那么在SDT大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們?yōu)槭裁葱枰?ldquo;深度智能”？看看?？低暭夹g(shù)支持與服務(wù)部總監(jiān)何峻峰帶來(lái)怎樣的解讀。
Q：a&s
A：何峻峰,?？低暭夹g(shù)支持與服務(wù)部總監(jiān),高級(jí)工程師
Q：當(dāng)前行業(yè)所談到的智能有哪些不足？
A：從2006年開(kāi)始我們就一直在講智能，許多廠商都在智能上下足功夫，智能化也成為安防行業(yè)新的趨勢(shì)。但在喧囂的背后，智能的實(shí)際效果受限于芯片與算法的發(fā)展，卻一直不能令人滿(mǎn)意有重大的突破。主要體現(xiàn)為智能識(shí)別準(zhǔn)確率低、設(shè)備環(huán)境適應(yīng)性差、識(shí)別智能種類(lèi)少等問(wèn)題一直困擾著智能的應(yīng)用的普及。
Q：為什么在安防行業(yè)向著智能化發(fā)展的關(guān)鍵階段，?？低晻?huì)提出SDT大數(shù)據(jù)理念？
A：隨著各地視頻接入規(guī)模的迅猛增長(zhǎng)及視頻監(jiān)控對(duì)高清、智能、聯(lián)網(wǎng)的要求越來(lái)越高，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以驚人的速度在不停增長(zhǎng)。安防行業(yè)正邁向全新的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)越來(lái)越成為最寶貴的資源，如何有效對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、共享以及應(yīng)用變得愈加重要，SDT（安防大數(shù)據(jù)技術(shù)）時(shí)代應(yīng)時(shí)而生。
一切智能化的應(yīng)用都將在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的前提下實(shí)現(xiàn)，SDT將是實(shí)現(xiàn)安防智能化最基礎(chǔ)的手段。
Q：在SDT安防大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的算法已經(jīng)明顯落后，深度學(xué)習(xí)算法的具體應(yīng)用有哪些特點(diǎn)？
A：在SDT安防大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)井噴式增長(zhǎng)的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量，只停留在淺層次分析識(shí)別的傳統(tǒng)智能算法，已無(wú)法滿(mǎn)足深層次數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的需求。
顯而易見(jiàn)，我們需要有更深層次的智能，應(yīng)用人工智能可以幫助我們做到這一點(diǎn)，而這其中的關(guān)鍵點(diǎn)便是深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用：
一、準(zhǔn)確率更高，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的深度智能設(shè)備，可以自行提取更多更詳細(xì)、更微小的特征，從而使得識(shí)別分類(lèi)對(duì)象的準(zhǔn)確率越高，也就是說(shuō)：深度學(xué)習(xí)讓智能有了質(zhì)的飛躍；
二、環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，同樣是環(huán)境特征的提煉，深度學(xué)習(xí)算法可以自行提取更豐富、更適合的特征參數(shù)，從而達(dá)到更強(qiáng)的抗環(huán)境干擾能力。這樣意味著，深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品可以應(yīng)用到更廣泛的環(huán)境當(dāng)中；
三、識(shí)別種類(lèi)更豐富，理論上只要有足夠多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)比較精準(zhǔn)的目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別，自主特征識(shí)別的特點(diǎn)，又讓深度學(xué)習(xí)特別適用于抽象、復(fù)雜的關(guān)于人的特征、行為的分析領(lǐng)域。
Q：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的智能產(chǎn)品，目前能在哪些場(chǎng)景下運(yùn)用？
A: 現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)智能產(chǎn)品雖然在市場(chǎng)上各家的宣傳側(cè)重點(diǎn)各有不同，但其出發(fā)點(diǎn)都在于人體分析(人臉識(shí)別、人體特征提取技術(shù))、車(chē)輛分析(車(chē)輛識(shí)別技術(shù)、車(chē)輛特征提取技術(shù))、行為分析(目標(biāo)跟蹤檢測(cè)技術(shù)、異常行為分析技術(shù))、圖像分析(視頻質(zhì)量診斷技術(shù)、視頻摘要分析技術(shù)）四大塊上。深度學(xué)習(xí)算法讓感知設(shè)備不僅具有感覺(jué)，也能夠辨別與分析。
在常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景中，如某園區(qū)，想查找一個(gè)上午10點(diǎn)進(jìn)入園區(qū)的穿黃衣服的男性，可以直接通過(guò)屬性篩選，獲得所有相關(guān)的人體圖片信息。通過(guò)人臉的1比1、1比N的靜態(tài)比對(duì)和動(dòng)態(tài)比對(duì)，實(shí)現(xiàn)人臉的身份驗(yàn)證或?qū)崟r(shí)報(bào)警，顯示人員運(yùn)動(dòng)軌跡，給事后查詢(xún)提供證據(jù)等。
再比如對(duì)車(chē)輛可以進(jìn)行更精細(xì)的識(shí)別，進(jìn)行特征搜車(chē)應(yīng)用時(shí)，輸入一輛車(chē)輛照片，根據(jù)車(chē)燈壞了、凹痕、車(chē)內(nèi)飾物等特征進(jìn)行精細(xì)搜索。類(lèi)似的深度智能場(chǎng)景應(yīng)用還有很多很多，此處不一一列舉。
我們可以確信：有了深度智能，之前困擾我們行業(yè)的難題將迎刃而解！隨著深度智能產(chǎn)品的投入市場(chǎng)，SDT安防大數(shù)據(jù)時(shí)代的深度智能應(yīng)用，將全面落地開(kāi)花！
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作者：林浩葵
