热博RB88

廣州監控系統:深度學習是解決安防智能化的顛覆性技術>>您當前位置:首頁 > 最新動態 >

廣州監控系統:深度學習是解決安防智能化的顛覆性技術

作者:admin 時間:2016-10-22 11:16

 根據廣州門禁安裝公司热博RB88了解到,2016年中國國際社會公共安全產品博覽會將在相關部門的支持下,在廣大安防企業和科研單位的共同參與下,展會定于2016年10月25-28日在北京中國國際展覽中心(新館)舉辦。本屆博覽會將以“推進平安中國、創建智慧城市、服務經濟社會、保障民生安全”為主題。

  2016北京安博會將占用中國國際展覽中心(新館)的全部展館,展覽總面積達10萬平方米,展位數量約4800個,參展企業超過900家。

热博RB88   2016年安防行業發展速度較快,跨界融合成為行業內企業發展的趨勢,很多企業立足于安防,開始輻射相關民生領域。從當前安防領域的現狀和發展趨勢來看,我們總結了10大關鍵詞,它們分別是:“生物識別、安防大數據、機器人、云停車、公安圖偵系統、聯網應用、反恐法、VR/AR、深度學習、人證合一+人臉識別”,我們將和業界領先的安防企業一起對這10大關鍵詞逐一進行剖析。

  2016安博會看點之:深度學習

  深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據的分布式特征表示。深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信網絡(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法,為解決深層結構相關的優化難題帶來希望,隨后提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法,它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦的機制來解釋數據,例如圖像,聲音和文本。今年很火的機器人和深度學習也有密切的關系,針對這一熱點,悠絡客副總經理劉冬冬為我們解讀了本次安博會上的看點:

  問:您能否給我們預測一下深度學習在本屆安博會會有哪些精彩看點?

  劉總:傳統的安防監控基本以“人防”為主,也即靠眼睛去看,缺點是不可控。隨著監控視頻路數增加,需要同時查看的數目也會相應增加,其直接影響就是付出超高的人力成本卻未必能達到期望的工作效率及準確性。正是認識到這個原因,現在的安防監控系統都開始以“技防”為趨勢,逐漸研發出采用無間歇工作的深度學習智能算法來代替無法長時間保持的人眼對監控視頻進行識別,真正讓安防落地。在本屆安防業盛會上,預計深度學習方面出現的產品將側重視覺檢測,視覺跟蹤,視覺識別三個主流方向。

  問:您如何看待深度學習未來的發展,又會對安防行業產生哪些影響?

热博RB88   劉總:“深度學習”的概念最早由多倫多大學的Geoff Hinton和他的同事于2006年提出。深度學習其實是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在于建立模擬人腦神經元進行分析學習的神經網絡。它模仿人腦的機制來解釋分析數據,例如圖像、聲音和文本,而占大數據總量60%以上的其實是視頻監控數據。面對如此海量的視頻數據,傳統的“人防”所使用的規模化應用致使通過人的因素去辨別很難做到萬無一失,尤其是在智慧城市和智慧零售領域,復雜的監控點數以百萬計的時候,人員監控根本無法顧及所有遍及全國的連鎖監控場景。同時,監控人員的注意力也很難保證全天候都能準確高效地監控所有場景。此外,大部分“被動錄像”通常只能在“事件”發生之后通過調用NVR錄像進行回放取證,一方面商業損失已經產生無法挽回,另一方面,通過人工回放錄像取證的方式效率也非常低下。但是利用深度學習,在進行圖像檢測和識別時就無需人為設定具體的特征,只需要準備足夠多的圖進行訓練即可,通過深度學習的算法迭代就可以獲得較好的結果。

  在深度學習出現以前,智能視頻像科幻小說一般,僅僅停留在人們的腦海中,傳統機器學習的adboost、神經網絡、支持向量機、隨機森林、提升決策樹算法受限于其中因子發生改變(畫質、環境等)等又無法落地,因此可以說深度學習是真正解決安防智能化的顛覆性技術。

  按照現在復雜的商業零售及各種行業應用,只要加入新數據,并且有充足的時間和計算資源,隨著深度學習神經網絡層次的增加,識別率就自動提升,這是否比傳統算法表現更好呢?萬能的深度學習是不是能夠解決所有應用問題呢?事實上門檻還是比較高的。按照互聯網發展的驚人速度,直到現在深度學習的安防產品依然還沒有大規模出現,主要原因有三:

  其一,數據的來源標定。海量的視頻數據是基礎更是前提條件,誰掌握數據誰就有領先優勢。

  其二,計算資源海量消耗。隨著數據和神經網絡的訓練花費代價越來越高,所需算法模型的訓練時間也會越來越長,傳統的前端硬件化成本高得離譜。

  最后,訓練收斂算法難度。比較通用的卷積神經網絡(CNN),數據差異性會造成幾百層的網絡構架,訓練采用梯度下降的方式層次太多,數據初始化不合理就很難收斂,誤差變大。




【相關文章】

  • 新一代智能物聯網機房監控系統解決
  • 高清視頻監控系統選擇網絡交換機的
  • 水產養殖監控系統的監測與調控方法
  • 廣州單片機的指紋門禁系統的功能介
  • 廣州最新智能門禁考勤系統工作原理
  • 2017年安防監控系統設計方案與構成
  • 廣州門禁系統哪個品牌好


  • 上一篇:廣州門禁安裝:三角鎮完成400多戶出租屋信息化門禁鎖改造
    下一篇:廣州監控系統:如何辨監控錄像資料的真偽

    Keywords: 廣州四門門禁系統報價 食堂IC卡售飯機報價 指紋識別考勤機廠家 廣州視頻監控系統報價 閘機廠家 三輥閘機多少錢