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安防知識網:SDT安防大數據時代,我們為什么需要深度智能?

 在安防大數據時代,智能化在安防系統的建設中越來越重要。未來安防技術的應用將以視頻為核心,結合人工智能技術,實現傳統安防應用向“深度智能”應用變革。那么在SDT大數據時代,我們為什么需要“深度智能”?看看海康威視技術支持與服務部總監何峻峰帶來怎樣的解讀。 
在安防大數據時代,智能化在安防系統的建設中越來越重要。未來安防技術的應用將以視頻為核心,結合人工智能技術,實現傳統安防應用向“深度智能”應用變革。

那么在SDT大數據時代,我們為什么需要“深度智能”?看看海康威視技術支持與服務部總監何峻峰帶來怎樣的解讀。

Q:a&s

A:何峻峰,海康威視技術支持與服務部總監,高級工程師

 

Q:當前行業所談到的智能有哪些不足?

A:從2006年開始我們就一直在講智能,許多廠商都在智能上下足功夫,智能化也成為安防行業新的趨勢。但在喧囂的背后,智能的實際效果受限于芯片與算法的發展,卻一直不能令人滿意有重大的突破。主要體現為智能識別準確率低、設備環境適應性差、識別智能種類少等問題一直困擾著智能的應用的普及。

 

Q:為什么在安防行業向著智能化發展的關鍵階段,海康威視會提出SDT大數據理念?

A:隨著各地視頻接入規模的迅猛增長及視頻監控對高清、智能、聯網的要求越來越高,每天產生的數據量正以驚人的速度在不停增長。安防行業正邁向全新的大數據時代,數據越來越成為最寶貴的資源,如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要,SDT(安防大數據技術)時代應時而生。

一切智能化的應用都將在數據結構化的前提下實現,SDT將是實現安防智能化最基礎的手段。

Q:在SDT安防大數據時代,傳統的算法已經明顯落后,深度學習算法的具體應用有哪些特點?

A:在SDT安防大數據時代,面對井噴式增長的視頻監控數據量,只停留在淺層次分析識別的傳統智能算法,已無法滿足深層次數據價值挖掘的需求。

顯而易見,我們需要有更深層次的智能,應用人工智能可以幫助我們做到這一點,而這其中的關鍵點便是深度學習算法的應用:

一、準確率更高,應用深度學習算法的深度智能設備,可以自行提取更多更詳細、更微小的特征,從而使得識別分類對象的準確率越高,也就是說:深度學習讓智能有了質的飛躍;

二、環境適應性更強,同樣是環境特征的提煉,深度學習算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數,從而達到更強的抗環境干擾能力。這樣意味著,深度學習的產品可以應用到更廣泛的環境當中;

三、識別種類更豐富,理論上只要有足夠多的樣本進行訓練,深度學習能夠實現比較精準的目標分類識別,自主特征識別的特點,又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的關于人的特征、行為的分析領域。

 

Q:應用深度學習的智能產品,目前能在哪些場景下運用?

A: 現在深度學習智能產品雖然在市場上各家的宣傳側重點各有不同,但其出發點都在于人體分析(人臉識別、人體特征提取技術)、車輛分析(車輛識別技術、車輛特征提取技術)、行為分析(目標跟蹤檢測技術、異常行為分析技術)、圖像分析(視頻質量診斷技術、視頻摘要分析技術)四大塊上。深度學習算法讓感知設備不僅具有感覺,也能夠辨別與分析。

 


 在常見的應用場景中,如某園區,想查找一個上午10點進入園區的穿黃衣服的男性,可以直接通過屬性篩選,獲得所有相關的人體圖片信息。通過人臉的1比1、1比N的靜態比對和動態比對,實現人臉的身份驗證或實時報警,顯示人員運動軌跡,給事后查詢提供證據等。

再比如對車輛可以進行更精細的識別,進行特征搜車應用時,輸入一輛車輛照片,根據車燈壞了、凹痕、車內飾物等特征進行精細搜索。類似的深度智能場景應用還有很多很多,此處不一一列舉。

我們可以確信:有了深度智能,之前困擾我們行業的難題將迎刃而解!隨著深度智能產品的投入市場,SDT安防大數據時代的深度智能應用,將全面落地開花!



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