「卓视智通」利用车脸识别和大数据，入局智能驾驶车路协同 | 融资合伙人·科技赛道

近年来，“智慧交通”概念的热度，催生了一批做“车脸识别”的创业公司。卓视智通就是其中之一。

36氪曾在2017年2月报道过卓视智通。该公司的主要业务是把计算机视觉技术应用在交通、安全及其相关垂直行业，提供人与车辆的精细化识别、大数据应用“云+端”整体解决方案。

卓视智通创始人兼CEO吴柯维表示，他们最近两年对公司整体战略进行了迭代升级，其车脸识别和车辆大数据平台已拓展至包括北京在内的20多个城市。

根据卓视智通提供的资料，2017年6月，该公司推出了360度任意角度车脸识别技术。该技术可以实现监控视角、收费车道、停车场等任意拍摄视角下的车辆精细化识别，包括车牌、品牌、型号、颜色、内外特征等。此外，卓视智通基于深度学习开发了基于人体姿态识别的行为分析系统，通过人体骨骼关键点识别技术，实现对人的一举一动的行为识别，包括行人倒地、危险攀爬、抽烟、不戴安全帽、不穿工作服、动作不规范等，已应用于轨道交通、电厂工厂、道路交通、司法监控等场景。

此外，吴柯维提到，近年来，他们除了延续原有思路、继续在各个城市推广私有化部署的车脸识别和大数据研判分析平台之外，还构建了服务模式的公有云PaaS平台。这个PaaS平台可以支持云端化的车脸识别API调用、车位占用状态云识别等AIot云服务，可以为停车场和商业场所提供车主精准画像、车场余位检测等服务，目前已经在北京和南京等地得到应用。

同时，吴柯维表示，他们从2018年开始涉足自动驾驶和辅助驾驶场景应用。卓视智通“结合其在高速公路领域数万公里交通事件检测部署的经验”，与国内V2X头部企业共同研发了基于纯视觉感知的车路协同感知系统，可以检测道路上车辆和行人的位置、速度、方向和事件，还可以检测道路遗撒和抛洒物。检测之后，系统会把检测结果通过C-V2X技术实时传输给车辆和道路参与主体，为自动驾驶和辅助驾驶提供“上帝视角”的感知能力。目前，该系统已经在国内几个智能网联汽车的试验园区投入使用。

吴柯维表示，不同于国内很多AI企业的持续烧钱状态，卓视智通“从一开始就聚焦于AI的场景化应用落地，2016年以来营收高速增长，从2017年开始盈利”。吴柯维曾在2018年入选阿里AI赛道明星班一期。

以下是36氪在2017年2月对卓视智通的报道，原文摘录如下：

计算机视觉无疑是近两年的热点领域之一，互联网巨头BAT都已经有所布局，互联网创业公司如Face++、格灵深瞳、码隆、DeepCare……也都在各自的方向上构筑自己的壁垒。

同样成立于2010年底的卓视智通也想通过“车脸”识别算法和大数据平台，将人工智能落地应用到交通出行场景中。

简单来说，卓视智通通过算法识别前端摄像头采集的视频或图片中车辆和行人的特征，将视频和图片这种非结构化的数据转换成结构化的文本数据进行存储，然后通过大数据平台实现数据分析，比对，并实现一系列数据挖掘应用，而后将结果输出给政府或企业。

所谓特征并非单纯指机动车的车牌，还包括车型、颜色、品牌及年款、车辆特征物（比如年检标识、车里挂坠、通行证等）、以及特种车辆，综合这些信息再给予车辆一个数字化的身份标识。

在这些要素中，最直观也是最重要的就是车牌的识别，卓视智通CEO吴柯维告诉36氪，在深度学习被广泛应用之前，单纯的车牌识别已经可以做到，但在识别率和场景上遇到了很多瓶颈。卓视智通通过算法的优化可识别各种姿态、各种颜色、各种角度的车牌。

除此之外，卓视智通还可以可识别目前常见的几千种车辆款式及子车型，如大众捷达（X年款）、大众桑塔纳（X年款）、大众宝来（X年款）、帕萨特、POLO等。

颜色方面可区分深浅色系车辆，并能够识别常见的十余种车辆颜色类型。如：白、灰、紫、黑、黄、绿、蓝、红、橙、棕等。

在车型方面可以识别，小客车、面包车、SUV、MPV、皮卡、货车、客车等近十种车型。

在车辆特征物方面，可提取识别的车辆特征包括：车灯、车脸、后视镜、遮光板、车窗玻璃、天窗、行李架、实习标志及其他车身粘贴物等。

吴柯维指出，即使两辆车的品牌、车型年款、颜色都完全一样，计算机通过其年检标志粘贴方式的不同也可以判断出并非是同一辆机动车。

那么识别这么多车辆信息的意义在哪？车牌虽然是车辆的第一身份，但在某些情况下并不是百分之百的可靠（如伪造或遗弃车牌的情况时有发生）。因此通过识别车辆更多的特征，实现车脸识别，可从更多的维度来交叉验证，准确追踪。

以比较常见的套牌事件为例，当套牌车辆在正常行驶的过程中被摄像头拍到，在比对车驾管数据库中的数据时发现，套牌车辆的特征（车型、颜色、年款）与数据库中记录不符，这时就会通知相关部门处理。

目前卓视智通的车辆深度识别技术已经应用在如下几个领域：

在收费模式方面，卓视智通为企业（系统集成商）或政府单位（公安、交警等）部署私有云架构的视频图像识别与大数据实战应用平台，收费按照接入摄像机点位、处理图片量以及实战功能进行收费。值得一提的是，作为人工智能与大数据领域在智能交通场景的落地公司，目前卓视智通已经能够实现盈利。

在竞争对手方面，如上文提到诸如百度和谷歌这种巨头虽然进场，但大多偏向于泛图像搜索，而Face++、Facecore等更偏向于人脸识别，目前没有深入“车脸”识别这个细分领域。

而在智能交通方面虽然海康威视和大华也在做类似的事情，但公司整体方向还是以硬件设备为主。

由于在“车脸”识别垂直领域已经有不少落地应用，因此积累了百万级的不同场景的图片样本库和几十T不同场景的视频。这对于需要靠大量数据训练算法的计算机视觉与大数据公司来说已经形成一定的壁垒。

目前，卓视智通正在寻求Pre-A轮融资。