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深度學習算法和底層技術(shù)架構(gòu)推動智能安防升級
2017年09月15日 13:46:51來源:安防知識網(wǎng)點擊量:32295
導讀2016 年至今,*都在說,人工智能的拐點已來。從的玩家谷歌、IBM,到*的投資人和創(chuàng)業(yè)者,都在進行搶點布局,甚至軍備競賽。人工智能正在性地走向繁榮。
  【中國安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】2016 年至今,*都在說,人工智能的拐點已來。從的玩家谷歌、IBM,到*的投資人和創(chuàng)業(yè)者,都在進行搶點布局,甚至軍備競賽。人工智能正在性地走向繁榮。
 
  伴隨著AI在安防視頻監(jiān)控的深入應用,圍繞著智能安防的核心-識別目標(人、車、物、行為......)、視頻結(jié)構(gòu)化(提取目標詳細信息并標簽化)為安防實戰(zhàn)輸出有效數(shù)據(jù)信息,基于深度學習的算法和底層技術(shù)架構(gòu)為傳統(tǒng)意義上的智能安防帶來了更深層次的應用,推動著現(xiàn)有智能安防升級到更高階的產(chǎn)業(yè)層次。
 
  一、深度智能層:深度學習帶來機器學習方式的改變
 
  視頻智能分析技術(shù)一直是各大科研院校、安防企業(yè)的核心研究領(lǐng)域,但是在過去傳統(tǒng)的智能分析技術(shù)由于算法是人來根據(jù)不同的場景和應用需求進行設(shè)計,在適應性上需要人來不斷的來改善和提升,所以表現(xiàn)出在特定的環(huán)境下表現(xiàn)出良好的性能,但是一旦環(huán)境等因素發(fā)生變化,傳統(tǒng)的智能分析算法在應用上的性能就會降低。
 
  傳統(tǒng)智能分析算法存在不可突破的局限性,限制了智能分析技術(shù)的進一步發(fā)展,直到2012年之后,隨著深度學習算法的突破,引起了工業(yè)界的廣泛關(guān)注,同時得到了安防廠商的青睞。深度學習作為一種技術(shù)思想,其理論和技術(shù)本身并不是一種新鮮事物,但是隨著硬件計算能力的突破和海量數(shù)據(jù)的積累,深度學習在各個領(lǐng)域的智能應用取得重大突破。深度學習解決了一些傳統(tǒng)智能算法無法解決的問題,而且輸出結(jié)果會隨著數(shù)據(jù)處理量的增大而更加準確,使得機器學習能夠?qū)崿F(xiàn)眾多應用。目前各種相關(guān)的智能算法,都可以使用深度學習實現(xiàn),深度學習拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍,提升了智能程度。
 
  深度學習成功的應用領(lǐng)域是計算機視覺,深度學習開啟了視頻智能應用的新篇章,其價值主要體現(xiàn)在應用深度和廣度等方面。
 
  (1) 應用深度方面
 
  相比傳統(tǒng)的智能視頻分析算法,深度學習算法可以大幅提升智能算法分析性能,提高視頻智能應用水平。例如,人臉識別在安防領(lǐng)域還沒有達到理想的效果,利用優(yōu)化的深度學習模型結(jié)合海量數(shù)據(jù),可以訓練出泛化能力更強的模型,大幅提升人臉識別的準確率,從而提升人臉識別智能應用水平。
 
  (2) 應用廣度方面
 
  相比傳統(tǒng)的智能視頻分析技術(shù),深度學習可以克服其靠人工選擇特征和淺層學習的局限性,可以完成傳統(tǒng)智能視頻分析技術(shù)很難完成或者不可能完成的任務。例如,對于大流量人群分析任務,使用深度學習技術(shù),通過大量數(shù)據(jù)樣本分析,讓計算機自行學習人和其他目標的區(qū)別,運算出能顯著標識人的一層層特征信息,有效突破光照突變、背景復雜、人體部分遮擋等傳統(tǒng)技術(shù)的難點,使得以前很難實用的大流量人群分析變得實用化,擴大了智能視頻分析的應用范圍。
 
  總之,深度學習技術(shù)可以取代傳統(tǒng)的智能視頻分析技術(shù),提升智能應用的水平,拓展智能應用的領(lǐng)域范圍。
 
  二、深度智能第二層:前后端智能系統(tǒng)功能疊加
 
  簡單來說,智能安防也好,深度智能安防也罷,其核心目的主要是為了通過“聰明”的機器自主完成對復雜的視頻畫面中的人、車、環(huán)境的目標分析識別和信息提取。深度學習算法和底層技術(shù)架構(gòu)賦予了視頻監(jiān)控系統(tǒng)(攝像頭、服務器、平臺)“聰明”的能力,那么,如何實現(xiàn)這種能力的優(yōu)化,還取決于核心設(shè)備應用的組合。
 
  當前業(yè)內(nèi)的智能安防廠商陸續(xù)發(fā)布基于深度學習的智能安防產(chǎn)品,包括前端嵌入式智能攝像機、后端高性能智能視頻結(jié)構(gòu)化分析服務器、綜合智能分析管理平臺等產(chǎn)品,不過,大多數(shù)廠商都只擁有單一的深度智能設(shè)備或通用型的產(chǎn)品,盡管基于深度學習的智能單品擁有高超的性能,但受限于組合系統(tǒng)中其他設(shè)備的局限性,仍然會影響到系統(tǒng)整體的性能發(fā)揮。
 
  為了真正實現(xiàn)安防監(jiān)控的深度智能,安防??低曌?016年起即連續(xù)推出了其從前端到后端完善的深度智能產(chǎn)品線,并且圍繞著人、車兩大關(guān)鍵的目標,針對性的進行了前后端的產(chǎn)品組合配套,實力詮釋深度智能的實戰(zhàn)效果。
 
  三、實戰(zhàn)場景效能對比
 
  場景一:尋人(人臉識別+人臉大數(shù)據(jù))
 
  公安實戰(zhàn)應用場景中,很多時候的業(yè)務核心終都聚焦在對目標人物的查找上面,走失的老人、小孩,或者**之類,這里我們以??低晫I(yè)的人臉攝像機和后端臉譜服務器的組合應用為例。
 

 
  場景二:車輛識別(車輛檢索+車輛大數(shù)據(jù))
 

 
  原標題 圖文解析傳統(tǒng)智能與深度智能應用的區(qū)別
關(guān)鍵詞 智能安防人工智能監(jiān)控
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