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安防領(lǐng)域人臉識別有何痛點?AI+安防未來會有哪些新的趨勢?

日期:2020-01-30   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:安防領(lǐng)域人臉識別有何痛點?AI+安防未來會有哪些新的趨勢? 安防已經(jīng)成為人工智能落地場景中的重要賽道,其涉及的智能視頻分析、人臉識別等關(guān)鍵技術(shù)也在研究領(lǐng)域受到了極大的關(guān)注。那么安防領(lǐng)域中涉及的人臉識別有何痛點?人工智能+安防的未來又有哪些新的……

安防領(lǐng)域人臉識別有何痛點?AI+安防未來會有哪些新的趨勢?

安防已經(jīng)成為人工智能落地場景中的重要賽道,其涉及的智能視頻分析、人臉識別等關(guān)鍵技術(shù)也在研究領(lǐng)域受到了極大的關(guān)注。那么安防領(lǐng)域中涉及的人臉識別有何痛點?人工智能+安防的未來又有哪些新的趨勢?

10月29日,2017年第十六屆中國國際公共安全博覽會(CPSE安博會)在中國深圳會展中心開幕。在政府管理論壇上,清華大學媒體大數(shù)據(jù)認知計算研究中心主任王生進教授發(fā)表了題為《人像態(tài)勢識別及其在智能視頻監(jiān)控中的應(yīng)用》的演講,他指出,目前我國視頻監(jiān)控建設(shè)卓有成效,攝像頭的數(shù)量驚人,達到了2000多萬個。如此大量級的數(shù)據(jù)只依靠人工監(jiān)控已經(jīng)無法實現(xiàn)大規(guī)模視頻監(jiān)控,急需人工智能以及智能分析技術(shù)有效的技術(shù)支撐。

王生進教授從三個方面闡述了人臉識別在安防中的應(yīng)用:1、新一代人工智能發(fā)展與智能安防;2、人臉識別技術(shù)與應(yīng)用系統(tǒng);3、以人為中心的安防理念與人像態(tài)視識別。

大數(shù)據(jù)文摘從現(xiàn)場發(fā)來一手報道,以下為王生進教授演講精華,KUKA機器人示教器維修,在不改變原意的情況下有部分刪改:

一、新一代人工智能發(fā)展與智能安防

當前,世界范圍內(nèi)公共安全面臨嚴峻情勢,是國際上關(guān)注的重大課題,信息內(nèi)容與情報成為掌控局勢的關(guān)鍵要素。面向大數(shù)據(jù)背景下國家公共安全保障是重大的國家的需求。聚焦公共安全、平安城市、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)安全的需求,以安防視頻大數(shù)據(jù),及網(wǎng)絡(luò)空間各種視頻、圖像、語音、網(wǎng)絡(luò)信息為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),創(chuàng)新人工智能和機器學習理論,構(gòu)建公共安全大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新平臺是我們工作的重點。

安防領(lǐng)域人臉識別有何痛點?AI+安防未來會有哪些新的趨勢?

我們現(xiàn)在面向的空間主要有兩個。

第一面向物理空間安全:全國平安城市建設(shè)視頻監(jiān)控前端數(shù)量已超過2000萬。目標感知能力不足,大數(shù)據(jù)給公共安全事件即時感知、精確分析、快速搜索帶來巨大困難,急需人工智能技術(shù)支撐。

第二面向網(wǎng)絡(luò)空間安全:網(wǎng)絡(luò)空間富媒體通信的引入,帶來新型媒體信息管控難題,國家急需大數(shù)據(jù)環(huán)境下富媒體內(nèi)容感知、網(wǎng)絡(luò)信息安全、網(wǎng)絡(luò)多媒體內(nèi)容監(jiān)測的支撐技術(shù)。

十二五期間,全國600大中城市視頻采集系統(tǒng)建設(shè)已初具規(guī)模,監(jiān)控系統(tǒng)26.8萬余個(2009),安裝攝像頭2000萬余個(2013)。按每個攝像頭每天約7.2GB(0.3G(CIF)*24)的數(shù)據(jù)量,北京市攝像頭40余萬個(2011),每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為2800TB,數(shù)據(jù)量巨大。

在這樣大量的數(shù)據(jù)下,依賴人工監(jiān)控,智能化程度低,無法實現(xiàn)大規(guī)模視頻監(jiān)控環(huán)境下的事前感知、事中聯(lián)動、事后有效處理及智能檢索。急需人工智能以及智能分析的技術(shù),在視頻監(jiān)控里能夠提供有效的技術(shù)的支撐。

2017年7月8日,國務(wù)院發(fā)布新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃(國發(fā)〔2017〕35號)。人工智能成為國際競爭的新焦點,是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù);人工智能成為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力;人工智能帶來社會建設(shè)的新機遇,將深刻改變?nèi)祟惿鐣睢⒏淖兪澜。搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇,構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢,加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國。

根據(jù)這個核心,《規(guī)劃》里提出利用人工智能提升公共安全保障能力的規(guī)劃和要求。

第一、促進人工智能在公共安全領(lǐng)域的深度應(yīng)用,推動構(gòu)建公共安全智能化監(jiān)測預(yù)警與控制體系。

第二、圍繞社會綜合治理、新型犯罪偵查、反恐等迫切需求,研發(fā)集成多種探測傳感技術(shù)、視頻圖像信息分析識別技術(shù)、生物特征識別技術(shù)的智能安防與警用產(chǎn)品,建立智能化監(jiān)測平臺。

第三、加強對重點公共區(qū)域安防設(shè)備的智能化改造升級,支持有條件的社區(qū)或城市開展基于人工智能的公共安防區(qū)域示范。

在智能視頻分析關(guān)鍵技術(shù)方面,我簡單列了相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù):

1、侵入/越界檢測

2、遺留物體事件檢測

3、拿走物體事件檢測

4、徘徊檢測

5、行人/車輛檢測、跟蹤

6、人臉(人像)/行人/車牌識別

7、人群密度監(jiān)測

8、異常行為(奔跑打架斗毆)檢測

9、視頻質(zhì)量診斷

10、視頻濃縮與摘要

11、視頻內(nèi)容快速檢索

12、圖像增強與復(fù)原技術(shù)

人臉識別技術(shù)應(yīng)用方面,根據(jù)實際應(yīng)用場景,人臉識別可以分為如下3類:

第一、有配合人臉識別。分認證和查詢,通常應(yīng)用在證件照人臉,聲明我是A,然后將A的模板人臉圖像和現(xiàn)場采集的A的人臉圖像進行比對,給出YesorNo,或查詢大庫。通常要求配合。

第二、半配合人臉識別。也分認證和查詢。通常應(yīng)用在受限的通道、卡口,進行黑/白名單比對。該類應(yīng)用通常光照穩(wěn)定,不要求配合。

第三、非配合人臉識別。查詢?yōu)橹鳎ǔ?yīng)用在視頻監(jiān)控的動態(tài)布控場合,進行黑名單查詢。該類應(yīng)用光照復(fù)雜,姿態(tài)不確定,難度大。

清華人臉識別技術(shù)人證合一驗證通關(guān)應(yīng)用:2005年,由公安部出入境管理局主持集成清華大學人臉技術(shù),世界上首次在我國出入境旅客最多的深圳羅湖口岸開通旅客自助查驗通道,日均出入境人數(shù)在數(shù)十萬以上。已推廣到深圳、珠海兩個地區(qū)的邊檢口岸共已開通了近400條自助通道,近300萬旅客,驗放旅客超過數(shù)億人次,通過率98%,成為世界人臉識別技術(shù)大規(guī)模成功應(yīng)用的范例。

二、人臉識別技術(shù)與應(yīng)用系統(tǒng)

人臉識別技術(shù)通過采用攝像機或攝像頭,采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關(guān)處理技術(shù),通常包括:人臉檢測、人臉跟蹤、人臉五官定位、人臉歸一化、特征提取、分類器訓(xùn)練和比對匹配,以達到識別不同人身份的目的。被廣泛地應(yīng)用在安全、認證等身份鑒別領(lǐng)域,因而被譽為21世紀十大影響人類生活的革命性技術(shù)。

人臉識別從應(yīng)用上一般分為人臉檢測,人臉五官定位,1:1人臉識別,1:N人臉識別,M:N動態(tài)布控。人臉檢測與五官定位應(yīng)用方向:客流量統(tǒng)計,視頻檢索等。智能貼圖,智能美妝美顏,變臉特效等:

1:1人臉識別應(yīng)用方向是指身份證人臉認證系統(tǒng),社保人臉識別。

1:N人臉識別應(yīng)用方向是指身份證照片查重,護照照片查重。比如你現(xiàn)在要做一個護照,你是張三,公安部門會到人口庫里面查一下,看你會不會是頂替,也就是一人多證。

M:N人臉識別應(yīng)用方向是指動態(tài)監(jiān)控,黑名單監(jiān)控,VIP客戶管理系統(tǒng),校園人臉識別系統(tǒng),智能樓宇。

人臉識別技術(shù),近兩年發(fā)展非常迅速。基于機器學習的人臉識別方法方面,人臉識別方法總體上可分為三大類:

一是基于統(tǒng)計的識別方法,主要包括特征臉(Eigenface)方法、隱馬爾科夫模型方法、子空間法等;二是基于網(wǎng)絡(luò)連接機制的識別方法,包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法和彈性圖匹配方法等;三是幾何特征方法和三維模型等一些其他的綜合方法。

1、人臉識別核心課題

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