当看到一把锁被撬开,当暗藏的针孔摄像头曝光在荧幕中,当一起起入室盗窃的案件接连发生,我们不由得惊出一身冷汗,安全何在?
在2016年,人工智能给了我们答案。超感IPC、感知型摄像机等都在证实,智能化是视频监控网络化与高清化之后新的竞争热点。
而人工智能在安防上的应用尚未普及,这又是为何呢?
算法优化亟待突破
人工智能于安防上的应用无出两点:其一,是视频结构化技术;其二,是大数据技术。
视频结构化技术包括目标检测、目标跟踪和目标属性提取三点。很好理解,首先要根据视频检测目标是否为有效目标,其次在目标移动过程中判断并找到视频质量最高的一瞬间进行抓拍,最后记录目标属性,例如姓名、年龄等。
大数据技术包括海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。简单解释,是数据的储存、管理、访问,根据算法分析数据,以及利用机器学习算法自动开展多种分析计算,进行风险预测和评估。
无论是目标跟踪判断,亦或是机器分析数据,算法都起到至关重要的作用。而深度优化算法则成为人工智能在安防领域的重中之重。这也是人工智能之于安防亟待突破的一点。
梯度下降算法
目前,梯度下降算法是最优算法。虽然其实用性不高,但许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。
人工智能在安防的应用中,梯度下降算法可以递归性地逼近最小偏差模型,深度优化算法。
优化算法也是华泰科捷追求、探索的目标。我们致力于实现在前端复杂环境下采集海量、精准、高质量的关注物体数据样本,突破性提升后续算法模型的加速、算法性能提升及深度学习模型优化。
安防不可忽视,华泰科捷正乘着科技的翅膀,在人工智能的疆场下驰骋。
相信不久的未来,优化算法的开发,定能让人工智能走进千家万户,为你的安全保驾护航。
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