三大支柱撐起安防 人眼攝像機開(kāi)啟
作者: 發(fā)布日期:2017-09-19 點(diǎn)擊次數:1033
安防會(huì )是最先成熟的領(lǐng)域
未來(lái)十年,人工智能在不同行業(yè)的機遇,比較看好的有四個(gè),分別是:安防、汽車(chē)、醫療和機器人。這些領(lǐng)域都是萬(wàn)億級的市場(chǎng),尤其是汽車(chē)和醫療。
這些領(lǐng)域非常重要,但不是每個(gè)領(lǐng)域發(fā)展成熟的時(shí)間都一樣。在我看來(lái),安防會(huì )是最先成熟的領(lǐng)域。
汽車(chē)從現在來(lái)看很有可能是下一個(gè)成熟的領(lǐng)域,再過(guò)兩三年量會(huì )上來(lái)。至于醫療,只能夠它排在第三。 http://in1hour.com
醫療的難點(diǎn)在于,這不僅是大數據的問(wèn)題,還涉及到小數據問(wèn)題。對于小數據問(wèn)題,它在數據的規模上限制是比較大的。機器學(xué)習最重要的是要跟最優(yōu)秀、最有經(jīng)驗的醫生來(lái)學(xué)習,不像自動(dòng)駕駛或者安防,只要找一個(gè)會(huì )用電腦的人,都可以標注數據。它是一個(gè)需要優(yōu)秀的專(zhuān)業(yè)人士參與數據標注、數據采集的過(guò)程,是小數據問(wèn)題。
機器人也會(huì )是一個(gè)很大的領(lǐng)域,但它卻是充滿(mǎn)了最大的不確定性。 http://in1hour.com首先它目前還不是一個(gè)已經(jīng)存在的行業(yè),現在市面上還基本沒(méi)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(shí)現它,到達消費者期待的那一階段,還是很困難的,也需要很長(cháng)時(shí)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(shí)現落地的人工智能領(lǐng)域。
在當前階段,行業(yè)對人工智能技術(shù)切入安防領(lǐng)域, http://in1hour.com最大的期待就是:可以把這個(gè)行業(yè)從以視頻為核心,轉變?yōu)橐郧閳鬄楹诵摹?/span>
現在安防監控領(lǐng)域之所以還有機會(huì ),是因為人工智能使得一個(gè)新的潮流、新的轉型在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)生了。
重慶監控</a> http://in1hour.com
在智能攝像頭領(lǐng)域,我們發(fā)現,我們國家的技術(shù),已經(jīng)可以做到每張臉從左耳到右耳,150像素,監控40米寬度的通道。當人工智能進(jìn)入安防,10年之后,所有的攝像頭都會(huì )變成智能攝像頭。
認為人工智能時(shí)代的安防有三個(gè)支柱:智能硬件、算法、大數據。
首先,是硬件。北京的200萬(wàn)攝像頭,如果把這些數據全部傳到數據中心的話(huà),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(gè)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(wàn)路需要多少帶寬?如果硬件不能夠智能前端化,數據都傳不到數據中心。
所以第一步,硬件的智能前端化,可以對目標做現場(chǎng)的檢測、跟蹤和去重,能捕捉關(guān)鍵數據,并且在前端做初步加工,只把關(guān)鍵數據匯聚到數據中心處理,這樣才能形成一個(gè)大數據系統。
第二,算法。前端的算法進(jìn)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(gè)精確的結構化或者特征化分析。
最后非常重要的一點(diǎn)是,我們要在后面非常深入做下去的大數據分析,不光是基于視覺(jué)圖像,而是要把多模態(tài)、大規模的數據放進(jìn)來(lái),比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車(chē)輛軌跡、消費記錄等等都結合起來(lái),在應用層面做非常深入的挖掘。
硬件的戰爭: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(xué)原理,把運算和光學(xué)結合在一起,50米距離范圍內可以展現出更為清晰可識別的人臉,100米范圍內可以保證看清楚全身的主要特征。
關(guān)于它的原理,其實(shí)非常簡(jiǎn)單。模擬人眼球的進(jìn)程,先用類(lèi)似于“黃斑”功能的硬件進(jìn)行掃描,但畫(huà)面模糊,再從中挑選出感興趣的地方著(zhù)重觀(guān)察。 http://in1hour.com
人眼攝像機顛覆了傳統攝像機的成像結構,通過(guò)獨創(chuàng )的像素動(dòng)態(tài)瞬時(shí)分配技術(shù),可以瞬間提升畫(huà)面的局部像素,使得場(chǎng)景中的每一個(gè)目標都清晰可見(jiàn)。
與此同時(shí),基于深度學(xué)習的人員檢測技術(shù),重慶監控</a> http://in1hour.com它可以自動(dòng)、精確、快速抓拍場(chǎng)景中的每一張人臉,同時(shí)兼顧全景與細節特寫(xiě)。在此基礎上,通過(guò)判斷分析自定義的行為特征,滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。
目前人眼攝像機已經(jīng)嘗試應用在公安系統,提高破案率20%,并能從早晚高峰的眾多車(chē)輛中,人眼都看不清的情況下,精準識別到要追蹤的車(chē)牌。整個(gè)安防行業(yè)將從高清時(shí)代大踏步進(jìn)入極速高清時(shí)代。為我們進(jìn)一步打造更加安全的智慧城市。 http://in1hour.com
未來(lái)十年,人工智能在不同行業(yè)的機遇,比較看好的有四個(gè),分別是:安防、汽車(chē)、醫療和機器人。這些領(lǐng)域都是萬(wàn)億級的市場(chǎng),尤其是汽車(chē)和醫療。
這些領(lǐng)域非常重要,但不是每個(gè)領(lǐng)域發(fā)展成熟的時(shí)間都一樣。在我看來(lái),安防會(huì )是最先成熟的領(lǐng)域。
汽車(chē)從現在來(lái)看很有可能是下一個(gè)成熟的領(lǐng)域,再過(guò)兩三年量會(huì )上來(lái)。至于醫療,只能夠它排在第三。 http://in1hour.com
醫療的難點(diǎn)在于,這不僅是大數據的問(wèn)題,還涉及到小數據問(wèn)題。對于小數據問(wèn)題,它在數據的規模上限制是比較大的。機器學(xué)習最重要的是要跟最優(yōu)秀、最有經(jīng)驗的醫生來(lái)學(xué)習,不像自動(dòng)駕駛或者安防,只要找一個(gè)會(huì )用電腦的人,都可以標注數據。它是一個(gè)需要優(yōu)秀的專(zhuān)業(yè)人士參與數據標注、數據采集的過(guò)程,是小數據問(wèn)題。
機器人也會(huì )是一個(gè)很大的領(lǐng)域,但它卻是充滿(mǎn)了最大的不確定性。 http://in1hour.com首先它目前還不是一個(gè)已經(jīng)存在的行業(yè),現在市面上還基本沒(méi)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(shí)現它,到達消費者期待的那一階段,還是很困難的,也需要很長(cháng)時(shí)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(shí)現落地的人工智能領(lǐng)域。
在當前階段,行業(yè)對人工智能技術(shù)切入安防領(lǐng)域, http://in1hour.com最大的期待就是:可以把這個(gè)行業(yè)從以視頻為核心,轉變?yōu)橐郧閳鬄楹诵摹?/span>
現在安防監控領(lǐng)域之所以還有機會(huì ),是因為人工智能使得一個(gè)新的潮流、新的轉型在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)生了。
重慶監控</a> http://in1hour.com
在智能攝像頭領(lǐng)域,我們發(fā)現,我們國家的技術(shù),已經(jīng)可以做到每張臉從左耳到右耳,150像素,監控40米寬度的通道。當人工智能進(jìn)入安防,10年之后,所有的攝像頭都會(huì )變成智能攝像頭。
認為人工智能時(shí)代的安防有三個(gè)支柱:智能硬件、算法、大數據。
首先,是硬件。北京的200萬(wàn)攝像頭,如果把這些數據全部傳到數據中心的話(huà),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(gè)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(wàn)路需要多少帶寬?如果硬件不能夠智能前端化,數據都傳不到數據中心。
所以第一步,硬件的智能前端化,可以對目標做現場(chǎng)的檢測、跟蹤和去重,能捕捉關(guān)鍵數據,并且在前端做初步加工,只把關(guān)鍵數據匯聚到數據中心處理,這樣才能形成一個(gè)大數據系統。
第二,算法。前端的算法進(jìn)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(gè)精確的結構化或者特征化分析。
最后非常重要的一點(diǎn)是,我們要在后面非常深入做下去的大數據分析,不光是基于視覺(jué)圖像,而是要把多模態(tài)、大規模的數據放進(jìn)來(lái),比如通信記錄、電子郵件、微信微博、車(chē)輛軌跡、消費記錄等等都結合起來(lái),在應用層面做非常深入的挖掘。
硬件的戰爭: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(xué)原理,把運算和光學(xué)結合在一起,50米距離范圍內可以展現出更為清晰可識別的人臉,100米范圍內可以保證看清楚全身的主要特征。
關(guān)于它的原理,其實(shí)非常簡(jiǎn)單。模擬人眼球的進(jìn)程,先用類(lèi)似于“黃斑”功能的硬件進(jìn)行掃描,但畫(huà)面模糊,再從中挑選出感興趣的地方著(zhù)重觀(guān)察。 http://in1hour.com
人眼攝像機顛覆了傳統攝像機的成像結構,通過(guò)獨創(chuàng )的像素動(dòng)態(tài)瞬時(shí)分配技術(shù),可以瞬間提升畫(huà)面的局部像素,使得場(chǎng)景中的每一個(gè)目標都清晰可見(jiàn)。
與此同時(shí),基于深度學(xué)習的人員檢測技術(shù),重慶監控</a> http://in1hour.com它可以自動(dòng)、精確、快速抓拍場(chǎng)景中的每一張人臉,同時(shí)兼顧全景與細節特寫(xiě)。在此基礎上,通過(guò)判斷分析自定義的行為特征,滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。
目前人眼攝像機已經(jīng)嘗試應用在公安系統,提高破案率20%,并能從早晚高峰的眾多車(chē)輛中,人眼都看不清的情況下,精準識別到要追蹤的車(chē)牌。整個(gè)安防行業(yè)將從高清時(shí)代大踏步進(jìn)入極速高清時(shí)代。為我們進(jìn)一步打造更加安全的智慧城市。 http://in1hour.com