力弘 安防监控系统专家
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安防系统视频监控正在迈入深度智能的时代

安防系统视频监控正在迈入深度智能的时代

选稿: 更新时间:2017-05-11 8:18:09 来源:

      伴随着高清视频时代的到来,监控视频画面越来越高清,视频监控的数据量和点位数已呈爆发式增长,在以往传统的智能算法还停留在分析识别上,表现为准确率低、识别种类少,环境适应性差。然而,从97年IBM“深蓝”以3.5:2.5击败国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫到17年1月谷歌“阿法狗”升级版Master在人机围棋比赛中取得60连胜,我们不得不相信,人工智能的时代已经势不可挡的来到我们身边。

     监控摄像机作为视频监控的前端设备,是整个视频监控系统的重要组成部分,它经历了从模拟到数字化、高清化、网络化甚至已经发展到现在的智能化。视频图像来源是视频监控系统的第一环,运用传统的摄像机存在很大的局限性,如检测准确率不高,漏抓误报比较多,抓拍不清晰,图像质量不理想等。前端摄像机内置深度学习算法,可以对人脸、车辆等关键信息进行快速定位抓拍,有效解决漏抓误报问题,也能为后端分析服务器提供更清晰、更高质量的图片,更出色的成像效果大大提升了后端的资源利用率,同等条件下可大幅节省中心部署空间,同样的投入可以产生更大的效用。
  
      近年来,深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等应用中取得了显着的成效。深度学习也正影响着安防企业,影响着智能视频分析技术。智能视频分析是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支,是一种基于目标行为的智能监控技术,其支持的功能主要有:人车物特征识别采集、人员及物件行为报警、视频信号及质量诊断、视频增强处理、图像比对、视频摘要、内容分拣等。深度学习解决了传统智能视频分析技术人工选择特征准确率低、浅层学习模型无法解析大数据等问题,使视频分析过程中识别准确率更高、环境适应性更好、识别种类更丰富。
      在以人、车、物为核心视频特征识别领域,目前最成熟的其实是车辆识别算法,在平安城市建设和公安实战创新的推动下,车辆识别技术在智慧交通、智慧警务等行业的应用取得了不错的成果。国内以深圳华尊科技为代表,在算法准确率、系统稳定性、识别种类、公安车辆大数据实战应用上表现得较为突出,且数次在华为国内外的大型活动中亮相。人脸识别算法因其应用的广泛性,火爆程度远远大于车辆算法,但就目前的技术来看,在准确率、更深层的应用上还有很高的提升空间,以旷视、商汤为代表的算法公司也在高校人才及技术储备、各行业的浅层应用上做出了努力。
     大数据时代为算法研究提供了高效的计算工具,而数据量的增加也意味着需要更复杂的视频分析算法模型来诠释和挖掘这些数据,使占有巨大存储资源的视频数据发挥出更多的价值。目前人员行为分析、人群分析等复杂的算法还在起步阶段,让我们想象一下,基于对人体、生物体行为细节的精确捕捉和复杂分析模型,一个城市级的视频大数据中心将能为公共安全、各类学科研究、商业发展乃至人类的进步做出多大的贡献。

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