杭州海康威视数字技术股份有限公司2016年年度报告 用户对于利用可视化手段来提升业务管理能力的需求,在视频监控系统出现之初便已经存在。由于早 期技术手段落后,用户只能通过人工提取视频中的关键信息,实际应用受到限制。近年来,随着以计算机 视觉为基础的视频智能分析技术的运用,计算机能够对一些特定的目标和场景特征进行浅层次的分析识别 在一定程度上解决了只能依靠人工的问题,用户可以据此开展一些简单的可视化管理业务应用。但是,由 于受运算能力、数据规模等的限制,计算机的分析精度和多维信息处理能力不足,使得这种应用仍然受 局限。 随着深度学习算法日趋成熟,加上训练数据规模的扩大和硬件运算能力的增强,机器在很多方面可以 做得比人更好,这为可视化管理业务的发展打开了更广阔的空间。相比传统智能分析算法,深度学习算法 能够让“智能”实现更高的准确率、更强的环境适应性以及更丰富的识别种类,可以满足更深层次的数据 价值挖掘需求 海康威视从成立之初就关注计算机视觉领域智能化技术的发展,2006年开启公司智能分析技术的研发 2013年开始深度学习的技术布局,2014年正式成立海康威视研究院,专注于感知、智能分析、云存储、 计算及视频大数据研究。海康威视的深度学习技术研究团队在2015年分别取得 MOT Challenge·多目标跟跨 技术、KITI车辆检测和车头方向评估算法测评世界第一,在2016年分别取得 PASCAL VOC°目标检测、 ImageNet场景分类( Scene classification)测评世界第一,并于2017年3月在 ICDAR3 Robustreading竞赛 的“互联网图像文字( Web and Email born- Digital images)”、“对焦自然场景文字( FocusedScene text)” 和“随拍自然场景文字( Incidental scene text)”三项挑战的文字识别任务中,大幅超越国内外参赛 团队获得冠军。 4 MOT Challenge:是阿德菜德大学、苏黎世联邦理工学院及达姆施塔特工业大学联华创办的一个算法评测机构,旨在评测 多个行人对象跟踪技术在视频监控环境下的算法性能,是多目标跟踪技术的权威测评机构 sKIT:是德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合创办的一个算法评测机构,旨在评测对象(机动车、非 机动车、行人等)检测、目标跟踪等,是车载应用的权威评测机构。 6 PASCAL VOC:由利兹大学、苏黎世联邦理工学院、爱丁堡大学、微软、牛津大学等组织的一个视觉识别竞赛,包含了物 体分类、目标检测、图像分割等任务。 PASCAL VOC是视觉识别类竞赛鼻祖,对计算机视觉的发展具有深远而巨大的影响 7 ImageNet大规模计算机视觉识别挑战赛( Large scale visual recognition Challenge),是由斯坦福、卡内基梅隆、北卡以及 密歇根等一流名校发起的一项计算机视觉竞赛,是计算机视觉方向发展的风向标,一直吸引诸多活跃的顶尖研究团队、学术 名校和工业巨头参与其中,每次比赛的结果对学术界和工业界都有着重要而又深远的影响 8 ICDAR全称为文档分析与识别国际会议,由国际模式识别协会(IAPR)主办。它组织的文档分析与识别竞赛是当前OCR ( Optical Character Recognition,图像中文字识别)技术领域全球最具影响力的比赛,已吸引了来自82个国家的2367支队 伍参加
杭州海康威视数字技术股份有限公司 2016 年年度报告 15 用户对于利用可视化手段来提升业务管理能力的需求，在视频监控系统出现之初便已经存在。由于早 期技术手段落后，用户只能通过人工提取视频中的关键信息，实际应用受到限制。近年来，随着以计算机 视觉为基础的视频智能分析技术的运用，计算机能够对一些特定的目标和场景特征进行浅层次的分析识别， 在一定程度上解决了只能依靠人工的问题，用户可以据此开展一些简单的可视化管理业务应用。但是，由 于受运算能力、数据规模等的限制，计算机的分析精度和多维信息处理能力不足，使得这种应用仍然受到 局限。 随着深度学习算法日趋成熟，加上训练数据规模的扩大和硬件运算能力的增强，机器在很多方面可以 做得比人更好，这为可视化管理业务的发展打开了更广阔的空间。相比传统智能分析算法，深度学习算法 能够让“智能”实现更高的准确率、更强的环境适应性以及更丰富的识别种类，可以满足更深层次的数据 价值挖掘需求。 海康威视从成立之初就关注计算机视觉领域智能化技术的发展，2006年开启公司智能分析技术的研发， 2013年开始深度学习的技术布局，2014年正式成立海康威视研究院，专注于感知、智能分析、云存储、云 计算及视频大数据研究。海康威视的深度学习技术研究团队在2015年分别取得MOT Challenge4多目标跟踪 技术、KITTI5车辆检测和车头方向评估算法测评世界第一，在2016年分别取得PASCAL VOC6目标检测、 ImageNet7场景分类（Scene Classification）测评世界第一，并于2017年3月在ICDAR8 RobustReading竞赛 的“互联网图像文字（Web and Email Born-Digital Images）”、“对焦自然场景文字（FocusedScene Text）” 和“随拍自然场景文字（Incidental Scene Text）”三项挑战的文字识别任务中，大幅超越国内外参赛 团队获得冠军。 4 MOT Challenge：是阿德菜德大学、苏黎世联邦理工学院及达姆施塔特工业大学联华创办的一个算法评测机构，旨在评测 多个行人对象跟踪技术在视频监控环境下的算法性能，是多目标跟踪技术的权威测评机构。 5 KITTI：是德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所联合创办的一个算法评测机构，旨在评测对象（机动车、非 机动车、行人等）检测、目标跟踪等，是车载应用的权威评测机构。 6 PASCAL VOC：由利兹大学、苏黎世联邦理工学院、爱丁堡大学、微软、牛津大学等组织的一个视觉识别竞赛，包含了物 体分类、目标检测、图像分割等任务。PASCAL VOC 是视觉识别类竞赛鼻祖，对计算机视觉的发展具有深远而巨大的影响。 7 ImageNet 大规模计算机视觉识别挑战赛（Large Scale Visual Recognition Challenge），是由斯坦福、卡内基梅隆、北卡以及 密歇根等一流名校发起的一项计算机视觉竞赛，是计算机视觉方向发展的风向标，一直吸引诸多活跃的顶尖研究团队、学术 名校和工业巨头参与其中，每次比赛的结果对学术界和工业界都有着重要而又深远的影响。 8 ICDAR 全称为文档分析与识别国际会议，由国际模式识别协会（IAPR）主办。它组织的文档分析与识别竞赛是当前 OCR （Optical Character Recognition，图像中文字识别）技术领域全球最具影响力的比赛，已吸引了来自 82 个国家的 2367 支队 伍参加
州海康威视数字技术股份有限公司2016年年度报告 凭借对视频技术应用领域的经验以及丰富的产品和系统集成能力,公司将深度学习和视频大数据技术 优势快速产品化,形成从采集到处理、智能分析贯穿前端到后端以及大数据应用平台的深度智能产品家族 深眸 人证 二冒可 系列 比对 海康 海康淘康 刀锋 神捕 海康 脸谱 “深眸”、“神捕”、人证比对等智能摄像机系列以及“超脑”系列智能NR,内嵌深度学习算法, 具备比人脑更精确的大数据归纳能力,实现在复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测 人脸识别 人体识别 年龄:38性别:男眼镜:无微笑:否 年龄 年 性别:女 其他属性:XX属性2:XX属性3:XX 上衣:中袖 发型:中长背包:无拎东西:否是否骑车:否 车辆特征识别 危险品车 黄标车 车牌识别 10种 远光灯检测 包括新能源 车型识别 50%200多种 25%册163 车身顾色 车辆品牌 开车打手机 种类55% 车辆违法行为分析 增加 4200多种车辆子品牌 车辆道路事故检测
杭州海康威视数字技术股份有限公司 2016 年年度报告 16 凭借对视频技术应用领域的经验以及丰富的产品和系统集成能力，公司将深度学习和视频大数据技术 优势快速产品化，形成从采集到处理、智能分析贯穿前端到后端以及大数据应用平台的深度智能产品家族。 “深眸”、“神捕”、人证比对等智能摄像机系列以及“超脑”系列智能NVR，内嵌深度学习算法， 具备比人脑更精确的大数据归纳能力，实现在复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测；
杭州海康威视数字技术股份有限公司2016年年度报告 “刀锋”车辆特征结构化服务器、“猎鹰”视频云结构化服务器、“神捕”交通事件检测服务器、“脸 谱”人脸分析服务器等基于GPU阵列的视频云结构化服务器产品,可实现针对海量视频、图片信息的高效 结构化处理 刀锋”-车辆图片结构化 支持新能源号牌 车辆类型 车身颜色主品牌子品牌正/背向识别天窗站人 00000000- 基于深度学习的 黄标车 危险 安全带 开车打手机 遮阳板 挂件 公安云眼车辆大数据-行车轨迹跟踪 交通iDA云图一车辆以搜图 回圈画 海康神捕”事件监测服务器 行人检测 抛洒物检测 拥堵检测 路障检测 海康大数据服务器,采用优于传统 Hadoop框架的高速数据总线和内存运算框架,与视频云结构化服务 器配合,实现百万级消息收发、千亿条数据秒级检索、十亿级图片秒级以图搜图,可针对海量的视频结构 化信息进行有效应用,提供高效的检索、分析、挖掘、统计等大数据服务
杭州海康威视数字技术股份有限公司 2016 年年度报告 17 “刀锋”车辆特征结构化服务器、“猎鹰”视频云结构化服务器、“神捕”交通事件检测服务器、“脸 谱”人脸分析服务器等基于GPU阵列的视频云结构化服务器产品，可实现针对海量视频、图片信息的高效 结构化处理； 海康大数据服务器，采用优于传统Hadoop框架的高速数据总线和内存运算框架，与视频云结构化服务 器配合，实现百万级消息收发、千亿条数据秒级检索、十亿级图片秒级以图搜图，可针对海量的视频结构 化信息进行有效应用，提供高效的检索、分析、挖掘、统计等大数据服务
杭州海康威视数字技术股份有限公司2016年年度报告 深度智能下的车流状态分析及应用 路口综合态势研判 通数据系集 F流量 车头时距 车头间距 路口拥堵分布 过车类型统计 车道状态 时间占有率 违法车辆类型统计 畅通/缓慢/ 本/外地车辆统计 空间占有率 违法次数统计i 违法车辆类型分析 排队长度 车辆类型 深度智能下的人群状态分析及应用 客流 保有量 法定节假日 预测近期 历史 及未来的 客流数据 客流情况;“ 需画 视频监控系统是一种天然的物联网系统,感知是手段,应用是灵魂。摄像机作为机器的眼睛,其视频 采集功能经历了从模拟到数字、从标清到高淸的跨越,实现了从“看得见”到“看得清”的转变。如果摄 像机能够“看得懂”,能够实现机器对视频图像内容的处理,是视频技术领域的智能升级,也是视频应用 的一次飞跃。海康威视站在行业变革的前沿,捕捉深度学习对行业带来的机遇,将视频感知、深度学习、 云计算、大数据技术及用户业务需求有机融合,赋予物联网感、传、知、用四个层次以全新内涵,推动行 业整体升级,迎接视频人工智能时代的到来
杭州海康威视数字技术股份有限公司 2016 年年度报告 18 视频监控系统是一种天然的物联网系统，感知是手段，应用是灵魂。摄像机作为机器的眼睛，其视频 采集功能经历了从模拟到数字、从标清到高清的跨越，实现了从“看得见”到“看得清”的转变。如果摄 像机能够“看得懂”，能够实现机器对视频图像内容的处理，是视频技术领域的智能升级，也是视频应用 的一次飞跃。海康威视站在行业变革的前沿，捕捉深度学习对行业带来的机遇，将视频感知、深度学习、 云计算、大数据技术及用户业务需求有机融合，赋予物联网感、传、知、用四个层次以全新内涵，推动行 业整体升级，迎接视频人工智能时代的到来
杭州海康威视数字技术股份有限公司2016年年度报告 3、主要销售模式和业绩驱动因素 公司的营销组织架构主要为区域划分的销售分/子公司,结合垂直行业事业部的矩阵模式,主要通过 集成商、工程商和经销商等合作伙伴将产品销往最终用户。 公司业绩驱动因素主要来自行业增长和技术拓展两方面 方面,各种不稳定因素的增加,导致全球范围内的安全、稳定作为一个社会综合问题越来越受重视, 加强安全防范能力、提高社会治安和综合治理水平,已成为发展的必然要求。各国政府、企业以及家庭对 安防产品的需求增加,以及既有市场的升级换代需求,推动传统安防产业持续增长。 另一方面,视频相关的技术创新,云计算、大数据、人工智能、生物识别等技术的进一步升级,带来 了迭代快速、形态先进、功能创新的产品和逐渐细分、深化的应用需求,传统安防行业正在经历网络化和 高清化的转变,智能化变革也正在到来。传统安防行业继续向安防、可视化和大数据扩展,未来的行业形 态并不拘泥于传统安防的形态。视频图像内容识别技术的进步使得视频将会逐渐释放其作为信息集大成者 的本能,在其他众多行业产生应用 、主要资产重大变化情况 1、主要资产重大变化情况 √适用口不适用 主要资产 重大变化说明 股权资产 增加46901%,主要为对中国电子科技财务有限公司和芜湖森思泰克智能科技有限公司的投资 固定资产 增加5121%,主要为安防产业基地(桐庐)项目一期完工转固导致固定资产增加 无形资产 未发生重大变化 在建工程 减少62.53%,主要为安防产业基地(桐庐)项目一期完工转固导致在建工程减少 2、主要境外资产情况 口适用√不适用 、核心竞争力分析 作为行业领先者,海康威视借助强大的硏发、生产、销售、服务一体化能力以及软件、硬件、系统的 集成能力,通过不断改善内部管理,构筑全球综合竞争优势
杭州海康威视数字技术股份有限公司 2016 年年度报告 19 3、主要销售模式和业绩驱动因素 公司的营销组织架构主要为区域划分的销售分/子公司，结合垂直行业事业部的矩阵模式，主要通过 集成商、工程商和经销商等合作伙伴将产品销往最终用户。 公司业绩驱动因素主要来自行业增长和技术拓展两方面。 一方面，各种不稳定因素的增加，导致全球范围内的安全、稳定作为一个社会综合问题越来越受重视， 加强安全防范能力、提高社会治安和综合治理水平，已成为发展的必然要求。各国政府、企业以及家庭对 安防产品的需求增加，以及既有市场的升级换代需求，推动传统安防产业持续增长。 另一方面，视频相关的技术创新，云计算、大数据、人工智能、生物识别等技术的进一步升级，带来 了迭代快速、形态先进、功能创新的产品和逐渐细分、深化的应用需求，传统安防行业正在经历网络化和 高清化的转变，智能化变革也正在到来。传统安防行业继续向安防、可视化和大数据扩展，未来的行业形 态并不拘泥于传统安防的形态。视频图像内容识别技术的进步使得视频将会逐渐释放其作为信息集大成者 的本能，在其他众多行业产生应用。 二、主要资产重大变化情况 1、主要资产重大变化情况 √ 适用 □ 不适用 主要资产 重大变化说明 股权资产 增加 469.01%，主要为对中国电子科技财务有限公司和芜湖森思泰克智能科技有限公司的投资 固定资产 增加 51.21%，主要为安防产业基地（桐庐）项目一期完工转固导致固定资产增加 无形资产 未发生重大变化 在建工程 减少 62.53%，主要为安防产业基地（桐庐）项目一期完工转固导致在建工程减少 2、主要境外资产情况 □ 适用 √ 不适用 三、核心竞争力分析 作为行业领先者，海康威视借助强大的研发、生产、销售、服务一体化能力以及软件、硬件、系统的 集成能力，通过不断改善内部管理，构筑全球综合竞争优势