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a&s：請介紹智能分析的技術(shù)原理、現(xiàn)狀。 盧維：我認(rèn)為智能分析可以看作是一個將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的模塊。在安防領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)的主要來源是監(jiān)控視頻，也有部分音頻、雷達(dá)、激光等數(shù)據(jù);需要提取的信息主要包括感興趣目標(biāo)、事件、統(tǒng)計特征等；智能分析技術(shù)負(fù)責(zé)建立從數(shù)據(jù)到信息的映射關(guān)系。 由于數(shù)據(jù)主要由視頻構(gòu)成，所以智能分析技術(shù)中常用的算法也以計算機(jī)視覺領(lǐng)域的算法為主，如前背景建模、目標(biāo)檢測、分類、識別、跟蹤、特征點提取、匹配、運動估計等等。近兩年，圍繞深度學(xué)習(xí)技術(shù)，人臉視頻結(jié)構(gòu)化描述、車輛視頻結(jié)構(gòu)化描述等復(fù)合型智能分析算法開始在安防中應(yīng)用，而且越來越成熟、廣泛。 a&s：目前智能分析技術(shù)在各種視頻監(jiān)控領(lǐng)域都有應(yīng)用，跨越多行業(yè)多領(lǐng)域，請簡要進(jìn)行探討。 盧維：智能分析技術(shù)可以代替人力，從視頻等數(shù)據(jù)中提取出客戶感興趣的信息。安防監(jiān)控中，智能分析技術(shù)通過電子警察、人臉識別、人數(shù)統(tǒng)計、自動跟蹤球機(jī)、主從跟蹤球機(jī)、視頻質(zhì)量診斷服務(wù)器、智能視頻濃縮、車輛二次分析等產(chǎn)品，應(yīng)用在智能交通、安防、公安刑偵、電力、金融等十一個大行業(yè)。隨著軟硬件技術(shù)的發(fā)展，智能分析技術(shù)早已不局限在安防領(lǐng)域，而是成為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。在智慧城市、智能家居、平安城市、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實、機(jī)器人等代表最新科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平的領(lǐng)域中，智能分析技術(shù)都發(fā)揮著非常重要的作用。 在這樣的形式下，安防企業(yè)迎來了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，安防企業(yè)對智能分析技術(shù)一直非常重視，也取得了很多成果，由于擁有海量的視頻數(shù)據(jù)，在發(fā)展大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計算等技術(shù)時具有一定優(yōu)勢，可以憑借智能分析相關(guān)軟硬件技術(shù)的積累，向其它領(lǐng)域擴(kuò)展業(yè)務(wù)。另一方面，新的領(lǐng)域也將帶來更多的投入和競爭，如何通過合理的規(guī)劃來迎接這些挑戰(zhàn)，是需要不斷思考的問題。 a&s：智能化作為現(xiàn)代安防發(fā)展的趨勢之一，智能前置VS后端智能分析一直是行業(yè)備受爭議的兩個方向，您如何看待兩者的未來。 盧維：我認(rèn)為“智能前置”與“后端智能分析”不是對立與競爭的關(guān)系，更多的是一種合作關(guān)系，合作的目標(biāo)是為客戶提供性價比更高的智能解決方案，具體過程是根據(jù)前端與后端的設(shè)計特征，將解決方案的執(zhí)行過程予以分解，在滿足智能需求的前提下，使資源利用得最充分。 兩者的主要區(qū)別是：由于前端設(shè)備(主要是相機(jī))內(nèi)的空間有限，再加上功耗、成本等因素的限制，智能前置會受硬件計算資源限制，只能運行相對簡單的、對實時性要求很高的算法;而后端智能分析(如智能分析服務(wù)器)通?？梢愿鶕?jù)需求配置足夠強(qiáng)大的硬件資源，能夠運行更復(fù)雜的、允許有一定延時的算法。 從另外一個角度看，智能前置與后端智能分析包含著明顯的轉(zhuǎn)化關(guān)系，隨著芯片技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)有很多智能算法在前端實時運行了，如進(jìn)入/離開區(qū)域、越界、徘徊、停車、人員聚集、快速移動、物品遺留、物品拿取、人臉檢測等。在intel最新的movidius芯片中，計算能力大幅提高，一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能算法也將在前端完成，而這在前幾年幾乎是不可能實現(xiàn)的。 對于兩者的未來，我認(rèn)為在很長一段時間里兩者仍會共同存在，相互配合地滿足客戶的需求。隨著芯片技術(shù)的發(fā)展，會有越來越多的后端智能算法轉(zhuǎn)變到前端運行，但同時也會有更復(fù)雜更高級的智能算法被研發(fā)出來，并依托于后端設(shè)備運行。 a&s：算法對于智能分析能否真正發(fā)揮作用起到重要作用，目前，安防行業(yè)的智能分析算法還存在著哪些亟需克服的問題? 盧維：首先，智能分析算法受實際場景影響較大。算法在設(shè)計的時候，需要對問題進(jìn)行建模，這些模型是對場景的抽象和近似，由于實際場景非常復(fù)雜，單一的模型無法準(zhǔn)確描述，就需要假設(shè)場景滿足某些約束條件，如果這些條件與實際場景不符，算法的性能就會下降?，F(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究有望緩解這一問題，該技術(shù)在訓(xùn)練模型參數(shù)的階段使用了海量數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包含了足夠多的場景，并且直接建立從數(shù)據(jù)到信息的映射，對約束條件的依賴較少。但是，短期來看，基于深度學(xué)習(xí)的算法仍然無法從根本上解決算法對實際場景的依賴。 智能分析算法在整個智能方案中的重要性需要轉(zhuǎn)化為引導(dǎo)作用。在大部分智能化產(chǎn)品的設(shè)計過程中，已經(jīng)認(rèn)識到了智能分析算法的重要性，但是，留給算法使用的資源卻很有限，如計算資源不足，目標(biāo)在圖像中的分辨率不夠等問題，最終體現(xiàn)出來現(xiàn)象就是算法準(zhǔn)確率、實時性等指標(biāo)達(dá)到不預(yù)期。隨著智能分析重要性的提升，尤其是客戶對智能分析結(jié)果的要求越來越高，算法需要在整個方案中發(fā)揮一定的引導(dǎo)作用，在軟硬件的設(shè)計過程中，將滿足客戶的智能需求作為共同的目標(biāo)。 此外，某些智能分析算法的性能與安防行業(yè)的具體要求間也存在著一定差距，如算法準(zhǔn)確性、實時性、魯棒性、環(huán)境適應(yīng)性等等，但這些指標(biāo)的提升是長期的，需要相關(guān)領(lǐng)域的人才一起努力來完成。 a&s：作為強(qiáng)化智能分析的手段，人工智能在近一年表現(xiàn)搶眼，已經(jīng)有很多安防企業(yè)開始投入資源開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的算法、產(chǎn)品，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)為智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展帶來哪些方面的提升? 盧維：首先，提升了智能視頻分析中很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性，例如，在國際權(quán)威人臉識別公開測試平臺LFW(Labeled Faces in the Wild)上，排行前列的算法精度都已經(jīng)超過了人類的識別精度，尤其是大華的人臉識別算法取得了99.78%的準(zhǔn)確率，戰(zhàn)勝了國內(nèi)外頂級的工業(yè)界與學(xué)術(shù)界團(tuán)隊，識別率排名第一。其它如車系識別、人數(shù)統(tǒng)計等算法中，深度學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 其次，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)直接建立了從數(shù)據(jù)到目標(biāo)模型的映射，不再需要人工選擇或創(chuàng)建特征集來描述目標(biāo)。這種特點一定程度上降低了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的門檻，也幫助一些以前很難人工建模的問題得以解決，促進(jìn)了相關(guān)技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展。但同時，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程需要海量數(shù)據(jù)，需要計算能力足夠強(qiáng)大的硬件，深度學(xué)習(xí)算法本身的升級則需要更專業(yè)的人才能完成，這些因素也帶來了新的挑戰(zhàn)。 a&s：隨著算法、芯片、功能等各方面條件的成熟，對于推動智能分析技術(shù)的發(fā)展有哪些影響? 盧維：智能分析技術(shù)將以解決方案的形式獲得更快速、更廣泛的發(fā)展。在很多人的印象中，智能分析技術(shù)可能是一個算法上的概念，但如果傳感器提供的數(shù)據(jù)、用于計算的芯片性能都不理想，那么只靠算法，對最終結(jié)果的提升作用是有限的。所以，現(xiàn)在很多智能解決方案中都包含了更豐富的傳感器與更強(qiáng)大的處理芯片，如最新高清全景相機(jī)將8個超低照度200萬圖像傳感器拼接成2個4K畫面，實現(xiàn)360度全景監(jiān)控，同時搭載30倍超星光球機(jī)，實現(xiàn)細(xì)節(jié)監(jiān)控?；谶@樣的硬件方案，在大場景中實現(xiàn)了區(qū)域入侵、越界、徘徊、停車、人員聚集、快速移動、人臉檢測等智能功能。 一方面，智能分析算法需要硬件方案提供輸入的全景視頻信息;另一方面，多目拼接相機(jī)中的實時拼接算法、與球機(jī)進(jìn)行聯(lián)動時的高精度標(biāo)定算法等，也是硬件方案中的關(guān)鍵部分。 GDSF上海GDSF南京 GDSF成都 GDSF廣州 GDSF北京 中國百大集成商 十大安防品牌 智能安防產(chǎn)品 TOP10 想了解更多？
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