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安防知識:SDT安防大數(shù)據(jù)時代,我們?yōu)槭裁葱枰疃戎悄?

2021-11-16

   在安防大數(shù)據(jù)時代,智能化在安防系統(tǒng)的建設中越來越重要。未來安防技術(shù)的應用將以視頻為核心,結(jié)合人工智能技術(shù),實現(xiàn)傳統(tǒng)安防應用向“深度智能”應用變革。那么在SDT大數(shù)據(jù)時代,我們?yōu)槭裁葱枰吧疃戎悄堋?看看領(lǐng)航集團技術(shù)支持與服務部總監(jiān)帶來怎樣的解讀。

  在安防大數(shù)據(jù)時代,智能化在安防系統(tǒng)的建設中越來越重要。未來安防技術(shù)的應用將以視頻為核心,結(jié)合人工智能技術(shù),實現(xiàn)傳統(tǒng)安防應用向“深度智能”應用變革。

  那么在SDT大數(shù)據(jù)時代,我們?yōu)槭裁葱枰吧疃戎悄堋?看看領(lǐng)航集團技術(shù)支持與服務部總監(jiān)帶來怎樣的解讀。

  Q:a&s

  A:領(lǐng)航集團技術(shù)支持與服務部總監(jiān),高級工程師

  Q:當前行業(yè)所談到的智能有哪些不足?

  A:從2006年開始我們就一直在講智能,許多廠商都在智能上下足功夫,智能化也成為安防行業(yè)新的趨勢。但在喧囂的背后,智能的實際效果受限于芯片與算法的發(fā)展,卻一直不能令人滿意有重大的突破。主要體現(xiàn)為智能識別準確率低、設備環(huán)境適應性差、識別智能種類少等問題一直困擾著智能的應用的普及。

  

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  Q:為什么在安防行業(yè)向著智能化發(fā)展的關(guān)鍵階段,領(lǐng)航集團會提出SDT大數(shù)據(jù)理念?

  A:隨著各地視頻接入規(guī)模的迅猛增長及視頻監(jiān)控對高清、智能、聯(lián)網(wǎng)的要求越來越高,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以驚人的速度在不停增長。安防行業(yè)正邁向全新的大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)越來越成為最寶貴的資源,如何有效對數(shù)據(jù)進行存儲、共享以及應用變得愈加重要,SDT(安防大數(shù)據(jù)技術(shù))時代應時而生。

  一切智能化的應用都將在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的前提下實現(xiàn),SDT將是實現(xiàn)安防智能化最基礎的手段。

  Q:在SDT安防大數(shù)據(jù)時代,傳統(tǒng)的算法已經(jīng)明顯落后,深度學習算法的具體應用有哪些特點?

  A:在SDT安防大數(shù)據(jù)時代,面對井噴式增長的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)量,只停留在淺層次分析識別的傳統(tǒng)智能算法,已無法滿足深層次數(shù)據(jù)價值挖掘的需求。

  

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  顯而易見,我們需要有更深層次的智能,應用人工智能可以幫助我們做到這一點,而這其中的關(guān)鍵點便是深度學習算法的應用:

  一、準確率更高,應用深度學習算法的深度智能設備,可以自行提取更多更詳細、更微小的特征,從而使得識別分類對象的準確率越高,也就是說:深度學習讓智能有了質(zhì)的飛躍;

  二、環(huán)境適應性更強,同樣是環(huán)境特征的提煉,深度學習算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數(shù),從而達到更強的抗環(huán)境干擾能力。這樣意味著,深度學習的產(chǎn)品可以應用到更廣泛的環(huán)境當中;

  三、識別種類更豐富,理論上只要有足夠多的樣本進行訓練,深度學習能夠?qū)崿F(xiàn)比較精準的目標分類識別,自主特征識別的特點,又讓深度學習特別適用于抽象、復雜的關(guān)于人的特征、行為的分析領(lǐng)域。

  

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  Q:應用深度學習的智能產(chǎn)品,目前能在哪些場景下運用?

  A: 現(xiàn)在深度學習智能產(chǎn)品雖然在市場上各家的宣傳側(cè)重點各有不同,但其出發(fā)點都在于人體分析(人臉識別、人體特征提取技術(shù))、車輛分析(車輛識別技術(shù)、車輛特征提取技術(shù))、行為分析(目標跟蹤檢測技術(shù)、異常行為分析技術(shù))、圖像分析(視頻質(zhì)量診斷技術(shù)、視頻摘要分析技術(shù))四大塊上。深度學習算法讓感知設備不僅具有感覺,也能夠辨別與分析。

  

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  在常見的應用場景中,如某園區(qū),想查找一個上午10點進入園區(qū)的穿黃衣服的男性,可以直接通過屬性篩選,獲得所有相關(guān)的人體圖片信息。通過人臉的1比1、1比N的靜態(tài)比對和動態(tài)比對,實現(xiàn)人臉的身份驗證或?qū)崟r報警,顯示人員運動軌跡,給事后查詢提供證據(jù)等。

  

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  再比如對車輛可以進行更精細的識別,進行特征搜車應用時,輸入一輛車輛照片,根據(jù)車燈壞了、凹痕、車內(nèi)飾物等特征進行精細搜索。類似的深度智能場景應用還有很多很多,此處不一一列舉。

  

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  我們可以確信:有了深度智能,之前困擾我們行業(yè)的難題將迎刃而解!隨著深度智能產(chǎn)品的投入市場,SDT安防大數(shù)據(jù)時代的深度智能應用,將全面落地開花!