聚焦移动场景视频分析，“火眼智能”完成4000万元A轮融资( 二 )_36氪获悉

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以车载移动布控系统为例，车顶的一体化采集设备包含6个摄像头，可以覆盖警车周围全场景，采集的6路视频会传输到警车本地的智能视频分析服务器进行处理分析，公安用户可在车载交互平板上管理布控任务、查看结果等，同时所有实时数据能通过4G传输到指挥中心。

谈及客户最关心的功能性能，火眼智能联合创始人王岽告诉36氪，主要是两块：数据准确性、分析推理速度。其中数据准确性包括，单位时间能从移动视频画面中检测出多少有效人脸、车牌，以及进一步识别比对的准确率有多高。分析推理速度则是能多快完成整个分析过程，以及时响应。

要在移动场景实现高数据准确性和分析推理速度，核心难点在2块：双动态抖动识别，即摄像头的载体在移动，监控的人、车等对象也在移动，要在该双动态场景研发检测、识别、比对算法。要能在低功耗、少算力的情况下实现神经网络算法和视频加速，才能适应移动终端的应用条件。

根据官方提供的资料显示，火眼智能自研的移动视频识别模型VIWO ，能实现车牌抓取率95.6%，人脸抓取率90.1%，自研的VTME引擎在移动平台（如高通、MTK、海思等）上的推理速度是TensorFlow、Caffe的5倍。

聚焦移动场景视频分析，“火眼智能”完成4000万元A轮融资( 二 )