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                          人工智能在視頻監控中的技術作用

                          資訊要聞    發布于:2020-08-20 13:54
                            

                            隨著人工智能技術的不斷發展,安防行業成為了人工智能技術應用落地的重要領域。而視頻監控是安防中最為廣泛使用的,據行業預測,通過人工智能技術可對不同種類的數據進行分析、并抽取其中有價值的信息,最終生成圖像篩選的目標以及形成可視化結果呈現,不久的將來,人工智能還能夠在視頻監控中發揮以下作用。

                            一、智能化信息采集設備是發展的新方向

                            感知型攝像ξ 機會得到更廣泛的應用。這類感知型攝像機相當☆于物聯網中的一個個視覺單元,通過前端采集、分析、識別、提交有效數據至后端,大數據平臺◆以云的方式對這些數據進行存儲、二次深度分析、預測判斷結果。至此,形成一個視頻數據采︼集、識別、感知、思考、行動的完整閉環。大量部署這類設備使我們不僅能從⌒單個攝像機中識別內容做出判斷,還能從海量的監控數據中,做出深度分析和挖√掘,從而對社會管理產生深遠的影響。

                            比如,針對視野范圍較大場景中人、車、物混行場景的運動目標識別與抓拍。國內的城市道路◢情況多數是人、機動車、非機動車混行的復雜場』景。特征分析攝像機正是★為這一場景所設計,其顯著作用是識別人員及細節信息,包括人臉及全身(正面與∞背面)、性別、年齡、服裝、行走方向、顏色。還可以綜合性識別人與車的○分類、顏色、方向等基本特征信息,再開展圖像識別的專業應用,將信息提供給大數據運算中心進行人與☉車的分析判斷,進一步鎖定相似的犯罪嫌疑人及車輛。

                            二、深度學習是人工智能研究中的新領域

                            深度學習其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經Ψ網路,它模仿人腦的行為思考機制來解釋數據資料。也就是說,影像監控領域有70%以上的數據資料分析是用↘來進行影像識別。目前這種AI機器深度學習在安防產業的諸多領域都取得了很大▓進步,包括:行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等,其識別準確率甚至超過人類的眼睛判斷。

                            比如說,卡口分「析系統,它集成了人臉檢測算法、人臉跟蹤算法、人員跟蹤算法、人臉質量◣評分算法、人臉識別算法等技術,實現對各個場所☆人員進出通道進行人臉抓拍、識別、屬性特征信息提取,建立海量人◆臉特征數據庫。通過ζ對接公安信息資源數據庫,可對犯罪嫌疑人進行識別,并提前布控和實時預警,掌握他們的行蹤和動態,隨時︾做好應對的準備。同時,公安ω 部門也可以對犯罪嫌疑人進行軌跡分析和追蹤,快速鎖定嫌疑人的活動范圍和路線;對不明人員快速進行身份鑒別,為案件偵破提供關』鍵線索。

                            三、大數據挖掘推動安防行業創造價值

                            通過利用各種不同的算法和計算,將大量視頻數↙據中不同屬性的事物進行檢索、標注、識別,并將數據導入數據庫中儲存,就能做到對大量數據的︾快速檢索。這樣即降低人工成本,甚至還可以完成人工無法完成的任務。

                            比如,人臉及人」員的大數據庫檢索、身份證重復人員查找、通過口頭描述從視頻中查找特定特征的人、事、物。由于城市建設中的視頻目標排查工作量極大,且場景各有差異㊣ ,因▆此快速找目標較困難,結構化分析系統就體現出了它的作用。它能夠針對海量圖片和視頻進行二次分析,支持對接入的多類型前端進行實時分析,也支持對離線圖片和視頻進行目△標檢測、屬性分析、特征提取等二次分析,分析結果也更為精確。

                            結語

                            人工智能技術大多集〓中應用在視頻圖像領域,對于安防行業來講,還需要以視頻圖像←信息為基礎,在大量的信息、數據中,充分發揮機器學習、數據分析與挖掘等各種人工智能技術的優勢,為安防行業創造更◆多的可能性和價值。


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