全国免费服务电话:400-788-1068
东莞市环亚ag通信科技有限公司
您现在的位置:环亚ag > 新闻中心 > 行业资讯
东莞监控安装公司解析人工智能在安防领域面临的挑战
发布时间:2018-8-30 浏览:743 次

      视频是安防领域内应用最多的数据,而视频结构化描述又是人工智能最直接的表达方式,东莞监控安装公司表示随着国家对维稳的重视,视频结构化描述面临爆发的增长模式,因此人工智能在安防领域最具市场空间。

    东莞安防监控领域的人工智能主要集中在人、车、行为的分析识别上,不同的目标有着不同的识别算法。对于人的人工智能主要包括人脸识别和行人识别,人脸识别特征,如性别、年龄、民族、眼镜、笑容以及人脸特征数据,行人识别特征,如背包、挎包、拉杆箱、裙子、帽子、伞、头发、围巾等。当前的安防领域人脸的应用,对于定点的,按照人脸抓取要求条件安装的摄像机可实现落地应用,对于通用的安防类摄像机,其应用水平将大打折扣,不适合落地。 而对于行人特征识别受到摄像机分辨率、光线以及角度的影响,在当下的技术水平尚无法实现高精度的人体识别。车辆特征化比较成熟,在卡口/微卡口系统中基本做到落地实用,但是在治安摄像机,其精准度受到光线和角度的影响,精准度快速下降,无法达到落地实用。异常行为,如绊线、区域、遗留等可实现落地使用,其他如徘徊、聚集、火焰等需在特定场景下才可落地实用,通用场景尚无法落地实用。

  深度学习与高效计算奠定技术基础 目前支持人工智能在安防领域内得以落地的关键技术就是深度学习与高效计算。众所周知,由于深度学习的出现使得人脸识别技术得到突飞猛进的发展,由原来的实验室阶段一跃成为现场可使用的技术,但是深度学习带来的另外一个负面效应就是超大计算量。由于传统的CPU不适合并行的图像运算,使得人脸的解决方案面临高昂的代价,而GPU(或TPU)等高密度计算的出现极大地缓解了深度学习对计算资源的需求,使得人工智能最终实现落地。

  尽管人工智能的应用已是大势所趋,但就当前的行业应用现状来看,人工智能在安防领域的应用仍然存在相关技术限制,首要的挑战便是技术的普适性,如光线、分辨率、环境等的影响。以人脸为例,按照人脸采集标准设立的摄像机与普通的治安摄像机在捕捉人脸的数量和质量上存在巨大差异。其次是技术计算需求,环亚ag知道人工智能需要大量的机器运算,这对系统建设和维护都提出了较高的要求。当前流行的CPU(i7)只能处理3-4路1080P分辨率下的人脸捕捉与特征化,如果要进行大量的人脸采集入库,则需要大量的计算资源。现在很多公司为了提高计算效率,采用GPU,但是如何保证GPU7X24不间断稳定运行,仍是横亘在各家公司面前的难题。最后在市场上,人工智能当前还处于应用前期,这注定其处于较高的价位,如要进行大面积应用,必然会对其价格提出较为适宜的要求。

        以上内容由东莞监控系统安装公司环亚ag整理提供。

公司简介|联系环亚ag|项目合作|友情链接|网站地图
Copyright © 2014广东环亚ag通信科技有限公司 All Rights Reserved.                 技术支持:光速
环亚ag科技致力于为客户提供全方位的弱电智能化工程服务
电话:0769-83736568 13380121669   |   传真:0769-22305978   |   邮箱:0769@chtonb.com
am8亚美 凯发k8官网 am8亚美 am8亚美 凯发k8官网