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机器视觉如何成为改变安防监控的新力量

文章出处:一叶知秋责任编辑:一叶知秋人气:-发表时间:2018-04-13 10:33 字体大小:【
     在当前以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下,随着“中国制造2025”战略的深入,工业智能机器人产业市场呈现不断增长的势头,其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。
 机器视觉如何成为改变安防监控的新力量
  安防监控技术一直在演进中,当行业完成了网络化和高清化之后,智能化应用就成了各个安防门类厂家的技术热门。应该说,从2012年开始,安防行业都在围绕如何使产品和系统智能化应用展开深入研发和探讨,从而引发了一波技术潮流。如果说智能视频分析是智慧安防应用的2.0版本,那么,机器视觉,将开启智慧安防应用2.0时代,这是一个智能安防新的应用天地。
  要探讨机器视觉的应用,首先还是需要精准把握什么是机器视觉,并把其与当下热门又有重叠部分的人工智能和深度学习区分开来。
  人工智能的外延范围最大,包括了机器视觉、深度学习、机器人技术、生物识别技术和自然语言处理。可以看出,人工智能包括了深度学习和机器视觉,研究的是人类智能活动规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
  深度学习,是人工智能研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如视频、声音和文本。深度学习在安防行业的应用极为热门,在评测产品时关于人脸和车辆的识别技术都基于深度学习。究其原因,深度学习的关键要素是数据,而占大数据总量60%以上的为视频监控数据,所以,深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用:人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪等。
  随着监控探头的普及,监控系统中存有海量的录像数据,在目前人工查看的模式下,传统的方法需要从头到尾顺序播放,往往需要数倍于原始视频的时间才能审看完成,因此需要大量人员连续加班数周进行视频的审看。为了规避遗漏和误差,就要加大人力投入的方法。如何有效、高效的应用,减轻人工查看回放带来的时效性差、成本高、疲劳问题,并在不同分辨率、不同清晰度的录像中准确的辨别出需要获取的信息,基于以上需求,安防厂家研发了视频摘要、视频检索等技术手段,这也是机器视觉的研究内容之一。
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