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智能算法應(yīng)用各有側(cè)重 與場景適配為關(guān)鍵
2020年04月20日 09:55:24來源：中國安防行業(yè)網(wǎng)點(diǎn)擊量：40130
導(dǎo)讀隨著人工智能的不斷深入發(fā)展，傳統(tǒng)安防加速向智能安防轉(zhuǎn)變，而智能安防與傳統(tǒng)安防的不同則是將以往需要眾多人工完成的工作由機(jī)器智能化完成。這一轉(zhuǎn)變過程中，智能算法在其中發(fā)揮著重要支撐作用。
　　【安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】隨著人工智能的不斷深入發(fā)展，傳統(tǒng)安防加速向智能安防轉(zhuǎn)變，而智能安防與傳統(tǒng)安防的不同則是將以往需要眾多人工完成的工作由機(jī)器智能化完成。這一轉(zhuǎn)變過程中，智能算法在其中發(fā)揮著重要支撐作用。
 
　　目前來看，商湯、依圖、曠視等人工智能算法廠商，海康威視、大華股份、宇視科技、科達(dá)、天地偉業(yè)等傳統(tǒng)安防企業(yè)都在人工智能算法領(lǐng)域大力布局，即使一些新興安防企業(yè)也在大力推動自研AI算法。而隨著整個(gè)安防領(lǐng)域?qū)χ悄芑惴ǖ耐度氩粩嗉哟?，安防監(jiān)控視頻識別算法準(zhǔn)確率大幅提升。例如在人臉識別領(lǐng)域、在圖像分類、物體檢測、在人體監(jiān)測等方面算法也已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類平均水平。
 
　　另外，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、GPU并行計(jì)算能力的突飛猛進(jìn)，行業(yè)用戶對應(yīng)用的理解越來越深刻，尤其是海量數(shù)據(jù)爆發(fā)以及運(yùn)算平臺的成熟，基于此以專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法日漸成熟，并逐步延伸到計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
 
　　人工智能落地需要智能算法與行業(yè)場景的適配，前沿算法應(yīng)用到實(shí)際場景中才能凸顯價(jià)值。作為人工智能的生產(chǎn)工具，算法的底層邏輯推理也驅(qū)動著智能安防的落地。以公安行業(yè)為例，行業(yè)用戶迫切需要在海量視頻信息中，發(fā)現(xiàn)*的線索;交通行業(yè)用戶迫切需要能迅速檢測運(yùn)動對象，識別人、車屬性信息等等。
 
　　以人臉識別算法為例，目前通用型人臉識別算法已經(jīng)達(dá)到了較高的水平，但在一些具體的場景中，人臉識別又存在一定的局限性，無法滿足所有場景的需求。以此次疫情防控為例，原來的人臉識別算法，是根據(jù)面部特征關(guān)鍵點(diǎn)來進(jìn)行識別的，算法納入的關(guān)鍵點(diǎn)越多，識別的結(jié)果也就越精確。但佩戴口罩后，可供識別的“關(guān)鍵點(diǎn)”大幅減少，鼻子以下的面部特征被掩蓋，面部特征關(guān)鍵點(diǎn)減少，智能設(shè)備之前學(xué)習(xí)的特征判別能力隨之降低。原有的人臉識別算法模型失效，使機(jī)器無法識別當(dāng)前的人。
 
　　針對這種情況，行業(yè)內(nèi)大部分企業(yè)采用加重眼部、眉毛等局部特征點(diǎn)的選取，并與整體人臉特征的融合，來提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率，在算法層面，針對基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，優(yōu)化現(xiàn)有人臉識別算法模型，做到精準(zhǔn)鑒別。
 
　　另外，在人臉識別算法領(lǐng)域，按照人臉識別技術(shù)的應(yīng)用維度分析，可以分為政府、企業(yè)和個(gè)人消費(fèi)者，其中政府部門一般希望人臉識別技術(shù)應(yīng)用在智能安防領(lǐng)域，應(yīng)用場景復(fù)雜，對準(zhǔn)確性的要求較高；個(gè)人消費(fèi)者應(yīng)用場景復(fù)雜性低，但對消費(fèi)體驗(yàn)要求較高。其中在消費(fèi)領(lǐng)域以依圖科技、商湯科技、云從科技和曠視科技為主。
 
　　目前，安防行業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)的制造廠商，?？低?、大華股份、科達(dá)、天地偉業(yè)以及宇視科技憑借近些年的不斷研發(fā)投入已經(jīng)實(shí)現(xiàn)在視頻結(jié)構(gòu)化算法、車牌識別算法、人臉識別算法、視頻檢索以及多傳感器融合等技術(shù)方面的積累，通過與芯片廠商的緊密合作，再結(jié)合自身在行業(yè)應(yīng)用方面的優(yōu)勢，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)在人工智能產(chǎn)品在前后端方面布局，實(shí)現(xiàn)在公共安全、交通、司法、零售、智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域深度應(yīng)用。
關(guān)鍵詞 智能算法人工智能
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