

                                  因爲最開始這個題目是“賦能” ,這讓我覺得誠惶誠恐,我覺得目前赌博网站還只能“加持”商業而不是“賦能”商業 ,商業是個上千年的行當。在這個領域來說 ,赌博网站行業的從業者還僅僅是一個學生 。

                                  我用這個圖表來爲大家進行展示 ,實際上現階段赌博网站或者說基於智能視頻這個事情,在整個智慧商業方案當中只佔一個比較小的部分,所以我覺得“加持”這個詞是非常合適的。

                                  一開始的時候億歐和我溝通,建議我多說一些案例而不是算法。當時我覺得很委屈,爲什麼我不能說算法。剛剛所有的人都說算法了,但是後來我發現大家說得也差不多了,到我這裏的確應該爲大家講一下案例。

                                  不過當我把這個表列出來的時候,我發現大部分內容講得還是算法?這也很正常 ,因爲算法的確是整個行業當中非常核心的部分。我最開始把算法應用於我們的社會是2003年 ,當時我在清華的圖像組學習  。有一次師兄說奧運會要開始了 ,我們收到了一個任務。當時國家跳水隊在清華訓練 ,能不能用我們的智能算法分析他們的姿勢是不是標準?

                                  當時我們用了經典的圖像分割算法來做  ,我就跟我師兄開始認真地看田亮和郭晶晶練習  。我當時天真地說我們算法真不怎樣,又是分割又是什麼形態學算子之類的亂七八糟,能不能圖來了之後直接把每一個姿態給識別出來?

                                  當時我師兄非常同情地看着我說 ,你這小子真是能胡思亂想啊 ,不知道圖像學這行的水有多深。結果過了幾年之後雅典奧運會都結束了,我師兄也畢業了。輪到北京奧運會開始了 ,田亮都退役了 ,我們又開始做這件事情 ,我就發現算法進步得非常慢,至少離我的夢想還非常遠 ,我還是不能通過一張圖就把人的姿態直接識別出來 。

                                  沒想到最近基於深度學習的骨架識別算法非常火 ,我當年的夢想也可以完美實現了 。現在想起這個歷史,如果我能穿越回那個時代,這個算法可以吊打我們若干年的辛苦積累  。可以說赌博网站的發展,可以認爲是前深度學習時代和後深度學習時代的結合 。感謝深度學習使得我們可以做更多事  ,但是今天我不能提太多的算法 ,我要提的事情是落地的案例。

                                  智能算法如何落地?

                                  智能算法如何落地?落地當然很重要 ,因爲這樣能爲客戶提供價值,也讓我們企業發展得更好 。落地有很多的可能性,我不能一一展開 ,但我覺得最簡單的一點就是這樣——“以雙方能承受的合理成本來解決用戶最迫切的問題” 。說得更清楚一些 ,落地的關鍵點就在於“高可用性和易複製性”。

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                                  做到這兩點  ,這個產品才能更好地爲萬千用戶服務。這是我們的方案框架,這邊是我們的智能硬件,中間則是平臺 ,最後是一些客戶的方案 。我想特別說明下 ,和很多同行相比 ,我們罕見的把智能硬件放在比較重要的位置。

                                  剛剛我說了易複製性和高可用性  ,而要做好易複製性 ,智能硬件就非常重要。我們的方案中把大部分的基礎算法都放在前端,也就是剛剛伍總說的感知層要在前端硬件來完成。而相應業務相關的實現,也就是高可用性要在平臺上完成。這樣分工是因爲很多時候 ,前端的東西包括人的識別抓拍都差不多。但是到應用層就千差萬別了,既使是對於我們智慧商業這樣一個不算龐大的獨立系統來說也很難標準化 。

                                  我們的方案中有三個基本硬件,第一個是客流智能一體機,它的應用已經非常廣泛 ,無論是國內外都有很多的應用 。這可能是世界上最早使用深度學習算法來做的智能相機,最早的時候我們應用於公交車的智能客流系統,但是因爲場景太複雜 ,所以如果不使用深度學習算法連精度都無法保證 。

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                                  第二個硬件的功能非常多,包括人的統計 ,人臉的抓拍去重,性別年齡表情的識別,人的軌跡分析,熱力圖輸出等等  。它的造型比較Q ,我們叫它“漢堡” 。

                                  第三個把魚眼相機和深度學習的算法結合在一起 ,做一些很大場景的應用,比如熱力圖分析和進店率的統計。

                                  我來藉助“漢堡”這個產品介紹我們的產品理念,我認爲好產品有這麼幾個特點:好看、好用、好評,至於好做不好做實際上並不是客戶關心的事情。關於好看這個例子 ,這是我們在爭取一個項目的時候的照片 ,上面是我們看到的一些相機,這些相機通常應用於智能安防領域 ,但我覺得這些相機放到商業場景當中對於用戶來說 ,不是一種特別好的體驗。

                                  現在很多明星店面,例如盒馬生鮮、小米之家都把用戶的體驗看得非常重。在這個場景下,我覺得我們用來提高客戶體驗的“漢堡”  ,最基本的一點是不能嚇唬人 ,不能讓顧客覺得你在監視他。基於這個理念 ,我們設計了“漢堡”的外觀 ,下面那個小小的相機就是它實際項目中的樣子。

                                  最左側的視頻都是“漢堡”生成的東西 ,我們的行人軌跡分析、人臉的抓拍識別性別年齡表情等等 ,都是從這樣一個硬件出來的。這樣我們後臺可以只做業務相關的分析 。

                                  這樣有兩個好處,第一個好處是系統非常的清晰 ,項目完成效率非常高。第二個好處實際上是很現實的事情,因爲很多的客戶非常注重隱私  ,中臺或者後臺的東西更願意自己去做 。而我們在和客戶合作的時候這個協議是開放的,只要客戶願意 ,可以自己來接收和運營數據。

                                  現在我來總結一下我們系統的幾個特點 ,這些特點有幾個地方要特別說一下。第一個易用性,“漢堡”和“一體機”在國外都有比較好的銷售,我們甚至把“漢堡”應用於中東地區並且效果還不錯  。

                                  由於我們並沒有一個很多人的現場工程師團隊 ,所以我們希望在做海外項目的時候,和我們合作的集成商可以很短時間學會應用,比如最近在泰國的某個客戶在談,他們的工程師只在我們公司呆了一下午就覺得可以實施了 。我說海外的例子,是因爲能夠在海外落地的產品,是產品易用性的一個重要佐證。

                                  還有一個是性價比200元每平米,這個話聽起來非常的外行 。因爲我們這個行業的產品,從來不是按平米算 ,而是要按照點位去算 。那爲什麼我要這麼說呢?最開始在我們接觸一個全國有好幾千家店的客戶談的時候,我說你的預算是多少?他說200塊錢每平米,我當時看着他說一看就不懂行的  ,後來發現我纔是不懂行的 。

                                  因爲預算的人纔不會把我們系統 ,放在那麼重要的位置專門地去做預算 ,我們的智能系統是包含在他們的軟裝之中的 。後來我仔細地調查了一下 ,發現200平米在業內是很合理的一個價格  ,好像無論什麼業態都是圍繞這個價格去波動。有錢的就多一些,比較不想花錢的少一些,所以我們在設計系統時,就總想着200元每平米這個數 ,這就是我跟客戶學來的思考方式。

                                  真實落地案例

                                  接下來我分享幾個案例,第一個案例是一個很有格調的手機廠商 ,他們全國開了幾千家店,開一家店就裝一個系統 。因爲是加盟店,大家知道加盟店是總部對下面管控能力最弱的店 ,所以他的訴求非常的簡潔,要易維護,要廉價,要易施工 ,週期最好一天  。所以我們給他們的方案是,單一的智能一體機 ,滿足了這樣一個需求,從我們的後臺可以看到他們在全國裝了很多家的店。

                                  在整個施工的過程當中,我就發現有時候他們的開店週期真短 ,我們還沒等怎麼分析他們的數據 ,這家店就不做了,這個週期甚至短到了就兩週 。而往往他們的經營情況和客流量有着很強的相關 ,我們去分析它的經營情況 ,可以提前一週告訴你這家店快開不下去了,於是我又嘗試了幾家店去做進店率 ,因爲我的魚眼相機可以用非常標準的方式去看店外的客流情況。

                                  如果有這種系統,我可以更加快速地告訴你接下來的經營情況,可能在你剛開店的時候,我通過分析店外的客流就知道你可能快開不下去了 。雖然我們和用戶談的時候不要說,我有一個系統可以告訴你哪一家店開不下去了,但是我們的確可以通過一種比較好,且容易落地的方式 ,告訴用戶我們的系統是有價值的 。

                                  最邊上就是很多店的經營情況 ,假如我是投資者的話,我是可以通過那些數據來告訴自己這個公司做的還不錯。而這個公司做的也的確挺不錯的,曾經在一個體驗店裏面我關注到它的店內一二百平的店 ,週末一天1萬多人。

                                  這原本是賣手機的公司現在建立起了自己的生態圈,我們發現這一萬多人中女士和小孩很多 ,這就是他們做生態要吸引的目標羣體  ,所以我覺得這是非常成功的案例。我還看過進店率的情況,發現最高峯時40%經過的人陸陸續續要進這家店,這些數據就是通過我們的角度爲客戶提供的價值 。

                                  第二個是一家商業地產客戶,在中國有好幾十家商業廣場,我們正在實施全國廣場中人臉分析最大的一個應用 ,在廣場每一個入口我們都安裝了“漢堡” ,這個方案經過我們一年多的探討 。

                                  第一 ,它一定要好落地。第二 ,對於商業來說他們的顧客和安防領域不太一樣 ,他們關注的是顧客的羣體,而不是每一個人的身份。所以一個基本需求是不應該因爲這個人低頭或者是背影就不去分析,抓拍率要很高 。

                                  最開始我們做了一個測試,開業一天 ,一個門口就進了5萬人 ,我們的抓拍率大概可以做到97% 。所以經過了諸多的考慮後,現在這個項目才得以正式的實施。這樣一個客戶 ,他這麼多年來理念是是比較前衛的 ,願意嘗試一些新技術應用,所以我們不斷地去開發報表,去爲他們提供分析數據支持。

                                  我左手邊是一個例子,這個簡明的報表表示了 ,週末和非週末的客流對比情況 ,並且類似的表格還有很多。這幾年隨着整個技術的發展 ,我們客戶不太滿足於我們提供的報表  ,而希望我們能夠提供分析報告。於是我們提供了半人工半自動的分析報告  ,這些分析報告就是我們用統計的方法,發現有一些數據是異常的 ,至於爲什麼是異常的我們不一定知道。我們可以猜測一些原因,比如人少了10%  ,爲什麼少10% ,可能可以通過人臉特徵、動線分析、門店分析等分析具體原因,而無論如何我們的系統還是會發出警告。

                                  第三個案例是很了不起的公司 ,最近正在跟美國打架,我們用他們公司的芯片做出產品來服務他們的公司 。我們被這樣一家公司認可是很值得驕傲的事情,我們也願意繼續爲他們公司做服務 。這個是他們的體驗店 ,體驗店做的東西非常複雜 ,希望做各種各樣的功能,於是我們把所有的產品都用上了,儘管所有的產品都用上了  ,可是在施工的時候還是非常的方便 ,因爲他們要做的也只是安裝一些相機。

                                  這是他們店的動線,其實動線用了很多很複雜的技術 ,而不僅僅是人臉識別 。因爲人臉是經常捕捉不到的 ,所以還使用了人體識別的相關技術,當然步態分析是用不到的,因爲在這家店很難看到客戶的腳,這就是算法向項目轉化時候遇到的問題。

                                  這個是我們呈現給用戶的數據 ,用戶希望用我們的東西可能更加的有效一些 。比如他們關心的實際上是他們店的人貨互動 ,我們通過一整天的熱力圖變化來量化這個問題,第二個是進店率情況 ,而客戶關心的可能是店面的選址。第三個是路徑規劃 ,它關乎到坪效以及租金轉化率的問題 。最後一個是任何一個顧客的行蹤,這是最細的粒度下客戶數據的呈現,可以說大部分的智慧商業數據都可以從這樣無數條客戶軌跡中得出。

                                  當然現在有一些變化,大家越來越注重隱私,我想這可能是我們做智能相機的一個先天優勢 。因爲我們甚至可以不輸出人的圖片來獲取相應的人的特徵,當然隱私問題這是社會和法制要討論的範疇了 ,今天我們不做討論 。

                                  這個圖是項目中發生的一件很有意思的事情 ,客戶對我們說能不能幫我們猜猜未來一週的客流量 ,但是可以看出來這個店的流量和股票一樣毫無規律。我說這個怎麼猜,他說你們試試,後來我用了一些數據和變量去迴歸這個值 。我們能用的數據並不多,能用的也就是歷史客流、天氣、所在城市、節假日和突發事件 ,還有輿情分析等等這些,結果出來以後比想象的好得多 。

                                  藍色的是實際的 ,紅色是我們分析出來的 ,這個精度大概能夠到80%—90%,我預知你未來一週的客戶量還是比較靠譜的 ,這有助於讓我們的用戶做經營分析和智能排班 。我拿這個事情來舉例 ,是說用戶的想法是很有意思的,從純業務角度的思考,往往要突破我們從純技術角度思考出來的窠臼 ,多和客戶溝通交流非常有助於產品的落地 。

                                  我簡單說一下線上數據洞察 ,這個事情不是我們能做的事情,是BAT他們做的事情。不過從用戶角度來說 ,我們其實是有互補的關係,他們提供的數據更全面,而我們提供的更精準 。所以有的時候,我們給用戶提供包括這樣精確的信息 ,這是我們幫助用戶提供價值的事情。

                                  我們再看一下其他案例  ,從我2006年加入到文安智能 ,經歷了很多的客戶 ,我們跟他們一起發展 。非常感謝這些客戶,他們能夠既當我們的客戶也當我們的老師,讓我們的產品更加的符合他們的需求 ,謝謝大家 。