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“安防+AI” 规模性落地中关键三要素

彩票注册:随着AI技术的不断进步,安全领域作为一个自然的AI落地场景,引起了监控大佬、IT巨头、算法富二代的极大关注。各种安全AI,或者说AI安全概念,都是热炒,但是真正能把市场测试得有声有色的还真不多见。仔细研究,不是技术问题。

高科技国内基本可以保持与美国的实时性,国内球队赢得国际比赛的成绩单明亮醒目;不是天赋的问题。顶尖国际人才到处流动。更何况不是产能的问题。中国的监控设备厂商生产了全球60%以上的设备,一些小伙伴可能不会说是关于行业的解读。

不可否认,这是最重要的因素,但了解大规模落地安全AI的关键要素可能是更关键的问题。目前,视频监控的应用已经从2004年开始应用于“五谷丰登城、天网工程、雪莲工程”。

经过十几年的建设,全国各省、市甚至村庄都建立了大规模的视频监控系统。几乎从统计数据来看,目前全国已建成近2亿条监测道路,加上待建和待建,至少规模不会翻。有了它,就有了天视频文件。即使有几百万的视频检查员在看视频,每天能监控的视频也只有总视频量的1%左右。

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但是这些天的视频数据在社会公共安全管理和案件解决中发挥着越来越重要的作用。在公共安全信息化建设不断积极发展的背景下,现有视频系统缺乏深度应用模式,视频数据智能化程度低的问题凸显。如何用AI升级现有的视频系统,使其更好的适应环境?物联网时代,将智能视频、信息和简化智能应用于市场需求势在必行。目前小规模落地安全AI已经不是问题,智能摄像头或者结构化服务器可以解决这个问题。

市级安防落地元素AI:元素1:视频结构化要构建智能化、信息化的视频信息问题,就要重新面对结构化的问题。结构化后,看不到叫不到的视频就可以变成可调用的信息。

庆祝视频数据深度应用的挑战,其核心和瓶颈是通过研究视频结构化叙事技术,解决标准化视频数据向视频信息化和视频智能化转化的问题,构建社会公共安全视频应用工作模式的创意。视频结构化叙事是一种基于视频内容信息提取的技术,它根据视频内容的语义关系,利用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织结构化信息供计算机和人类解读。从数据处理流程来看,视频结构化叙事技术需要将非结构化的视频数据转化为人和机器都能解读的结构化信息,进一步转化为警务人员在空战中使用的情报数据,从而将视频数据转化为信息化、智能化、智能化的应用,这已经超出了出借视频监控来控制安全的目的。视频结构化叙事的内容类型主要有:人员、车辆、文章、不道德。

在视频中,人被显示为叙事个体,这还包括人的面部的精确定位、面部特征提取、面部特征检查,并且还包括各种结构化的叙事信息,例如性别、年龄范围、近似体重、服装特征、服装、装载物品、行走模式和车辆。车辆叙事信息还包括:车牌、品牌、车色、车型、子品牌、车贴、汽车配件信息等车辆叙事信息;不道德的叙事信息还包括地域、越界、流浪、留守、拥挤等各种不道德的叙事信息。

经过视频结构化分析,可以构建以下目标:第一,视频已经成为一个可调用的信息库,可以用于目标对象的慢速检索,线索查询的速度不会有很大提高。 视频结构化后,从百万级目标图库查询视频图片中的可疑对象(约一千小时高清视频),一秒钟即可完成;数千万目标图库中的查询,几秒钟就可以完成。二是监控系统闲置存储容量大幅减少,存储人的结构化信息、结构化检索信息和目标数据信息接近原始视频数据容量的2%;对于车辆和不道德,接近1%。

存储容量大大降低,可以解决问题视频长期存储、存储成本高的问题。第三,视频结构化可以激活视频数据,作为数据挖掘和应用的基础。结构化图像和叙事信息,现金合适的数据仓库可以对各种数据仓库进行深度数据挖掘、关联、融合和应用,充分发挥大数据的作用,提高视频监控的应用价值,增强对视频场景的分析和预测能力。

要素二:视频智能分析技术视频结构化叙事是对视频内容的智能结构化分析。对非结构化视频数据进行智能分析,以形成可用于标记旁白的结构化数据。

因此,视频智能分析是视频结构化的核心技术。智能视频分析技术的力量对于结构化视频叙事的准确性至关重要。

为了开发更高质量的视频结构化分析,需要在这三个方向上发挥创造力:一是视频预处理技术,主要包括视频解码、图片检查、图片去除等。还包括视频图像稳定器和图像增强。视频解码将视频还原为图片,图片检查将图片中多余的图片展开,图片被清除,保留最有效的图片;视频晃动主要是道路监控中架空安装带来的频率较高的小晃动。晃动拍摄往往拍不到一组纸质视频。

视频图像稳定器可以有效诱导智能分析中的假阳性和假阴性,提高智能分析的准确性;图像增强是提高视频源的质量,有效提高图像质量,增强图像清晰度,使原始低质量图像超过清晰轮廓。其次,分析精度大大提高。

例如,人脸识别技术从原始特征人脸方法过渡到卷积神经网络方法,从红外人脸识别过渡到多源光人脸识别。同样,对车辆、货物和不道德行为的智能分析具有更高效的分析技术。

要高度重视尖端AI技术的发展,特别注重空战场景中的训练方法和模型构建,在不断增加数据量的实践中,大大提高分析识别的准确性,最终超越简单性的程度。再次,图像处理技术主要包括图像复原技术。图像复原是超分辨率、去模糊滤波、失真校正、色彩调整等的综合运用。

处理模糊的视频并使其清晰。元素三:结构化图像信息库分解成大的结构化图像信息库,高密度存储,通过对视频内容的智能分析和处理,可以缓慢调用。只有通过构造一个图像库的慢滴,结构化的信息才能不被阻挡或丢失;只有建立一个慢调用,才能做到几千万秒的检索,才能缓慢准确地找到有效线索,才能充分发挥视频资源的空战价值。然而,在公安信息化建设深入发展的背景下,现有视频资源缺乏深度应用的模式。

其应用的瓶颈仍然是如何高效地提取视频信息。如何保证识别的准确性?如何扩大慢速通话?如何与其他信息系统交换、集成和共享标准数据?视频结构化的技术问题首先是视频结构化核心算法技术的突破。视频结构化叙事与智能分析技术相结合,但目前的视频智能分析技术并没有突破各种应用环境的限制。

例如,当人脸识别应用于场景时,当前的人脸识别主要应用于场景响应和 在这个应用场景中,人脸识别率基本可以超过简单拒绝,但在无响应、多人脸、动态视频的场景中,很难超过简单目标。特别是在一般的视频监控场景中,由于架设方位低,拍摄距离长,基本上能识别出近百张人脸,更不用说人脸结构化了。虽然目前的深度自学习卷积神经网络自学习模式大大提高了人脸检测和识别的准确性,但随之而来的负面影响也非常显著,首先是计算复杂度的提高,这必然要花费大量的计算资源。

针对这一瓶颈,虽然行业公司试图通过计算前端通过(智能摄像头)和后端集中处置(GPU结构化服务器)两种方案来解决问题,但智能摄像头方案大规模部署成本高,安装的海量监控无法结构化。集中处置方案还需要大量昂贵的结构化服务器,带来很大的比特率压力,有利于大规模实施。这就需要更符合当前现实的第三种解决方案。

据悉,这种由Ansoft Vision销售的解决方案已经在部分省市公安局实施。作者已经联系了市局,详细了解后会详细写。其次,空战场景中大数据、深度自学场景训练模型的构建。

算法、计算能力、数据是AI的三个基本支撑,任何一个都少。没有得到足够的场景数据,就无法训练出好的模型,没有好的模型,就不会被客户接受,也就无法从客户那里得到海量的场景数据。最后,视频结构化标签描述了技术创新中的数据存储、检索和应用。

随着结构化数据的海量积累,如何构建超大容量、高效存储、高效检索、慢速调用的图像大数据,必须进行重大创新。如果不能做大规模的实时处理和动态检索,最后也不可能是事后处理系统,仍然不会让警察失去办案的机会,对提高破案率作用不大。虽然目前还存在很多困难,但是随着AI技术的发展和成熟,AI安全一定不会在视频资源的信息化、智能化、智能化方面获得强有力的支持。

被动防御视频是主动识别,事后处理是控制事件前后的全过程,最终构建AI安全的大规模落地。-彩票注册。

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