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淺論人工智能最核心技術(shù)的2個體現(xiàn)方式
發(fā)布時間:2018-11-7 瀏覽:3788 次

       人工智能英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
       在安防領(lǐng)域,隨著平安城市、智慧城市建設(shè)的不斷推進(jìn),東莞監(jiān)控點位越來越多,從最初的幾千路,到幾萬路,甚至于到現(xiàn)在幾十萬路的規(guī)模,視頻和卡口產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。與此同時,隨著高清視頻、智能分析、云計算和大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,安防正在從傳統(tǒng)的被動防御向主動判斷、預(yù)警發(fā)展,行業(yè)也從單一的安全領(lǐng)域向多行業(yè)應(yīng)用、提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度方向發(fā)展,為更多的行業(yè)和人群提供可視化、智能化解決方案。隨著安防領(lǐng)域的發(fā)展,人工智能的重要作用正逐步顯現(xiàn)。當(dāng)前,用戶面對海量的視頻數(shù)據(jù),已無法簡單利用人海戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行檢索和分析,需要人工智能作為專家或助手,實時分析視頻內(nèi)容,探測異常信息,進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。
       人工智能技術(shù)在東莞安防監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用,最核心的技術(shù)主要體現(xiàn)在兩個方面:視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)一    視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)是融合了機(jī)器視覺、圖像處理、模式識別、深度學(xué)習(xí)等最前沿的人工智能技術(shù),是視頻內(nèi)容理解的基石。
       視頻結(jié)構(gòu)化在技術(shù)領(lǐng)域可以劃分為三個步驟:目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)屬性提取。
       目標(biāo)檢測過程是從視頻中提取出前景目標(biāo),然后識別出前景目標(biāo)是有效目標(biāo)(如:人員、車輛、人臉等)還是無效目標(biāo)(如:樹葉、陰影、光線等)。在目標(biāo)檢測過程主要應(yīng)用到運動目標(biāo)檢測、人臉檢測和車輛檢測等技術(shù)。
       目標(biāo)跟蹤過程是實現(xiàn)特定目標(biāo)在場景中的持續(xù)跟蹤,并從整個跟蹤過程中獲取一張高質(zhì)量圖片作為該目標(biāo)的抓拍圖片。在目標(biāo)跟蹤過程中主要應(yīng)用到多目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)融合以及目標(biāo)評分技術(shù)。
       目標(biāo)屬性提取過程是對已經(jīng)檢測到的目標(biāo)圖片中目標(biāo)屬性的識別,判斷該目標(biāo)具有哪些可視化的特征屬性,例如人員目標(biāo)的性別、年齡、著裝,車輛目標(biāo)的車型、顏色等屬性。目標(biāo)屬性提取過程主要基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征提取和分類技術(shù)。
       大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供強(qiáng)大的分布式計算能力和知識庫管理能力,是人工智能分析預(yù)測、自主完善的重要支撐。其包含三大部分:海量數(shù)據(jù)管理、大規(guī)模分布式計算和數(shù)據(jù)挖掘。
       海量數(shù)據(jù)管理被用于采集、存儲人工智能應(yīng)用所涉及的全方位數(shù)據(jù)資源,并基于時間軸進(jìn)行數(shù)據(jù)累積,以便能在時間維度上體現(xiàn)真實事物的規(guī)律。同時,人工智能應(yīng)用長期積累的龐大知識庫,也需要依賴該系統(tǒng)進(jìn)行管理和訪問。當(dāng)前,??低曆芯吭洪_發(fā)的??荡髷?shù)據(jù)平臺已能支撐千億級規(guī)模的車輛通行記錄存儲管理和應(yīng)用。
      大規(guī)模分布式計算使得人工智能具備強(qiáng)大的計算能力,能同時分析海量的數(shù)據(jù),開展特征匹配和模型仿真,并為眾多用戶提供個性化服務(wù)。
       數(shù)據(jù)挖掘是人工智能發(fā)揮真正價值的核心,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動開展多種分析計算,探究數(shù)據(jù)資源中的規(guī)律和異常點,輔助用戶更快、更準(zhǔn)地找到有效的資源,進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測和評估。

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