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人工智能解决行人闯红灯问题

前不久,针对“行人闯红灯过马路”的交通恶疾,山东济南、江苏宿迁等地上岗了一批“斑马线上的电子警察”。这些“电子警察”是海康威视开发的人脸比对行人闯红灯交通管理报警体系,可对闯红灯人员进行人脸抓拍、提取人脸特征,并将数据送入后端海康脸谱人脸信息归纳运用体系,完成人脸动态比对、实时预警等功能,闯红灯的进程也会被路旁边的大屏实时曝光。经过这种视频剖析、运动盯梢、人脸检测和辨认技能在智能交通范畴的全新归纳运用,宿迁市的行人及非机动车闯红灯的违法行为下降70%。



  2017年夏日青岛世界啤酒节期间,高峰时每天入园超越10万人次。青岛开发区警方借助依图智能安防渠道,初次将人脸辨认体系运用于大型安保活动实战。运用高清摄像头捕捉收集人脸图像,0.8秒内就能锁定可疑人员,完成人像辨认成功率为98.1%、辨认报警类似度为85%的高功率,抓拍辨认可以秒级反应,为快速鉴别和即时抓捕供给技能支撑。啤酒节开幕两周就捕获网上在逃人员22名、吸毒人员11名,当场捕获扒窃嫌疑人5名,让警情“零接报”。

  在重庆渝中区,当地警方运用智能化的人像比对体系,在40个作业日内辨认出69名嫌疑人,比较人工功率进步200倍。以前要从数十甚至上百小时的监控视频里找到要害画面,仅靠人力进行图像辨认,就像难如登天,功率低、准确性也难以保证。

  在交通、公安、楼宇甚至个人住所等需求安全防备和维护的范畴和场所,人工智能正在深化改变着安防职业的相貌,给人们的作业日子加上一道智能化的安全屏障。

  成为现代安防范畴的催化剂和助推剂

  安防职业具有数据信息量大、数据层次丰厚的特征,现在安防监控范畴已进入数据大爆炸的年代。专家指出,面对井喷式增加的视频监控数据量,停留在浅层次剖析辨认的传统智能算法,已无法满意深层次数据价值发掘的需求。因而人工智能在安防职业的落地瓜熟蒂落并日渐深化,现在已广泛运用于公安体系的身份鉴别、组成追逃、侦办破案、效劳民生等各项事务之中。

  浙江大学核算机学院人工智能研讨所教授李玺介绍说,安防范畴非常复杂,电子锁、指纹门禁、监控摄像头、传感器、报警器等,都属于传统安防范畴的硬件设备。传统安防首要是视频安防,由于“眼见为实”,视觉信息相对而言显得非常重要。

  传统的安防只是发生数据的设备,没有办法进一步对数据进行剖析后发生价值,数据也需求人去读取、剖析,功率较低。人工智能则经过一系列软件与算法,进步功率、精准度和覆盖率,可以从海量数据中发掘出有用信息,从而成为现代安防范畴的催化剂和助推剂。

  李玺说,最直观的比如就是人脸辨认,这项通用性技能与安防结合,可以处理安防的痛点。比如一个城市有20万个摄像头,光靠人力根本看不过来。人工智能可以进行粗加工,包含紧缩视频、检测中心事情、剖析拥堵状况,以及对信息进行有用组合等。人工智能的优势还在于可以拓宽人的才能鸿沟,比如剖析20万个摄像头读取到的信息,构成精准的剖析报告,协助人们决议计划。并且,经过人工智能算法,在视频收集时就把最要害的画面,包含人的面孔、车辆的车牌等准确捕捉下来,这些画面第一时间传送到后端的智能剖析体系,无需过多人工干预,剖析又快又准。

  “可以说,安防是人工智能最具市场前景的范畴。”海康威视研讨院智能算法部负责人孟祥广以为,视频监控的高清化和网络化,以及大体量数据,为人工智能供给了坚实的根底。一起,为了处理海量监控视频中无用数据吞没少量有价值数据的问题,在职业数据越来越丰厚的趋势下,迫切需求更智能化的产品来处理视频体量激增带来的有用剖析问题。

  传统的安防技能和体系具有必定的智能化,但新一代人工智能带来的是愈加颠覆性的改变。专家表明,传统的智能算法一般是经过人工来规划特征,往往具有很大的主观性,也依赖于规划者本身的经历和技能水平。而深度学习算法是经过机器主动从数据中学习出特征。因而,根据深度学习算法的人工智能可以很好地处理很多传统智能算法无法处理的问题,也给安防范畴带来巨大改变:准确率更高,环境适应性更强,辨认品种更丰厚。

  依图科技首席执行官朱珑说,从2014年到现在,人工智能算法的精度从十万分之一进步到了十亿分之一,人脸辨认算法精度已有了万倍增加。而跟着算法精度的进步,人工智能技能逐步“解锁”更多职业场景,“人工智能+安防”会把安防水平再举高一个台阶,终究从“人防”升级到“机防”的智能防控预警。这也是安全城市的根底和“大脑”,对全球安防职业都具有跨年代的含义。

  运用场景将日益丰厚

  人工智能研讨的深化和深化,给安防职业带来的改变也愈加超乎幻想,可以发挥作用的运用场景越来越多。

  海康威视高档体系技能工程师吴良军以为,“人工智能+安防职业”未来的开展趋势首要体现在两点:一是人脸辨认在生物辨认范畴逐步成为干流。在生物辨认范畴,现在指纹辨认仍占主导地位,但由于指纹易磨损、假造本钱低,在长时间稳定性和安全性上存在问题;虹膜辨认尽管安全性最高,但昂扬的本钱也使其短期内难以大规模推行。人脸辨认由于其非接触性、非强制性、高并发性,运用场景更为丰厚。

  二是边际智能成为大势所趋。跟着万物互联年代的到来,核算机视觉范畴前端设备发生的图片、视频数据量巨大,如悉数将其会聚到云核算数据中心进行智能剖析,将对通信的带宽要求和实时性要求等带来无限压力。这就要求就近供给边际智能效劳,将人工智能算力或揣度才能逐步从云迁移到边际侧。以海康威视为例,其“AICloud”(人工智能云)框架就经过云边融合的方法,将智能前置到摄像机,能让感知了解更精准、数据分级更灵敏、事务呼应更灵敏。

  与此一起,“人工智能+安防职业”的开展也存在应战。专家指出,在人工智能本身范畴,深度学习理论根底没有齐备,缺少演绎推理才能;人工智能芯片的研发尚处起步阶段,现阶段人工智能技能的大规模运用本钱还比较高;机器学习根据概率统计,再好的技能也做不到100%的准确率,智能运用需求与处理方案相结合才能给用户带来良好的运用体验,更好地发挥技能和产品的价值。

  此外,人工智能需求很多数据作为支撑。但详细到安全、交通、金融等各个职业,数据是中心资源,遭到职业维护。人工智能研讨现在还无法对数据进行打通和全面化的剖析,无法构成真实的“大脑”,这在必定程度上也约束了其开展。

  朱珑以为,人工智能在安防范畴的运用不只是运用层面的问题,本质上是由人工智能驱动、融合大数据和云核算的体系工程。

  李玺说,人工智能和安防范畴的进一步结合,还需更多懂技能的复合型人才。一起,学术界要更重视底层技能和根底性、前瞻性技能的打破,与工业开展构成互补。理想的人工智能形式,是机器能像人一样进行推理、决议计划、联想,完成真实的智能剖析。

 

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