服务热线:

4000346119

摄像头安装,监控维保,监控维修 北京监控安装公司

可根据客户不同的需要,提供个性化解决方案

新闻资讯
新闻资讯
联系我们

电话: 4000346119

邮箱: 506665119@qq.com

地址: 北京通州区新华北路117号

监控知识

安全情报的未来发展

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-05-23

随着社会在任何时候的快速发展,智能安全将成为未来快速发展的一部分。智能分析可以被看作是一个将数据转化为信息的模块。近两年来,人脸视频结构化描述和车辆视频结构化描述等复合智能分析算法在安全防护中得到了应用,并且越来越成熟和广泛。让我们来看看。

智能分析在安全领域的应用在安全领域,数据的主要来源是监控视频,还有一些音频、雷达、激光等数据。要提取的信息主要包括感兴趣的对象、事件、统计特征等。智能分析技术负责建立从数据到信息的映射关系。由于数据主要由视频组成,智能分析技术中常用的算法主要是计算机视觉领域的算法,如前端背景建模、目标检测、分类、识别、跟踪、特征点提取、匹配、运动估计等。智能分析技术可以取代人工从视频和其他数据中提取客户感兴趣的信息。在安全监控方面,智能分析技术通过电子警察、人脸识别、数字统计、自动寻球机、主从寻球机、视频质量诊断服务器、智能视频浓缩、车辆二次分析等产品,应用于智能交通、安全、公安、刑侦、电力、金融等十一个主要行业。随着软硬件技术的发展,智能分析技术早已不局限于安全领域,而是成为人工智能领域的关键技术。智能分析技术在智能城市、智能家居、安全城市、物联网、虚拟现实、机器人等代表科技发展最新水平的领域发挥着非常重要的作用。在这种形式下,证券企业面临着巨大的机遇和挑战。一方面,证券公司一直非常重视智能分析技术,并取得了许多成绩。由于视频数据量巨大,他们在开发大数据、深度学习、云计算等技术方面有一定优势,并可以凭借相关软硬件技术的积累,将业务拓展到其他领域进行智能分析。另一方面,新的领域也会带来更多的投资和竞争。如何通过合理的规划来应对这些挑战是一个需要不断思考的问题。前端智能分析和后端智能分析的关系是现代安全的发展趋势之一。智能前端VS后端智能分析一直是业界两个有争议的方向。两者的主要区别在于:由于前端设备(主要是摄像头)空间有限,加上功耗、成本等因素的限制,智能前端将受到硬件计算资源的限制,只能运行相对简单的算法,实时性要求高;另一方面,后端智能分析(例如智能分析服务器)通常可以根据需求配置足够强大的硬件资源,以在一定延迟下运行更复杂的算法。作者认为,二者不是对立与竞争的关系,而是一种合作关系。合作的目标是为客户提供性价比更高的智能解决方案。具体过程是根据前端和后端的设计特点,分解解决方案的实施过程,在满足智能需求的前提下,充分利用资源。从另一个角度来看,智能前端和后端智能分析包含着明显的转换关系。随着芯片技术的不断发展,许多智能算法已经在前端实时运行,如进入/离开区域、跨越边界、漫游、停车、人员聚集、快速移动、物品遗留、物品取走、人脸检测等。在英特尔最新的movidius芯片中,计算能力得到了极大的提高,一些基于神经网络的智能算法也将在前端完成,这在过去几年中几乎是不可能实现的。至于两者的未来,我认为它们仍将长期共存,以协调的方式满足客户的需求。随着芯片技术的发展,越来越多的后端智能算法将被转换为前端操作,但同时更复杂和先进的智能算法将被开发并运行在后端设备上。智能算法中存在的问题智能分析算法受实际场景的影响很大。在算法设计过程中,有必要对问题进行建模。这些模式

目前,深度学习技术的研究有望缓解这一问题。该技术在模型参数的训练过程中使用大量数据。与传统的机器学习方法相比,它包含了足够的场景,直接建立了数据到信息的映射,对约束的依赖性更小。然而,在短期内,基于深度学习的算法仍然不能从根本上解决算法对实际场景的依赖。智能分析算法在整个智能方案中的重要性需要转化为指导作用。在大多数智能产品的设计过程中,智能分析算法的重要性已经得到认可。然而,留给算法的资源是有限的,例如计算资源不足和图像中目标的分辨率不足。最终表现出来的现象是算法的准确性和实时性都不尽如人意。随着智能分析的重要性日益提高,特别是客户对智能分析结果的需求日益增加,算法需要在整个方案中起到指导作用。在软硬件设计过程中,共同的目标是满足客户的智能需求。一些智能分析算法的性能与安全行业的具体要求,如算法的准确性、实时性、鲁棒性、环境适应性等还有一定的差距。然而,这些指标的改善是长期的,需要相关领域人才的共同努力。智能分析和人工智能是加强智能分析的手段。人工智能在过去一年表现良好。许多安全企业已经开始投入资源开发基于深度学习技术的算法和产品。深度学习和大数据给智能视频分析技术的发展带来了两大进步。许多机器学习算法在智能视频分析中的准确性得到了提高。例如,在国际权威的公共人脸识别测试平台LFW(LabeledFacesintheWild)上,算法排名前几位的准确率已经超过了人类的识别准确率。在训练识别和数字统计等算法中,深度学习算法的性能远远优于传统的机器学习算法。深度学习和大数据技术直接建立了从数据到目标模型的映射,无需手动选择或创建特征集来描述目标。这一特性在一定程度上降低了机器学习领域的门槛,有助于解决一些以前难以手工建模的问题,促进相关技术应用的发展。然而,与此同时,深度学习的训练过程需要大量的数据,需要具有足够计算能力的硬件,而深度学习算法本身的升级需要更多的专业人员来完成。这些因素也带来了新的挑战。智能分析技术将以解决方案的形式得到更快更广泛的发展。在许多人的印象中,智能分析技术可能是一个算法概念,但如果传感器提供的数据和用于计算的芯片性能不理想,那么只有算法才能在有限的程度上改善最终结果。因此,许多智能解决方案现在包括更丰富的传感器和更强大的处理芯片。一方面,智能分析算法需要硬件解决方案来提供输入的全运动视频信息;另一方面,多摄像机拼接相机中的实时拼接算法和与球机连接时的高精度标定算法也是硬件方案的关键部分。同样,芯片技术在智能解决方案中也是不可或缺的。


相关标签:
新闻资讯
相关产品
在线客服
联系方式

热线电话

4000346119

上班时间

周一到周五

公司电话

4000346119

二维码
线