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智能算法應用各有側重 與場景適配最為關鍵

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【摘要】:
隨著人工智能的不斷深入發展,傳統安防加速向智能安防轉變,而智能安防與傳統安防最大的不同則是將以往需要眾多人工完成的工作由機器智能化完成。這一轉變過程中,智能算法在其中發揮著重要支撐作用。  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、天地偉業,安博臣科技等傳統安防企業都在人工智能算法領域大力布局,即使一些新興安防企業也在大力推動自研AI算法。而隨著整個安防領域
隨著人工智能的不斷深入發展,傳統安防加速向智能安防轉變,而智能安防與傳統安防最大的不同則是將以往需要眾多人工完成的工作由機器智能化完成。這一轉變過程中,智能算法在其中發揮著重要支撐作用。
  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、天地偉業,安博臣科技等傳統安防企業都在人工智能算法領域大力布局,即使一些新興安防企業也在大力推動自研AI算法。而隨著整個安防領域對智能化算法的投入不斷加大,安防監控視頻識別算法準確率大幅提升。例如在人臉識別領域、在圖像分類、物體檢測、在人體監測等方面算法也已經遠遠超越人類平均水平。
  另外,隨著大數據技術、GPU并行計算能力的突飛猛進,行業用戶對應用的理解越來越深刻,尤其是海量數據爆發以及運算平臺的成熟,基于此以專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能的機器學習算法日漸成熟,并逐步延伸到計算機視覺、語音識別、模式識別、數據挖掘以及統計學習等領域。
  人工智能落地需要智能算法與行業場景的適配,前沿算法應用到實際場景中才能凸顯價值。作為人工智能的生產工具,算法的底層邏輯推理也驅動著智能安防的落地。以公安行業為例,行業用戶迫切需要在海量視頻信息中,發現犯罪嫌疑人的線索;交通行業用戶迫切需要能迅速檢測運動對象,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達到了較高的水平,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,是根據面部特征關鍵點來進行識別的,算法納入的關鍵點越多,識別的結果也就越精確。但佩戴口罩后,可供識別的“關鍵點”大幅減少,鼻子以下的面部特征被掩蓋,面部特征關鍵點減少,智能設備之前學習的特征判別能力隨之降低。原有的人臉識別算法模型失效,使機器無法識別當前的人。
  針對這種情況,行業內大部分企業采用加重眼部、眉毛等局部特征點的選取,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合的方法,優化現有人臉識別算法模型,做到精準鑒別。
  另外,在人臉識別算法領域,按照人臉識別技術的應用維度分析,可以分為政府、企業和個人消費者,其中政府部門一般希望人臉識別技術應用在智能安防領域,應用場景復雜,對準確性的要求較高;個人消費者應用場景復雜性低,但對消費體驗要求較高。其中在消費領域以依圖科技、商湯科技、云從科技和曠視科技為主。
  目前,安防行業內傳統的制造廠商,海康威視、大華股份、科達、天地偉業以及宇視科技憑借近些年的不斷研發投入已經實現在視頻結構化算法、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方面的積累,通過與芯片廠商的緊密合作,再結合自身在行業應用方面的優勢,已經實現在人工智能產品在前后端方面布局,實現在公共安全、交通、司法、零售、智慧城市等多個領域深度應用。
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