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视频监控迈入深度智能时代

文章出处:网络责任编辑:王冰人气: 发表时间:2018-05-09 10:30 字体大小:【
随着高清视频时代的到来,视频监控中的点数和数据量呈指数级增长。传统的智能算法仍然处于较浅层次的分析和识别。具体表现为精度低,环境适应性差,认可度低。几种。不过,从1997年IBM“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫3.5:2.5到1月17日谷歌“阿尔法狗”升级的法师拿下了60人连胜的人机围棋比赛,我们绝对不要相信人工时代情报已经出现了一个陡峭的趋势。
人工智能的兴起不能与三个要素分开:深度学习为算法提供了重要基石,大数据为存储提供了高效的燃料,而GPU,超级计算机和云计算为计算能力提供了引擎功率。其中,深度学习是核心技术支撑。它的灵感来源于大脑神经网络,它允许机器具有人类抽象和重构事物的能力。从算法层面的浅层到最深层,从特征设计的人工特征到自治。学习,让机器具有接近甚至超越人类模式识别的准确性,卓越的抗干扰环境适应性和强大的类型识别能力。作为机器视觉最具代表性的应用,视频监控系统的开发和应用如何?
“中国核心”正在迅速崛起
高清网络时代的到来给我们带来了更好的图像质量,使相机能更好地记录真实场景,这也对芯片制造商提出了更高的要求。目前,国内产业化,标准化和第三方参与的加速为芯片设计公司提供了快速进入市场的可能性,从而推动芯片本地化和产业化的逐步升级。安防行业的蓬勃发展使得国内芯片厂商看到了希望。以华为哈斯为代表的国内芯片研发生产企业集团将专注于安全芯片,力争在安防行业发挥全方位的作用。最大的价值。
中国安全芯片的技术演进路线更加清晰,功能多样化的趋势日益明显。一方面,“中国核心”一方面所有的芯片产品定义都来自国内客户,系统集成和业内最终用户的需求。在源头上,他们确保芯片真正满足客户需求。另一方面,紧跟国内客户产品在芯片布局上的演进,推动视频监控产业不断升级。
前端设备插入智能机翼的深处
作为视频监控的前端设备,监控摄像机是整个视频监控系统的重要组成部分。它已经从模拟转向数字,网络化,高清化和智能化。视频图像源是视频监控系统的第一环。传统相机的使用具有很大的局限性,如检测精度低,误报错误,捕捉不清晰,图像质量不理想等。前端摄像头内置深度学习算法,可以快速定位和捕捉人脸和车辆等关键信息。它有效地解决了误报错误的问题,并且可以为后端分析服务器提供更清晰,更高质量的图像。该效果大大提高了后端的资源利用率。在相同的条件下,它可以大大节省中心的部署空间。相同的投入可以产生更大的效用。
相机开创的安全领先者海康威视在其最新的“深圳”系列前端摄像机中嵌入了深度学习算法,其中包含结构化信息提取,小型人脸数据库比较,人体属性分析和人员流量统计。道路事实检测,车辆特征识别,全景监控等多种功能使前端设备的智能化应用达到极致。此外,系统中集成了人眼仿生学,MSS多光谱成像技术和被动红外热成像技术等技术,以降低环境对图像的亮度和清晰度,实现环境温度测量,防火和防盗预防。该功能可引导前端设备沿着智能化的道路走得更远,更远。

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