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监控知识

安全人工智能需要克服的五大关键技术

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-11-29

同时,我们还梳理了人工智能在安全防护方面的一些技术趋势和下一步需要解决的关键技术问题。首先是视频流媒体的分布式计算引擎。视频云仍然基于对单个文件的处理。如何实现基于流媒体的分布式处理需要进一步研究。其次,在视频图像增强方面,虽然视频监控摄像机的清晰度在不断提高,但也存在由运动、光照、压缩等因素造成的模糊。如何增强和恢复模糊的视频图像像素也是主要的技术方向之一。未来,有望通过基于深度学习的人工智能技术实现图像增强的突破。联邦学习也是过去两年的热门方向,主要是为了解决数据不共享时的人工智能培训问题。联邦学习能有效解决“数据孤岛”问题,允许参与者在不共享数据的基础上联合建模,并能在技术上打破数据孤岛,实现人工智能合作。半监督学习主要是解决数据标注问题,因为很多数据不能在短时间内标注。还有类似大脑的智力研究。通过探索大脑对图像和动作的识别过程,我们可以发现在理解大脑模式的深度学习中存在的问题。在这方面,我们可以结合神经科学、心理学等组成一个跨学科的研究团队。目前,我们和 北京脑样中心也在积极探索这方面的理论研究。人工智能对抗就像病毒和反病毒一样,随着人工智能技术的逐渐成熟及其在公共生活场景中的密切应用,利用人工智能进行犯罪也可能成为未来的一种趋势。例如,为了防止人脸信息被窃取和被盗用,人工智能对抗的研究将是一个持续的过程。在身份认证技术的应用中,区块链技术有望进一步提高身份认证的可靠性和安全性。如何利用分散身份构建隐私保护下的生物识别系统,将身份信息的隐私保护提升到一个新的水平,也是一个值得研究的课题。目前,许多企业都在关注区块链技术的应用,未来技术在人与证据整合领域的应用可能会带来新的经验。最后,在强调人工智能在整个行业中的应用方面,如何判断人工智能算法以及制造商和机构的产品的优劣?在没有数据集的情况下,该阶段的许多测试仍然依赖于甲方的评估。行业内没有专业的评估服务平台,需要构建一个公共的、专业的评估服务平台。就这些行业的现状和有待突破的技术方向而言,依靠企业或技术单位的实力,创新技术的研究和应用还远远不够。希望政府、行业、科研等各方共同努力,促进智能安防产业的加速发展。


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