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【888am集团登录入口】就深度学习来说厉害了中国安防!
来源:888澳门集团娱乐网址「官方网站」    发布时间:2021-03-12 16:13:01
本文摘要:最近,Hikvision研究院基于深度自学技术开发的OCR(光学字符识别)技术在ICDARRobustReading竞赛数据集的“互联网图像文本”、“聚焦自然场景文本”和“后续电影自然场景文本”三大文字识别挑战中备受关注。

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最近,Hikvision研究院基于深度自学技术开发的OCR(光学字符识别)技术在ICDARRobustReading竞赛数据集的“互联网图像文本”、“聚焦自然场景文本”和“后续电影自然场景文本”三大文字识别挑战中备受关注。深度自主学习作为2016年最热门的技术之一,在语音、图像和自然语言处理领域取得了显著成效,包括谷歌、Facebook、微软公司和百度在内的热门技术巨头都在不遗余力地推进深度自主学习的研发和应用。

2017年,深度自学的势头仍在快速增长,并以较慢的速度渗透到各个行业,对世界产生了深远的影响。深度自学不仅使得机器学习需要构建很多应用,而且拓展了人工智能的领域,使得机器辅助功能成为可能。

其应用领域也加速向更多领域渗透,有助于深度自学与其他应用技术的加速融合。基于大数据和人工智能的图像识别算法在安全领域是深度自学习技术应用的主要渗透领域之一。目前,深度自学习技术在安全领域的应用主要集中在人脸识别、车牌识别、视频分析等领域。

人脸识别在安防领域并没有超过理想的效果。主要是因为视频中的人脸往往处于非常复杂的状态,光照、姿势、表情、摆件、分辨率等。所有这些都会影响人脸识别算法。

大量的训练算法,或者大量的训练数据,都无法调整一个泛化能力很强的算法模型。人脸识别必须有更丰富的样本数据,深度自学模型必须进一步优化。近日,国内安全巨头大华股份有限公司人脸识别团队将测试结果提交给国际权威人脸识别公布测试集LFW。

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大华股份在人脸识别方面领先谷歌、Facebook、百度、腾讯,大华股份的人脸识别技术团队设计了一个数百层的深度网络(目前已经发布的人脸识别网络中的深度模型)。提出了一种新的测量自学方法,可以使同一个人之间的相似度尽可能低,不同约束的人之间的相似度足够低。在训练中,结合高效的在线采样技术可以大大降低发散速度。此外,它被用于确保2016年G20峰会,一些逃犯被捕。

在深度自学的支持下,人脸识别算法已经超越了鼎盛时期,识别准确率甚至高达人眼。此外,新型相机浅瞳——的识别准确率也创下新纪录。

这款相机采用了格林深瞳独有的像素动态瞬间分配技术,可以瞬间将局部画面的有效像素增加100倍以上,整个画面可以超过上亿个等效像素,在50米内呈现清晰可辨的人脸,在100米内清晰看到全身特征。而且前端映射了一个深度智能芯片,深度智能的算法可以缓慢锁定目标方位。车牌识别是智能交通的典型应用,车辆特征识别仍然是安防厂商的关键技术领域。

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目前很多厂商声称自己的车牌识别率已经超过99%,但这只是在标准卡口的视频条件下增加一些预设条件才超过。在对很多简单的卡口和卡口图片进行车牌定位识别时,很难更好的识别出超过90%的车牌。另外,早期的车辆特征一般是车牌号码和车身颜色等。

在过去的几年里,各大厂商也销售了具有准确识别车牌号码和车身颜色的生产能力的产品,但没有很好的手段来识别车辆品牌和车型系列等更简单的信息特征。近两年来,深度自学技术蓬勃发展,很多厂商利用大规模数据集训练取得了实质性进展。目前行业水平已经超过了几千辆车,几百个车标的识别,识别的准确性已经超过了简单性。未来,智能交通设备提取的车辆特征将更加丰富,有助于提高业务部门的工作效率,促进智能交通行业的发展。

同时,在车辆检索方面,车辆的图片往往在不同场景下曝光过度或严重曝光不足,或者车辆尺度再次发生变化,使得传统方法提取的特征不变,因此检索父比例非常不稳定。深入自学需要提供更稳定的特征,搜索相似目标更准确,Top5搜索亲和力在95%以上。

在人脸识别项目中,由于光线、姿势和表情等原因。许多应用程序都处于相同的场景和姿态。

使用深度自学习算法后,不仅同一场景的人脸识别亲和力从89%提高到99%,而且姿态和光线也有一定程度的释放。智能视频监控只是基于视频监控的智能深化分析,无论是人脸识别还是车牌识别。安防行业应用最广泛的是视频监控。

随着智能安全的发展,深度自学技术可以称之为安全行业的“颠覆力量”。随着深度自学习算法的突破,目标识别、目标检测、场景分割、人车属性分析等智能分析技术取得了突破性进展。与过去传统的智能算法相比,深度自学习在解决问题视频结构化问题上更“智能”。2016年,在AMB会议前夕,Hikvision与全球业务合作伙伴NVIDIA和Movidius携手发布了基于深度自我学习技术的从前端到后端的全方位智能安全产品。

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Hikvision的“浅眼”系列专业智能相机结合强大的多引擎硬件平台,嵌入针对视频监控场景设计优化的深度自学习算法,不具备比人脑更准确总结安全大数据的能力,构建了各种简单环境下人、车、物的多特征信息提取和事件检测。在2016年10月23日举行的安全机器视觉策略发布会上,时宇科技还透露,公司在芯片、算法、架构、产品四个方面实现了机器视觉的全面突破。其中,UTV和Movidius学习合作,宣布了所有基于Myriad2芯片的高端相机、卡口抓拍机和智能棒产品。Myriad2是最优秀的基于深度自学习算法的低功耗芯片,可用于前端人脸识别和视频特征的非道德深度结构化。

场景中有很多深度自学的应用,只要涉及到目标检测和目标识别,理论上可以应用于解决问题。正如百度首席科学家吴恩达在一些报道中提到的,深度自学可以替代很多现有的特征提取和目标检测技术。

未来,深度自学技术和安全应用之间会有更多火花。


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