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浅论人工智能最核心技术的2个体现方式
发布时间:2018-11-7 浏览:105 次

       人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
       在安防领域,随着平安城市、智慧城市建设的不断推进,东莞监控点位越来越多,从最初的几千路,到几万路,甚至于到现在几十万路的规模,视频和卡口产生海量的数据。与此同时,随着高清视频、智能分析、云计算和大数据等相关技术的发展,安防正在从传统的被动防御向主动判断、预警发展,行业也从单一的安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展,为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。随着安防领域的发展,人工智能的重要作用正逐步显现。当前,用户面对海量的视频数据,已无法简单利用人海战术进行检索和分析,需要人工智能作为专家或助手,实时分析视频内容,探测异常信息,进行风险预测。
       人工智能技术在东莞安防监控领域的应用,最核心的技术主要体现在两个方面:视频结构化技术和大数据技术一    视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术,是视频内容理解的基石。
       视频结构化在技术领域可以划分为三个步骤:目标检测、目标跟踪和目标属性提取。
       目标检测过程是从视频中提取出前景目标,然后识别出前景目标是有效目标(如:人员、车辆、人脸等)还是无效目标(如:树叶、阴影、光线等)。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。
       目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪,并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。
       目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别,判断该目标具有哪些可视化的特征属性,例如人员目标的性别、年龄、着装,车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。
       大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力,是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分:海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。
       海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源,并基于时间轴进行数据累积,以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时,人工智能应用长期积累的庞大知识库,也需要依赖该系统进行管理和访问。当前,海康威视研究院开发的海康大数据平台已能支撑千亿级规模的车辆通行记录存储管理和应用。
      大规模分布式计算使得人工智能具备强大的计算能力,能同时分析海量的数据,开展特征匹配和模型仿真,并为众多用户提供个性化服务。
       数据挖掘是人工智能发挥真正价值的核心,利用机器学习算法自动开展多种分析计算,探究数据资源中的规律和异常点,辅助用户更快、更准地找到有效的资源,进行风险预测和评估。

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