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大热的人脸识别在安防行业都落实在哪儿了

发布日期:2021-02-11 00:31

本文摘要:最近,生物识别圈经常出现大油漆,百度收购渡鸦发挥面部识别力,谷歌必须不用游戏图像识别,反击视频识别。脸部识别这一技术近年来在科学技术界混合得越来越好,但是这个技术安全行业已经玩了好几年了。 接下来,我们来考虑一下这个技术在安全行业的哪个方面被应用了。21日,《麻省理工科技评论》发表了世界十大突破性技术排行榜,百度以脸部识别技术获奖提名。

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最近,生物识别圈经常出现大油漆,百度收购渡鸦发挥面部识别力,谷歌必须不用游戏图像识别,反击视频识别。脸部识别这一技术近年来在科学技术界混合得越来越好,但是这个技术安全行业已经玩了好几年了。

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接下来,我们来考虑一下这个技术在安全行业的哪个方面被应用了。21日,《麻省理工科技评论》发表了世界十大突破性技术排行榜,百度以脸部识别技术获奖提名。

在排行榜上被选为脸部识别的圆桌论坛上,百度深度自学实验室主任林元庆探索了问题,说到脸部识别,林元庆指出照片是最重要的载体,接下来几年的录像不是最重要的方向。林元庆指出,视频分析的实现主要有两个技术水平。一个是视频基础的解读,例如汽车自动驾驶时需要视频的数据,希望得到像素水平的视频解读。这个像素是人、车、天空和建筑物,这些技术在业界是非常核心的。

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二是视频的语义解读,这个视频中做什么,比如这个人踢球?不仅是原来的简单分类,还要很好地解读录像的意思。但在安防行业,智能视频分析技术早已不存在多年,从最初的概念到落地应用,从智能分析平台到智能分析前置到摄像头,随着深度自学的发展,智能视频分析技术获得了更好的发展空间。

智能分析平台在目前公安视频网络共享平台的基础上,引进智能视频应用于技术,自动提取视频特征与人工标志相结合,与现有信息综合资源库相关,与刑事、技术侦探、网络安全、信息等部门信息相结合,开展大数据处理,建设高效简单的图案侦察平台,提高视频监视图像安防平台的核心和基础是运用大数据和信息技术,创建基础数据平台,超过资源共享和信息共享,构建跨地区跨部门的信息分析,为科学决策取得依据。同时,用户可以在不同的照相机场景中设置不同的警报规则,如果目标在场景中经常出现违反预期规则的道德,平台警报模块可以自动弹出警报录像、警报信息或者收到提示音,用户可以页面警报信息通过视频分析功能,在动态监视时,监视员可以更好地监视场景,更及时地发现怀疑不道德的另外,事后检查时,通过对视频文件进行智能分析,构成小的,只有怀疑不道德的视频概要文件,监视员可以对概要进行调查但是,事物有两面性,这种积极防止的方法容易因为目标场景的变化而错误地报告,这是很多专门从事智能视频分析技术研究的企业困惑的问题。但是,现在已经有很多安全制造商的智能视频分析技术通过适应动态场景的建模和实时控制机制,不断更新图像,自动适应环境气象环境的变化,使用简单的过滤算法,仅次于防止风吹草动等微小动作对视频分析的障碍。

智能分析照相机将前端的智能分析功能构筑在高清网络照相机内部,将以前只是为了看而使用的照相机变成了具有独立思考分析能力的智能眼睛,像人一样,智能过滤器不是最重要的信息,而是集中在重点区域、重点事件的跟踪监视上。照相机具有智能分析功能时,监视系统不必在后台浪费大量的计算资源,意味着必须在最重要的敏感区域配置智能照相机,可以构筑区域的动态智能监视,大幅度降低监视系统的配置成本智能照相机将智能算法嵌入到前端芯片中,构成智能前端,适应环境客户对不同场景的市场需求,提高自主警告能力和监视效率。同时,高清监视更加积极,节约成本。智能高清摄像机构建立了物体遗留、物体拆卸、周边侵略、行走、越线等多种不道德检测和警报功能,使被动监视成为主动监视,大大提高了系统的效率。

与此同时,该摄像机只传输和存储智能分析启动时报警的视频数据,防止高清视频图像传输闲置的大量网络带宽,大幅节约后端数据存储资源,为客户节约建设投入。


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