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人脸识别升级 智能安防公司考拉悠然想走一条不一样的道路

来源:网络整理更新时间:2019-04-09 10:18作者:佚名
[摘要]数据显示,2017年我国安防行业总产值达到6200亿元,行业增速为14.8%,预计至2022年,安防行业市场规模将达到近万亿元。庞大的市场以及人脸识别等AI技术的快速发展和落地,使得“AI+安防”迅速成为一片红海。
华强智慧网讯

  近日,AI智能安防公司「考拉悠然」获千万元级Pre-A轮融资。资金将用于团队扩充、产品研发和市场拓展。

  数据显示,2017年我国安防行业总产值达到6200亿元,行业增速为14.8%,预计至2022年,安防行业市场规模将达到近万亿元。庞大的市场以及人脸识别等AI技术的快速发展和落地,使得“AI+安防”迅速成为一片红海。

  人脸识别升级 智能安防公司考拉悠然想走一条不一样的道路

  在拥挤的智能安防赛道,考拉悠然想走一条不一样的道路。

  用“多模态识别”升级人脸识别

  考拉悠然认为,目前大多数AI安防公司都在人脸识别方向激烈竞争,而未来实现更大价值的将会是“多模态识别”技术的应用。即融合行为识别、人脸识别、声纹识别、图片识别、视频识别等多种识别方式,进行综合分析应用。

  这里有必要介绍下考拉悠然的团队背景。其拥有发达国家院士3人、国家“千人计划 ”特聘专家6人、四川省“千人计划”特聘专家7人。在机器学习、计算机视觉研究尤其是多模态识别领域均取得过多项技术突破。其还自主研发深度学习框架,具有自主知识产权的人脸识别算法。

  基于深厚的科研积累,考拉悠然将多模态识别和大数据分析技术结合,自主研发了“考拉大脑”AI平台 。能够实现 实时人车轨迹追踪、跨模态检测识别分析、视频内容精准搜索、异常行为及事件的识别预警 。同时,其可在低功耗嵌入式设备上运行 。

  商业化落地:公安、校园、小区

  商业化落地上,考拉悠然的总体策略是:聚焦智能安防领域,用“考拉大脑”赋能各个应用场景。

  经过探索,考拉悠然针对公安、校园、小区三个场景,分别推出了三款核心产品:考拉警用实战平台、考拉校园安全卫士、考拉物业门禁安防一体化平台。

  考拉警用实战平台 ,包括人脸识别布控、行为规律分析,以及VR、AR实训功能。考拉基于公安客户的实训需求,例如抢劫、行凶突发事件等,设计相应的虚拟场景,受训人员佩戴VR、AR设备,在逼真的虚拟场景中根据提示进行应对,从而提高实战素养和自我保护能力。

  考拉校园安全卫士 ,包括人脸门禁、智能监控、人脸签到、“刷脸”进出图书馆、实验室等功能。考拉基于学生信息数据库、进出宿舍时间和频率、敏感区域活动等信息,分析学生异常行为,及时给予心理辅导,保证校园安全。

  考拉物业门禁安防一体化平台 ,包括人脸门禁、异常行为分析等功能。可以识别陌生人抱小孩、爬墙、撬窗、张贴广告等行为,实时预警进行制止,保证小区安全,降低保安雇佣成本。

  考拉悠然从今年开始商业化落地,目前三个方向都已经形成了样板点。公安方面,考拉与成都市成华区公安局成立联合实验室推进研发和项目合作。校园产品已在电子科技大学落地。小区产品已在北京泛海、首开、鑫苑等小区落地。

  考拉的推广策略是,先重点打磨样板点,跑通模式和解决方案后,再快速进行规模扩张。目前,公司业务正处于这个转折点,据其预计,今年营收将达3000万元。

  行业竞争:“多模态识别+数据融合”是考拉的核心竞争力

  智能安防领域,一面是海康、大华、东方网力等传统安防大厂,在占据既有地位的同时,积极向AI转变;另一面是商汤、旷视、依图、云从等新锐AI公司,依托算法优势快速崛起,不断深入客户业务。

  针对“考拉如何面对这两股强大力量的竞争 ”疑问时,考拉悠然创始人兼CEO申恒涛表示:

  考拉的优势在于能够为客户提供“多模态识别+数据融合”的整体解决方案,而目前智能安防的竞争主要还集中于人脸识别领域,某种程度上来说,考拉并不是和他们在一个维度上竞争。

  另外,考拉多年的技术积累和高水平团队使其产品具有强竞争力。同时,考拉非常聚焦,只做智能安防垂直领域,做深做重。

  团队方面,考拉悠然目前约有80人,其中技术研发人员约占六成。

  创始人兼CEO申恒涛是国家“千人计划”特聘专家,新加坡国立大学一等荣誉学士、博士,澳大利亚昆士兰大学教授,电子科技大学计算机技术与工程学院院长、教授、博士生导师、未来媒体研究中心主任。

  AI Lab 负责人杨阳是人工智能专家,北京大学硕士研究生,澳大利亚昆士兰大学计算机科学博士,国家“千人计划”青年项目入选者,四川省“千人计划”特聘专家特聘专家,电子科技大学“校百人”教授。

  AI 事业部CTO沈复民是四川省“千人计划”特聘专家,澳大利亚阿德莱德大学博士,电子科技大学“校百人”教授。在视觉、多媒体领域顶级学术会议及顶级期刊发表论文100余篇。

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