深度学习为何被称为安防行业的颠覆性力量

阅读 62  ·  发布日期 2017-07-06 14:11:39  ·  admin

近日,以“科研·产业·融合”为主题的2017CCF青年精英大会在北京国家会议中心举行。本次大会由中国计算机学会(CCF)主办,Xtecher协办。大会邀请了30+位学界大咖,首次曝光12项高精科技,并设有人工智能、大数据、云计算、信息安全、综合领域等5大前沿技术头脑风暴会。香港中文大学教授汤晓鸥做了主题为《人工智能的明天,中国去哪?》的分享。

深度学习

未来已经可以预见

人工智能和深度学习

有什么关系?

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人工智能真正落地的部分就是深度学习!当做某一件特定事情时,数据量及参数量大到一定程度之后,机器就可能在做这件事情上超过人类。

汤晓鸥:比如说给了一张人脸照片,它就可以给你对应出这个人的名字;给一个物体的形状,它就可以告诉你是什么物体;给一个车的行驶场景,它就可以给你输出这个车应该往哪儿拐;给一个棋局,它能算出下一步怎么走;给一个医疗的图像,它就能帮你判断这是什么病……实际上就是这样的一个过程。

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柯洁对阵AlphaGo

还是谷歌最厉害,每年120亿美金的研发投入没有白投,开发了一只阿尔法狗横扫了世界棋坛,这盘棋下完之后人工智能就不需要我们解释了,大家忽然都明白了,人工智能原来是这么回事儿,就是下棋。

最近这几年深度学习确实在学术界、工业界取得了重大的突破。第一个突破是在语音识别上,语音识别取得了巨大成功以后,深度学习紧接着在视觉方面又取得了重大突破。接着人工智能在自动驾驶领域也取得了一些重大的突破,现在比较热门的是医疗影像方面,借助人工智能进行诊断。而同样,深度学习也来到了安防产业。

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“深度学习+安防”的应用

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汤晓鸥: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。

——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。

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——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。

颠覆传统的力量

汤晓鸥: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,深度学习在智慧城市的建设发展中更显得尤为重要。?

打造智慧城市

实际上,像传统的安防企业,通常仅仅只是赚取产品售卖的第一道钱,导致企业可能在城市有相当多的项目资源,但并不能给予企业更多的实际价值。而人工智能的接入,就是将这些资源再次盘活,产生第二第三第四道运营的实际收益,加之大数据的不断累积,必然会能够创造更多的社会价值。

未来发展看,以人工智能于深度学习为基础技术的物联网将成为智慧城市的末梢神经,实现信息感知数据采集,而城市级物联网接入管理与数据汇聚平台将成为智慧城市的中枢神经系统。物联网产品在智慧城市领域的深度而广泛的应用,将推动我国智慧城市建设和发展进入纵深阶段。