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城市大脑需要智慧之眼 AI优化监控系统

  高文院士还在大会中提出了“数字视网膜”的概念,他指出“承载数字视网膜的摄像头需做两件事:首先做好编码;其次为后面的识别,提取出所需的信息。数字视网膜与人的眼睛既具有影像重构(精细编码视觉内容),又具备特征提取(面向识别理解)的功能。”基于结构化的大数据,融合底层视觉特征与深度学习,可以更加丰富数据的内在信息,提升分类、检索或预测的准确性。

  现如今,可能彩投网每一个生活在大城市的人都会有这样的印象,那就是每天无论是走在大街小巷,还是开车、乘坐交通工具,又或是出入办公大楼、到商场购物、餐馆就餐等等总会看见各种大大小小的摄像头在俯视着彩投网。据相关统计,生活在城市里的人们,平均每天可能会“偶遇”监控摄像头多达数百次。

  当然,也正是多亏了这些或是在角落、或是在高处默默奉献的监控探头,彩投网城市才会变得更加安全。这些遍布城市大街小巷每个角落的监控摄像头,把他们联网起来便组成了当前智慧城市的基础神经网络。每一个摄像头就像是一个个安全卫士的眼睛,时时刻刻在保护在城市的安全。

  但是,由于早期彩投注册平台等因素的限制,目前的很多视频监控摄像头都存在着清晰度不够、不联网、不智能等问题,已经无法满足当前社会经济发展的需求。虽然“眼睛”遍布大街小巷,但是因为这些种种因素,使得城市管理者往往看不见、看不清、看不全、看不懂,让智慧城市变得“有眼无珠”。

  众所周知,大脑的进化很大程度取决眼睛。彩投网人类大脑要处理信息,首先得需要通过彩投网的眼睛、耳朵、鼻子、手脚等器官采集到外界的信息。如果眼睛没有看到信息,那么大脑也就不会做相应的处理。对于智慧城市来说,每一个摄像头就是它的眼睛,如果眼睛看不清、不联网、不具备智能分析功能,那么系统就无法进行相应的图像数据分析处理。所以,“有眼无珠”这里的“珠”更确切的说指的是“脑”。

  中国工程程院院士、北京大学教授高文在2018年人工智能安防峰会时表示,智慧城市系统基于视频监控系统,但是早期的视频监控系统基本上都是为了存储和事后给人看,没有统一的时间戳、也没有准确的地理信息。还有,云端存储的压缩视频是按照图像帧结构组织的,若要分析和识别必须先进行解码,无法在压缩数据上直接检索分析。

  解码处理会耗费计算资源,同时会有明显的延迟。同时,为了传输与存储,大量的视频在压缩的时候必然会导致很多图像细节特征的丢失,从而导致识别率更低。因此,也造成了目前视频监控数据利用率极低的现象。因为目前的很多监控系统是为了存储数据再由人工离线检查而设计,大部分数据在其生存期内一次都没有用过。因此,数据大并不等于大数据。

  高文院士表示,城市大脑需要智慧之眼。“通过监控摄像头让城市变得更智智慧,不仅仅是单一的视频检索和计算机视觉问题,而是在面临海量信息和突发事件时,能否能迅速做出反应、能否降低计算量、能否有效识别和检索等一系列庞大的系统工程。”

  高文院士还在大会中提出了“数字视网膜”的概念,他指出“承载数字视网膜的摄像头需做两件事:首先做好编码;其次为后面的识别,提取出所需的信息。数字视网膜与人的眼睛既具有影像重构(精细编码视觉内容),又具备特征提取(面向识别理解)的功能。”基于结构化的大数据,融合底层视觉特征与深度学习,可以更加丰富数据的内在信息,提升分类、检索或预测的准确性。

  当然,由于当前人工智能等彩投注册平台短板限制,泛安防+人工智能仍有许多难点需要突破。例如,在海量视频数据中寻找目标,“天网”视频监控系统每天产生的大量图像视频,对于寻找目标人与车辆犹如大海捞针。

  其次,传输受限制预警不实时。尤其是高清、超高清摄像机的大量应用,采集的数据量非常大,传输成本非常高,而且很难在第一时间汇集到数据总平台,造成全局预警与搜索的困难。此外,针对交通拥堵情况,当前的交通大数据主要还是以导航地图、共享出行软件等为主,视频智能分析数据应用还是比较少等等。

  但是彩投网相信,随着传统安防彩投注册平台在人工智能彩投注册平台研发的持续投入,大量人工智能彩投注册平台创业团队的加入,以及AI彩投注册平台在安防行业应用的不断验证与优化改进,彩投网的城市大脑肯定会变得越来越聪明,彩投网的城市也将变得越来越安全。