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    “AI+安防”已是老生常談,但AI安防工程化落地這個(gè)難題怎么“破”?

    1月16日,第一期“安·視界”技術(shù)沙龍?jiān)趶V東省公共安全技術(shù)防范協(xié)會(huì)演示廳舉行。本次沙龍由廣東省公共安全技術(shù)防范協(xié)會(huì)主辦,廣州市安全防范行業(yè)協(xié)會(huì)和深圳市龍崗智能視聽(tīng)研究院協(xié)辦,安防行業(yè)中的技術(shù)及產(chǎn)品專家們齊聚一堂,共同探討人工智能如何在安防行業(yè)的工程化落地。

    “慧眼”與“智腦”打造智慧城市

    國(guó)家特聘專家,北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室深圳分室負(fù)責(zé)人,鵬城實(shí)驗(yàn)室人工智能研究中心主任李革發(fā)表了“數(shù)字視網(wǎng)膜:視頻監(jiān)控中的’慧眼’與’智腦’”的主題演講。

    △李革

    視頻監(jiān)控是公共安防的重要部分,視頻產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù),但卻常常是“有眼無(wú)珠”。李革認(rèn)為,媒體大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)存在三大挑戰(zhàn),分別是儲(chǔ)存難(壓縮問(wèn)題)、檢索難(模式識(shí)別問(wèn)題)、識(shí)別難(對(duì)象再識(shí)別的問(wèn)題)。

    在存儲(chǔ)難方面,視頻壓縮率的增長(zhǎng)率遠(yuǎn)低于視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)率;在檢索方面,圖像和視頻數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)對(duì)模式識(shí)別提出巨大挑戰(zhàn);在識(shí)別方面,從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中標(biāo)識(shí)特定對(duì)象非常困難,通常該數(shù)據(jù)集包含從不同攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)采集的一系列視覺(jué)表觀相似的對(duì)象。

    那么,如何破解這三大難題?構(gòu)建智能云端圖像視頻數(shù)據(jù)處理中心是其中一種解決方法,但該方式雖可以較好地利用現(xiàn)有的大規(guī)模攝像頭,但卻也存在不少缺點(diǎn)。

    比如傳統(tǒng)視覺(jué)感知系統(tǒng)在對(duì)象檢測(cè)、模式識(shí)別和場(chǎng)景理解中的準(zhǔn)確性不夠高。

    那么究竟該如何應(yīng)對(duì)當(dāng)下面臨的這些難題?李革認(rèn)為,“云腦+數(shù)字視網(wǎng)膜”是解決辦法。

    “云”是分層解耦的AI平臺(tái),這個(gè)不必再贅述。什么是“數(shù)字視網(wǎng)膜”?李革介紹道,人類視網(wǎng)膜同時(shí)具有影像重構(gòu)和特征提取兩大功能,影像重構(gòu)即精細(xì)編碼視覺(jué)內(nèi)容,特征提取即對(duì)視頻流的識(shí)別理解,眼睛雖然能對(duì)將所見(jiàn)圖像完整成像,但大腦對(duì)圖像分析是基于提取到的特征。因此城市中視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的有效利用,也可借鑒人類視網(wǎng)膜成像及大腦處理的流程。

    李革認(rèn)為,未來(lái)視頻應(yīng)該分成兩個(gè)“流”,即視頻編碼+特征編碼,未來(lái)數(shù)字視網(wǎng)膜的技術(shù)框架應(yīng)該是:視頻特征緊湊表達(dá)技術(shù)+高效視頻監(jiān)控轉(zhuǎn)碼技術(shù)。李革還距離傳統(tǒng)是把視頻匯集進(jìn)行搜索,而用了雙流技術(shù),只傳每個(gè)攝像頭的特征流,與傳統(tǒng)結(jié)果無(wú)異。

    李革教授,國(guó)家特聘專家,北京大學(xué)數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室深圳分室負(fù)責(zé)人,鵬城實(shí)驗(yàn)室人工智能研究中心主任。 美國(guó)奧本大學(xué)(Auburn University)電子工程博士學(xué)位,美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校(Univ. of California, Davis)電子工程博士后。曾就職于多家跨國(guó)公司,從事無(wú)線移動(dòng)通信、手機(jī)基帶芯片算法設(shè)計(jì)和視頻編解碼SoC設(shè)計(jì)等前沿項(xiàng)目。作為技術(shù)與管理帶頭人之一,先后參與創(chuàng)立了兩家半導(dǎo)體設(shè)計(jì)公司,分別被兩家美國(guó)納斯達(dá)克上市公司收購(gòu)。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人參與多項(xiàng)國(guó)家、省部級(jí)科研項(xiàng)目,包括:國(guó)家自然基金委-廣東省政府重大專項(xiàng)項(xiàng)目:視頻大數(shù)據(jù)高效表達(dá)、深度分析與綜合利用;信產(chǎn)部電子發(fā)展基金項(xiàng)目:AVS 標(biāo)準(zhǔn)的核心芯片的開(kāi)發(fā)及產(chǎn)業(yè)化;科技部重大儀器項(xiàng)目:超高清視頻實(shí)時(shí)分析增強(qiáng)儀開(kāi)發(fā)和應(yīng)用項(xiàng)目。迄今為止在智能視頻處理和分析、視頻數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域發(fā)表多篇國(guó)際論文,申請(qǐng)多項(xiàng)國(guó)內(nèi)外專利。

    立體防控時(shí)代,AI與大數(shù)據(jù)結(jié)合落地新思考

    廣電安全研究院產(chǎn)品部經(jīng)理謝毅星圍繞“AI+大數(shù)據(jù)賦能公共安全治理”展開(kāi)演講。

    △謝毅星

    謝毅星首先介紹了公共安全治理發(fā)展歷程與現(xiàn)狀,他表示,80-90年代是傳統(tǒng)治理時(shí)代,2000-2005年開(kāi)始了數(shù)字化治理,2006-2012開(kāi)始網(wǎng)絡(luò)化治理,2013-2017年是合成化治理,2018年開(kāi)始則進(jìn)入以數(shù)據(jù)為特征的立體防控治理時(shí)代,大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合在這一時(shí)代發(fā)揮著重要作用。

    謝毅星介紹道,“AI+大數(shù)據(jù)”在掌握行為軌跡、建立大數(shù)據(jù)分析模型、重大事件監(jiān)測(cè)、重點(diǎn)車輛監(jiān)測(cè)預(yù)警、重點(diǎn)區(qū)域監(jiān)測(cè)、賦能社區(qū)安全治理等方面都能發(fā)揮重要作用。廣電運(yùn)通的AI+大數(shù)據(jù)能力已在深圳市龍崗區(qū)落地的雪亮工程、龍崗分局智慧警務(wù)云平臺(tái)落地應(yīng)用,獲得良好效果。

    廣電智能安全研究院謝毅星,通信技術(shù)中級(jí)工程師,安防行業(yè)11年從業(yè)經(jīng)驗(yàn),在安防項(xiàng)目設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理、產(chǎn)品研發(fā)等方面擁有豐富積累。作為主要負(fù)責(zé)人,參與及主導(dǎo)了深圳市龍崗分局智慧警務(wù)云平臺(tái)、廣州市天河區(qū)智感安防區(qū)等多個(gè)標(biāo)桿項(xiàng)目,對(duì)安防行業(yè)整體發(fā)展歷程、AI賦能公共安全治理方面有深刻理解。

    人臉識(shí)別算法準(zhǔn)確度與實(shí)際落地

    依圖科技高級(jí)架構(gòu)師李娜從算法識(shí)別準(zhǔn)確度的角度來(lái)談落地的關(guān)鍵路徑。李娜說(shuō),人臉識(shí)別的認(rèn)識(shí)分為兩派,一派認(rèn)為人臉識(shí)別面臨瓶頸,新的應(yīng)用場(chǎng)景受到限制,另一派認(rèn)為人臉識(shí)別未來(lái)的精度還有進(jìn)一步提升的空間,還有更多的場(chǎng)景亟待探索?!昂軕c幸,我們國(guó)家對(duì)人臉識(shí)別的認(rèn)識(shí)屬于后者?!?/p>

    李娜將人臉識(shí)別分為三個(gè)階段。2015年以前是1.0時(shí)代,那時(shí)候的算法精度與人眼相比處于劣勢(shì)或基本持平,處于弱智能時(shí)代。

    2015年后,人臉識(shí)別進(jìn)入2.0時(shí)代,彼時(shí)機(jī)器識(shí)別已經(jīng)能超過(guò)肉眼大約100倍的水平,當(dāng)時(shí)在1:1比對(duì),即在認(rèn)證合一驗(yàn)證場(chǎng)景開(kāi)始得到應(yīng)用,在2016年,人臉識(shí)別開(kāi)始在安防有實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用,2016年后開(kāi)始有動(dòng)態(tài)布控的應(yīng)用,這意味系統(tǒng)要有實(shí)時(shí)比對(duì)的性能,這對(duì)算力和算法都有很高的要求。

    人臉識(shí)別的3.0時(shí)代,不僅是進(jìn)行識(shí)別,而要挖掘人臉識(shí)別數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,讓數(shù)據(jù)會(huì)思考,幫助應(yīng)用進(jìn)一步落地。這需要更高的識(shí)別精度,為此,依圖推出聚類技術(shù),解決數(shù)據(jù)無(wú)法復(fù)用的問(wèn)題。

    △李娜

    李娜,依圖科技高級(jí)架構(gòu)師,哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程碩士學(xué)位,高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理。曾就職于安防行業(yè)主流廠家,從事視頻監(jiān)控及應(yīng)用技術(shù),動(dòng)力環(huán)境監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及視頻智能應(yīng)用等系統(tǒng)設(shè)計(jì)及落地方案策劃。作為方案架構(gòu)負(fù)責(zé)人之一,曾參與及主導(dǎo)過(guò)多個(gè)千萬(wàn)級(jí)以上項(xiàng)目,并在公司從模擬監(jiān)控,數(shù)字監(jiān)控向網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控發(fā)展及與新技術(shù)結(jié)合落地過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用,對(duì)安防行業(yè)的發(fā)展路徑有深刻理解及體會(huì)。

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    2019-01-17
    “AI+安防”已是老生常談,但AI安防工程化落地這個(gè)難題怎么“破”?
    1月16日,第一期“安·視界”技術(shù)沙龍?jiān)趶V東省公共安全技術(shù)防范協(xié)會(huì)演示廳舉行。

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