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深度学习如何落地安防应用?

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深度学习如何落地安防应用?

发布日期:2017-06-07 00:00 来源: 点击:

“深度学习+安防”的应用

新疆安防监控">新疆安防监控目前深度学习主要的研究领域在语音识别和视觉方面,而且将深度学习应用到各个方向,可以不同的领域做出不同的技术创新。对于掌握了许多视频图像资源的安防行业来说,深度学习和安防的结合拥有比较高的契合度,即对图像和视频的分析,包括:

——在图像分析方面,比如人们熟悉的人脸识别、文字识别和大规模图像分类等,深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率,使得图像识别、语音识别,以及语义理解准确率大幅提升。

——在人脸方面,可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证对比、聚类以及人脸属性、活体检测等等。在智能监控方面,可以做人、机动车、非机动车视频结构化研究。

——在文字方面,小票的识别、信用卡的识别、车牌的识别,这些都是由深度学习的算法来做的。同时在图像的处理方面,在去雾、超分辨率、去抖动、去模糊,HDR、各种智能滤镜的设计都是用深度学习的算法。

有人说,新疆安防监控深度学习技术可谓安防行业的“颠覆性力量”,极大地推动了智能安防的发展。较之以往的传统智能算法,深度学习在解决视频结构化和人脸识别等方面更“智能”。比如视频结构化,把视频里面的人、机动车、非机动车及其特性都检测出来了,并且自动标注出来了,这样整个视频就变成了文档,可以进行文档性的搜索;人脸的布控系统,目前已在很多城市实时布控了,还有百米之外抓人,百米之外看到一个目标拉近然后进行人脸识别。随着深度学习算法的突破,目标识别、物体检测、场景分割、人物和车辆属性分析等智能分析技术,都取得了突破性进展。现阶段,不仅安防行业,越来越多的产业和企业在深度学习领域进行探索。当然我们也期待在深度学习甚至是人工智能的影响和各个安防生厂商的创新下,更多的智能安防产品能迅速落地应用,提高城市安防系统的工作效率!


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