三大支柱撐起安防 人眼攝像機開啟
作者: 發(fā)布日期:2017-09-19 點擊次數(shù):1223
安防會是最先成熟的領域
未來十年,人工智能在不同行業(yè)的機遇,比較看好的有四個,分別是:安防、汽車、醫(yī)療和機器人。這些領域都是萬億級的市場,尤其是汽車和醫(yī)療。
這些領域非常重要,但不是每個領域發(fā)展成熟的時間都一樣。在我看來,安防會是最先成熟的領域。
汽車從現(xiàn)在來看很有可能是下一個成熟的領域,再過兩三年量會上來。至于醫(yī)療,只能夠它排在第三。 http://www.swanschristmastreefarm.com
醫(yī)療的難點在于,這不僅是大數(shù)據(jù)的問題,還涉及到小數(shù)據(jù)問題。對于小數(shù)據(jù)問題,它在數(shù)據(jù)的規(guī)模上限制是比較大的。機器學習最重要的是要跟最優(yōu)秀、最有經(jīng)驗的醫(yī)生來學習,不像自動駕駛或者安防,只要找一個會用電腦的人,都可以標注數(shù)據(jù)。它是一個需要優(yōu)秀的專業(yè)人士參與數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)采集的過程,是小數(shù)據(jù)問題。
機器人也會是一個很大的領域,但它卻是充滿了最大的不確定性。 http://www.swanschristmastreefarm.com首先它目前還不是一個已經(jīng)存在的行業(yè),現(xiàn)在市面上還基本沒有成熟商用的機器人,還在摸索階段。我們都向往以后的生活和工作能夠被機器人幫助,但要實現(xiàn)它,到達消費者期待的那一階段,還是很困難的,也需要很長時間。
對于安防,不同的國家投入是不同的,但中國顯然對之投入很大,美國同樣。這也是最有可能率先實現(xiàn)落地的人工智能領域。
在當前階段,行業(yè)對人工智能技術切入安防領域, http://www.swanschristmastreefarm.com最大的期待就是:可以把這個行業(yè)從以視頻為核心,轉變?yōu)橐郧閳鬄楹诵摹?/span>
現(xiàn)在安防監(jiān)控領域之所以還有機會,是因為人工智能使得一個新的潮流、新的轉型在這個領域發(fā)生了。
重慶監(jiān)控</a> http://www.swanschristmastreefarm.com
在智能攝像頭領域,我們發(fā)現(xiàn),我們國家的技術,已經(jīng)可以做到每張臉從左耳到右耳,150像素,監(jiān)控40米寬度的通道。當人工智能進入安防,10年之后,所有的攝像頭都會變成智能攝像頭。
認為人工智能時代的安防有三個支柱:智能硬件、算法、大數(shù)據(jù)。
首先,是硬件。北京的200萬攝像頭,如果把這些數(shù)據(jù)全部傳到數(shù)據(jù)中心的話,帶寬的概念是什么?一路高清視頻的碼流一般在2-4兆bps。
一個千兆以太網(wǎng),從理論上也只能傳250路,但是千兆以太網(wǎng)指的還是它的基帶層的帶寬,高清視頻根本傳不到250路,能傳100路就可以了,那么200萬路需要多少帶寬?如果硬件不能夠智能前端化,數(shù)據(jù)都傳不到數(shù)據(jù)中心。
所以第一步,硬件的智能前端化,可以對目標做現(xiàn)場的檢測、跟蹤和去重,能捕捉關鍵數(shù)據(jù),并且在前端做初步加工,只把關鍵數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)中心處理,這樣才能形成一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。
第二,算法。前端的算法進行物體的檢測跟蹤,后端的算法就是識別物體,對圖像做一個精確的結構化或者特征化分析。
最后非常重要的一點是,我們要在后面非常深入做下去的大數(shù)據(jù)分析,不光是基于視覺圖像,而是要把多模態(tài)、大規(guī)模的數(shù)據(jù)放進來,比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車輛軌跡、消費記錄等等都結合起來,在應用層面做非常深入的挖掘。
硬件的戰(zhàn)爭:人眼相機誕生
人眼攝像機在去年10月應運而生,它是基于仿生學原理,把運算和光學結合在一起,50米距離范圍內(nèi)可以展現(xiàn)出更為清晰可識別的人臉,100米范圍內(nèi)可以保證看清楚全身的主要特征。
關于它的原理,其實非常簡單。模擬人眼球的進程,先用類似于“黃斑”功能的硬件進行掃描,但畫面模糊,再從中挑選出感興趣的地方著重觀察。 http://www.swanschristmastreefarm.com
人眼攝像機顛覆了傳統(tǒng)攝像機的成像結構,通過獨創(chuàng)的像素動態(tài)瞬時分配技術,可以瞬間提升畫面的局部像素,使得場景中的每一個目標都清晰可見。
與此同時,基于深度學習的人員檢測技術,重慶監(jiān)控</a> http://www.swanschristmastreefarm.com它可以自動、精確、快速抓拍場景中的每一張人臉,同時兼顧全景與細節(jié)特寫。在此基礎上,通過判斷分析自定義的行為特征,滿足不同場景下的業(yè)務需求。
目前人眼攝像機已經(jīng)嘗試應用在公安系統(tǒng),提高破案率20%,并能從早晚高峰的眾多車輛中,人眼都看不清的情況下,精準識別到要追蹤的車牌。整個安防行業(yè)將從高清時代大踏步進入極速高清時代。為我們進一步打造更加安全的智慧城市。 http://www.swanschristmastreefarm.com
未來十年,人工智能在不同行業(yè)的機遇,比較看好的有四個,分別是:安防、汽車、醫(yī)療和機器人。這些領域都是萬億級的市場,尤其是汽車和醫(yī)療。
這些領域非常重要,但不是每個領域發(fā)展成熟的時間都一樣。在我看來,安防會是最先成熟的領域。
汽車從現(xiàn)在來看很有可能是下一個成熟的領域,再過兩三年量會上來。至于醫(yī)療,只能夠它排在第三。 http://www.swanschristmastreefarm.com
醫(yī)療的難點在于,這不僅是大數(shù)據(jù)的問題,還涉及到小數(shù)據(jù)問題。對于小數(shù)據(jù)問題,它在數(shù)據(jù)的規(guī)模上限制是比較大的。機器學習最重要的是要跟最優(yōu)秀、最有經(jīng)驗的醫(yī)生來學習,不像自動駕駛或者安防,只要找一個會用電腦的人,都可以標注數(shù)據(jù)。它是一個需要優(yōu)秀的專業(yè)人士參與數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)采集的過程,是小數(shù)據(jù)問題。
機器人也會是一個很大的領域,但它卻是充滿了最大的不確定性。 http://www.swanschristmastreefarm.com首先它目前還不是一個已經(jīng)存在的行業(yè),現(xiàn)在市面上還基本沒有成熟商用的機器人,還在摸索階段。我們都向往以后的生活和工作能夠被機器人幫助,但要實現(xiàn)它,到達消費者期待的那一階段,還是很困難的,也需要很長時間。
對于安防,不同的國家投入是不同的,但中國顯然對之投入很大,美國同樣。這也是最有可能率先實現(xiàn)落地的人工智能領域。
在當前階段,行業(yè)對人工智能技術切入安防領域, http://www.swanschristmastreefarm.com最大的期待就是:可以把這個行業(yè)從以視頻為核心,轉變?yōu)橐郧閳鬄楹诵摹?/span>
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在智能攝像頭領域,我們發(fā)現(xiàn),我們國家的技術,已經(jīng)可以做到每張臉從左耳到右耳,150像素,監(jiān)控40米寬度的通道。當人工智能進入安防,10年之后,所有的攝像頭都會變成智能攝像頭。
認為人工智能時代的安防有三個支柱:智能硬件、算法、大數(shù)據(jù)。
首先,是硬件。北京的200萬攝像頭,如果把這些數(shù)據(jù)全部傳到數(shù)據(jù)中心的話,帶寬的概念是什么?一路高清視頻的碼流一般在2-4兆bps。
一個千兆以太網(wǎng),從理論上也只能傳250路,但是千兆以太網(wǎng)指的還是它的基帶層的帶寬,高清視頻根本傳不到250路,能傳100路就可以了,那么200萬路需要多少帶寬?如果硬件不能夠智能前端化,數(shù)據(jù)都傳不到數(shù)據(jù)中心。
所以第一步,硬件的智能前端化,可以對目標做現(xiàn)場的檢測、跟蹤和去重,能捕捉關鍵數(shù)據(jù),并且在前端做初步加工,只把關鍵數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)中心處理,這樣才能形成一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。
第二,算法。前端的算法進行物體的檢測跟蹤,后端的算法就是識別物體,對圖像做一個精確的結構化或者特征化分析。
最后非常重要的一點是,我們要在后面非常深入做下去的大數(shù)據(jù)分析,不光是基于視覺圖像,而是要把多模態(tài)、大規(guī)模的數(shù)據(jù)放進來,比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車輛軌跡、消費記錄等等都結合起來,在應用層面做非常深入的挖掘。
硬件的戰(zhàn)爭:人眼相機誕生
人眼攝像機在去年10月應運而生,它是基于仿生學原理,把運算和光學結合在一起,50米距離范圍內(nèi)可以展現(xiàn)出更為清晰可識別的人臉,100米范圍內(nèi)可以保證看清楚全身的主要特征。
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與此同時,基于深度學習的人員檢測技術,重慶監(jiān)控</a> http://www.swanschristmastreefarm.com它可以自動、精確、快速抓拍場景中的每一張人臉,同時兼顧全景與細節(jié)特寫。在此基礎上,通過判斷分析自定義的行為特征,滿足不同場景下的業(yè)務需求。
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