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广州监控系统:深度学习是解决安防智能化的颠覆性技术

作者:admin 时间:2016-10-22 11:16

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 根据广州门禁安装公司了解到,庞博赌场-欧普斯赌场-四季赌场官网:2016年中国国际社会公共安全产品博览会将在相关部门的支持下,在广大安防企业和科研单位的共同参与下,展会定于2016年10月25-28日在北京中国国际展览中心(新馆)举办。本届博览会将以“推进平安中国、创建智慧城市、服务经济社会、保障民生安全”为主题。

  2016北京安博会将占用中国国际展览中心(新馆)的全部展馆,展览总面积达10万平方米,展位数量约4800个,参展企业超过900家。

  2016年安防行业发展速度较快,跨界融合成为行业内企业发展的趋势,很多企业立足于安防,开始辐射相关民生领域。从当前安防领域的现状和发展趋势来看,我们总结了10大关键词,它们分别是:“生物识别、安防大数据、机器人、云停车、公安图侦系统、联网应用、反恐法、VR/AR、深度学习、人证合一+人脸识别”,我们将和业界领先的安防企业一起对这10大关键词逐一进行剖析。

  2016安博会看点之:深度学习

  深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。今年很火的机器人和深度学习也有密切的关系,针对这一热点,悠络客副总经理刘冬冬为我们解读了本次安博会上的看点:

  问:您能否给我们预测一下深度学习在本届安博会会有哪些精彩看点?

  刘总:传统的安防监控基本以“人防”为主,也即靠眼睛去看,缺点是不可控。随着监控视频路数增加,需要同时查看的数目也会相应增加,其直接影响就是付出超高的人力成本却未必能达到期望的工作效率及准确性。正是认识到这个原因,现在的安防监控系统都开始以“技防”为趋势,逐渐研发出采用无间歇工作的深度学习智能算法来代替无法长时间保持的人眼对监控视频进行识别,真正让安防落地。在本届安防业盛会上,预计深度学习方面出现的产品将侧重视觉检测,视觉跟踪,视觉识别三个主流方向。

  问:您如何看待深度学习未来的发展,又会对安防行业产生哪些影响?

  刘总:“深度学习”的概念最早由多伦多大学的Geoff Hinton和他的同事于2006年提出。深度学习其实是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立模拟人脑神经元进行分析学习的神经网络。它模仿人脑的机制来解释分析数据,例如图像、声音和文本,而占大数据总量60%以上的其实是视频监控数据。面对如此海量的视频数据,传统的“人防”所使用的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失,尤其是在智慧城市和智慧零售领域,复杂的监控点数以百万计的时候,人员监控根本无法顾及所有遍及全国的连锁监控场景。同时,监控人员的注意力也很难保证全天候都能准确高效地监控所有场景。此外,大部分“被动录像”通常只能在“事件”发生之后通过调用NVR录像进行回放取证,一方面商业损失已经产生无法挽回,另一方面,通过人工回放录像取证的方式效率也非常低下。但是利用深度学习,在进行图像检测和识别时就无需人为设定具体的特征,只需要准备足够多的图进行训练即可,通过深度学习的算法迭代就可以获得较好的结果。

  在深度学习出现以前,智能视频像科幻小说一般,仅仅停留在人们的脑海中,传统机器学习的adboost、神经网络、支持向量机、随机森林、提升决策树算法受限于其中因子发生改变(画质、环境等)等又无法落地,因此可以说深度学习是真正解决安防智能化的颠覆性技术。

  按照现在复杂的商业零售及各种行业应用,只要加入新数据,并且有充足的时间和计算资源,随着深度学习神经网络层次的增加,识别率就自动提升,这是否比传统算法表现更好呢?万能的深度学习是不是能够解决所有应用问题呢?事实上门槛还是比较高的。按照互联网发展的惊人速度,直到现在深度学习的安防产品依然还没有大规模出现,主要原因有三:

  其一,数据的来源标定。海量的视频数据是基础更是前提条件,谁掌握数据谁就有领先优势。

  其二,计算资源海量消耗。随着数据和神经网络的训练花费代价越来越高,所需算法模型的训练时间也会越来越长,传统的前端硬件化成本高得离谱。

  最后,训练收敛算法难度。比较通用的卷积神经网络(CNN),数据差异性会造成几百层的网络构架,训练采用梯度下降的方式层次太多,数据初始化不合理就很难收敛,误差变大。




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