为算法模型编辑相关属性，包括模型 3 名称、类型（分类/检测）、模型下发
的边缘设备类型（摄像机/NVR）等
4
导入成功后，可在模型列表中查看已 导入行业应用平台的全部模型
模型部署—模型下发
通过应用平台将模型下发至边缘设备
1
选择将要下发的模型类型（分类/检 测），以及具体算法模型
2
通过设备组织树选择将要下发的边缘 设备并确认
⑧有监督学习 训练
校验
①少量图 片学习 正确识别图片
开放平台具有普通适用性
专业版（私有部署） 应用场景：隐私性、专业性、场景化
某研发中心
比如：某电网研发中心有大量的输电线 图片素材，具备研发能力希望研发检测 线路的算法，同时不想公布数据，深度 学习训练平台可帮助其进行算法训练
高校实验室
比如：某高校筹建基于GPU集群的高性能 计算平台，用于支撑CPU无法实现的高密 度模拟计算和深度学习模型训练，建立高 水平创新研究设备体系，全面改善教学科 研和实验条件
易用的开放平台获取AI能力
快速落地与 持续优化
加快AI技术在实际场景中的 落地，快速验证应用效果，
持续进行模型迭代优化
从专业AI到普惠AI
人体识别 车辆识别 车流统计
专业AI
人脸识别 入侵探测 人形检测
普惠AI
周界防范 人员徘徊 人员聚集
作业安全 外力破坏检测 设备巡检 农产品溯源
弯腰捡拾动作检测
未抬手动作检测
跨区送料行为检测
处理记录+内部归档
生产安全
通过海康智能摄像机规范产线人员 行为，从而保障药品的生产安全
降本增效
由智能监控代替人为监控，减少企 业在人力成本上的支出
生产可追溯
产品生产过程（视频）透明可追溯， 客户更加安心、省心、放心
无人货柜商品检测
刷脸 开门
商品 识别
无人货柜系统
B
检测结果：图 中有2只猴子
C
AI开放平台自动化模 型训练，输出模型
将模型部署到设备中， 在真实场景中应用
D
算法方向
物体检测
定制识别出图片中每个物体的 位置和标记点名称。适用于识 别图片有多个物体的场景。
支持矩形/四边形检测
> 图像分类
快速识别一张图片中是否含有 指定物体、状态或者场景。
> 检测+分类组合
定制识别出图片中每个物体的 位置、物体类别和属性。适用 于识别图片中多个物体类别。 和属性的复杂场景。
支持矩形/四边形检测
> OCR识别
定制识别出图片中的字符、数 字并转换为文本格式
支持矩形/四边形检测
AI模型部署和应用方案
云端部署
AI开放平台模型
边缘部署
云眸 模型API
IVS行业 应用平台 （AI模型 管理组件）
注：AI市场待发布
需求提交
AI市场
模型发布
AI需求方
需求对接
AI服务商
AI市场：业务模式
AI服务商： 生态合作伙伴（ISV/SI）、AI开发者（个人/组织）、希望商业变现的商业用户等； AI需求方： 商业用户、渠道客户等。
AI服务商
生态合作伙伴 行业用户
海康
4. 线下对接，AI模型交易
1. 训练 AI算法训 入驻 练平台
1 用户选择适用于训练的图像素材上 传至AI开放平台；
2 用户/海康服务团队对图像进行分类 与标注，形成训练样本；
3 AI开放平台进行算法模型训练；
4 AI开放平台输出算法模型；
5 6 7 通过素材对算法模型进行评估；
8 用户选择模型部署方式：萤石云/边 缘设备；
9 10 用户通过萤石云或边缘设备使用AI 开放平台提供的算法服务。
模型下发
云眸（AI 模型管理 组件）
模型下发
第三方业务 系统调用
局域网场景
互联网场景
> 边缘推理（主推）
方案一：常规IPC+AI开放平台超脑，适用于前端利旧场景
上传分析结果
常规IPC
AI开放平台超脑
采集视频画面
行业应用平台 （局域网场景）
应用端
采集端
AI智能分析+视频存储端
上传分析结果
云眸（互联网场景）
方案二：AI开放平台IPC+常规NVR（可选），适用于前端新建场景
上传分析 结果
AI开放平台IPC
常规NVR（可选）
采集视频画面
行业应用平 台
（局域网场 应用端 景）
采集+AI智能分析端
视频存储端
云眸（互联网场景）
上传分析结果
> 云端推理
适用于第三方业务系统通过公网直接调用AI算法的场景； 用户完成AI算法训练后，联系云眸负责人进行API部署。
2. 入驻
2. 入驻
AI市场
个性化 AI模型
场景化解决方 案
+
传统渠道
海康边缘 设备
ISC平台
云眸
3. 发布 5. 线下交易
AI需求 方
02Part Two AI开放平台案例
GMP行为规范检测
为确保行为标准化，降低生产安全隐患，采用视频+AI的技术手段代替人工现场监督的方式，对产线关键 区域及物料跨界运输中的人员行为规范进行实时监控及智能识别告警； 通过海康AI开放平台进行定制化训练，在15天内完成了第一版检测算法模型的部署上线。
数据服务—创建训练样本
通过AI开放平台创建可供模型训练的训练样本
1 创建一个数据集
2
为该数据集上传保存在电脑本地 的图片，供该分类模型进行训练
3
通过可视化的标注工具对每张图 片进行标注，形成最终的训练样
本
训练服务—模型训练与验证
通过AI开放平台创建可供模型训练的训练样本
创建一个训练模型，指定其部署模 1 式为萤石云或边缘设备，并选择预
通用版
应用场景：隐私性、碎片化、场景化
矿业
银 智能制造 医疗 行
军警
产品定位：面向开发者，代码级开发
产品特性：专业、高效
降低AI算法程序开发难度，方便快速实现算法模型，降低AI研究门槛，避免重复造轮子； 专注于算法研究，避免陷入底层架构及效率的繁琐工作中； 支持三大主流训练框架并深度优化，算法训练效率更高，训练速度更快；
海康大讲堂 2020
第十六期
海康威视
1、AI开放平台简介 2、AI开放平台案例 3、AI开放平台使用指南
01Part One AI开放平台简介
传统产业智能升级核心诉求
个性化的场景
通用化的人工智能技术 （如人脸识别等）无法满 足面向不同行业业务中的
个性化应用需求
一站式的服务
缺乏AI相关的模型开发、集成与 部署经验与能力，希望通过简单
先创建的训练数据集
开始训练，训练时间与训练样本 2 数量有关；等待过程中可以关闭
浏览器，一段时间后再进行查看
3
模型训练完成后，可对模型进行 验证，并查看验证结果
4
如部署模式为边缘设备，则可下 载该模型至电脑本地
模型部署—模型管理
通过行业应用平台进行模型管理
1 登录行业应用平台
2
将从AI开放平台下载的算法模型文 件导入到行业应用平台
AI场景化应用设计
放
线上标注平台
线上GPU训练集群
云边部署，快速交付
三
批量数据标注服务
模型多平台支持
算法持续迭代优化
大 能 力
数据 服务
训练 服务
应用 服务
AI开放平台与传统AI开发模式对比
传统AI应用开发流程
AI开放平台开发流程
开发与迭代优化周期长：3-6个月
应用上线时间短：0.5-1个月
海康专业团队全程把控，技术门槛高
远程 监控
消费者
商品注册 商品识别服务
开门拍摄柜内图片 检测结果：
农夫山泉4瓶 康师傅矿泉水7瓶 绿茶4瓶 蓝可乐3瓶 立顿果茶5瓶
关门拍摄柜内图片 检测结果：
农夫山泉4瓶 康师傅矿泉水7瓶 绿茶3瓶 蓝可乐3瓶 立顿果茶4瓶
更多案例
防止农户谎报猪只数量，私自贩卖 减少人力成本 防止猪瘟感染
全天候可视化监管 提升物业管理水平
思考
哪些行业？
用途目的？
特定场景？
03Part Three AI开放平台使用指南
AI开放平台业务流程
推理 结果
实际 场景 数据
训练 数据
10 推理服务 （萤石云/ 边缘设备）
9
6
1
AI开放平台
8
模型
4 75
模型评估
训练
3
数据分类 2 训练
和标注
样本
流程说明
经过简单培训的人员，技术门槛低
代码级开发
图形化操作界面
需求 应用上线
数据采集 效果检验
专业技术服务团队
数据清洗 数据标注 数据标定
模设型备调部优署
专业产品开发团队
设备适配
专业算法和编译团队
方法定义
生成
模型训练
举个例子
A
需求：检测猴子及数量 上传原始图片素材
通过线上标注工具对 图片进行标注
完善个 人信息
创建 应用
模型训练和设备加载
的详细操作步骤可参 考《AI开放平台技术
获取 APPKEY
在线 申请
指南手册》
开始使用
登录并开始使用AI开放平台
1 登陆萤石开放平台 https:// 输入账号、密码
2 选择“开发者服务”->“算法训 练平台”
3 选择“图像分类模型”或“物体检 测模型”并开始模型训练流程
3