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“安全+人工智能”规模着陆的三大要素
作者:admin 发布日期:2019-02-12
   【 中国安全展示网市场分析 随着当前人工智能技术的不断进步,安全领域作为一个自然的人工智能着陆场景,已经引起了监控老板、IT巨头和算法新贵的极大关注。。 各种各样的安全+人工智能,或者人工智能+安全概念的猜测,但是真正经得起市场考验的是罕见的。
   仔细观察,这不是一个技术问题。 在高科技方面,中国基本上可以赶上美国。 国内队在国际比赛中赢得了一张耀眼的成绩单。 这不是天赋的问题。 顶尖的国际人才流动比比皆是。结构化图像和描述信息存储在相应的数据仓库中,可用于各种数据仓库的深度数据挖掘、关联、融合和应用,充分发挥大数据的作用,提高视频监控的应用价值,提高视频场景的分析和预测能力 更不用说制造能力了,中国的监控设备制造商已经制造了全球60 %以上的设备,一些小伙伴可能会说这是对该行业的理解为了进行更高质量的视频结构分析,必须在这三个方面进行创新:第三,图像处理技术主要包括图像恢复技术等
   不可否认,这是一个重要因素,但是理解大规模登陆“安全+人工智能”的关键因素可能是一个更为关键的问题通过对视频内容的智能分析和处理,生成了一个具有高密度存储和快速召回的大型结构化图像信息数据库其应用的瓶颈仍然是如何高效地提取视频信息
   视频监控的应用现状
   自2004年以来,经过十多年的建设,安全城市、天网项目和识别项目已经在全国所有省份、城市甚至村庄建立了大规模视频监控系统。如果不能大规模地实时处理实时检索,它最终只能是一个事后处理系统,这仍然会使公安案件失去时间,对提高破案率影响甚微
   据不完全统计,该国已经修建了近2亿条监控道路,正在建设和将要建设的监控道路的规模将至少翻一番 接下来是一个极高的视频文件 即使数以百万计的视频检查员被配备来观看视频,每天可以被监控的视频可能不到总视频量的1 %。
   然而,这些天的视频数据在社会治安管理和案件侦破中发挥着越来越重要的作用。在公安信息化建设深入持续发展的背景下,现有视频系统缺乏深度应用模式,视频数据智能化程度低的问题不断凸显。如何利用人工智能升级现有视频系统,更好地满足物联网时代视频智能、信息化和智能化的应用需求,势在必行。
   目前,小规模着陆安全+人工智能不再是一个难题,智能相机或结构化服务器可以解决这个问题。
   城市安全中的地面元素+人工智能;
   元素1 :视频结构
   为了实现视频信息的智能化和信息化,我们必须首先面对结构化的问题。结构化后,我们可以更改原始视频,这些视频只能看到,但不能被调用为可调用信息。为了应对视频数据深度应用的挑战,其核心和瓶颈是通过研究视频结构化描述技术,解决普通视频数据向视频信息化和视频智能的转变,实现社会治安视频应用工作模式的创新。
   视频结构化描述是一种基于视频内容信息提取的技术。它利用时间和空间分割、特征提取、对象识别等处理方法,根据语义关系将视频内容组织成计算机和人类能够理解的结构化信息。
   从数据处理过程来看,视频结构化描述技术可以将非结构化视频数据转化为人们和机器能够理解的结构化信息,进而转化为公安民警在实战中使用的情报数据,实现视频数据向信息化、智能化和智能化的应用转化,达到通过视频监控来控制安全的目的。
   视频结构化描述的内容类型主要有:人、车辆、文章、行为。
   在视频中,人们被显示为可描述的个体,包括准确的面部定位、面部特征提取和人员面部特征比较,以及各种结构化的描述信息,如性别、年龄范围、近似身高、服装特征、发饰特征、配饰、携带物品、行走模式、车辆等。
   车辆的描述信息包括:车牌、品牌、颜色、型号、子品牌、贴纸、装饰物等。
   行为描述信息包括:区域、越界、游荡、留下、收集和其他类型的行为描述信息。
   经过视频结构分析,可以实现以下目标:
   首先,视频已经成为一个可调用的信息库,可以用于快速检索目标对象,从而大大提高线索搜索的速度。american federation of technical engineers 美国技术工程师联盟。 第三,视频结构化可以激活视频数据,作为数据挖掘和应用的基础。
   。。元素2 :视频智能分析技术。 视频结构描述是对视频内容的智能结构分析。对非结构化视频数据进行智能分析,以形成可标记用于描述的结构化数据。
   因此,智能视频分析是视频结构的核心技术。智能视频分析技术的水平对视频结构描述的准确性至关重要。
   首先,视频预处理技术主要包括视频解码、图片筛选、图片清洗等
   还包括视频图像稳定器和图像增强。视频解码将视频还原成图片,图片筛选会丢弃图片中无用的图片,图片清理会保留最有效的图片;。视频抖动主要是由于道路监控中的架空安装引起的较高频率的小幅度抖动。
   抖动的镜头经常会产生视频的粘贴。视频稳像器可以有效抑制智能分析中的假阳性和假阴性,提高智能分析的准确性
   图像增强是为了提高视频源的质量,有效地提高图像质量,提高图像的清晰度,使原始的低质量图像能够被清晰地识别出来。。。
   其次,分析的准确性不断提高
   例如,人脸识别技术从原始特征人脸方法过渡到卷积神经网络方法,从可见光人脸识别过渡到多源光人脸识别。同样,对车辆、货物和行为的智能分析也有更有效的分析技术。我们应该不断关注尖端人工智能技术的发展,注重实战场景下的训练方法和模型构建,加上大量数据的实践,从而不断提高分析和识别的准确性,最终达到实用水平。
   。。
   图像复原是超分辨率、去模糊滤波、失真校正、颜色调整等的综合应用。
   处理模糊的视频,使其清晰可辨。。。要素3 :结构化图像信息数据库。
   只有实现映像库的快速磁盘删除,结构化信息才能不被阻止或丢失。只有实现快速呼叫,我们才能实现数千万个数量级秒的检索,也才能快速准确地找到有效线索,充分发挥视频资源的实战价值。然而,在公安信息化建设深入发展的背景下,现有的视频资源缺乏深度应用的模式。
   如何保证识别的准确性
   如何快速拨打电话。如何与其他信息系统交换、合并和共享标准数据。 视频结构的技术难点。
  首先是视频结构核心算法技术的突破。视频结构描述依赖于智能分析技术,但是目前的视频智能分析技术并没有突破各种应用环境的限制? 。? 例如,人脸识别的应用场景,目前大多数人脸识别都是合作和重复的应用场景,如银行、机场和海关检查站? 在这种应用场景中,人脸识别率基本上可以满足实际需求,但是没有协调、多人脸和动态视频场景,很难实现实际目标。
   特别是在一般的视频监控场景中,由于架设位置高、拍摄距离远,人脸基本上无法被识别,更不用说人脸结构了
   尽管目前的深度学习卷积神经网络学习模式大大提高了人脸检测和识别的准确性,但以下负面影响非常明显。第一个是t。
   二是构建实战场景大数据和深入学习场景的训练模型。算法、计算能力和数据是人工智能的三大基本支持,没有它们是不可接受的。没有获得足够的场景数据,一个好的模型就无法训练,没有好的模型,客户就无法识别它,也不可能从客户那里获得大量的场景数据。
   。。最后,视频结构化标记描述了数据存储、检索和应用的技术创新。
   随着结构化数据总量的大量积累,如何实现图像大数据的超大容量、高效存储、高效检索和快速调用,需要不断的技术创新。
   。。虽然目前仍有许多困难,但是随着人工智能技术的发展和成熟,人工智能+安全无疑将为视频资源的信息化、智能化和智能化提供强有力的支持。它将视频的被动防御转变为主动识别,将事件后处理转变为事件前后的全过程控制,最终实现“AI+安全”的规模化登陆。。
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