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探討人工智能在雪亮工程中的應(yīng)用

   日期:2018-11-25     瀏覽:1686    

雪亮工程的社會(huì)背景和技術(shù)環(huán)境比之以往的視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)完全不同。因此系統(tǒng)建設(shè)的目標(biāo),或者人們對(duì)系統(tǒng)的期望和要求也完全不同。圖像信息的深化應(yīng)用是必然的目標(biāo),人們希望通過雪亮工程,突破智能監(jiān)控的天花板,讓智能系統(tǒng)那美好的前景,不再是可望而不可及,能落地開花,將視頻監(jiān)控系統(tǒng)提升到新的高度(技術(shù)水平)。



實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo),自然要涉及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等新一代信息技術(shù)的支撐,特別是人工智能的應(yīng)用。



人工智能(AI-ArtificialIntelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支,是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門邊緣和交叉學(xué)科。現(xiàn)已發(fā)展成具有完整的學(xué)科體系;獨(dú)特的研究方法和非常廣泛應(yīng)用領(lǐng)域的獨(dú)立的學(xué)科。



由于深度學(xué)習(xí)優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力;對(duì)數(shù)據(jù)更本質(zhì)的刻畫;快速的知識(shí)積累,拓展了人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域,使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠完成更多的任務(wù),實(shí)現(xiàn)更多的應(yīng)用;勢(shì)如破竹地攻克了一些長(zhǎng)期未能解決的難題,使得人們企盼的智能機(jī)器變?yōu)榭赡埽斯ぶ悄懿辉偈侨藗兊钠谕墙谘矍埃踔良磳?shí)現(xiàn)。如、無人駕駛汽車、預(yù)防性醫(yī)療與健康管理等。



可以說,人工智能界終于找對(duì)了方向,實(shí)現(xiàn)了大爆發(fā)。人類第一次如此接近了人工智能的夢(mèng)想;真正、真實(shí)的看到了人工智能輝煌的未來。



人工智能是支撐自動(dòng)(智能)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)。也是安防(視頻監(jiān)控)系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù),或者說:安防是人工智能研究(應(yīng)用)的重要領(lǐng)域。雪亮工程應(yīng)時(shí)而出,自然成為人工智能新的研究和應(yīng)用領(lǐng)域。具體應(yīng)用主要有:



一、實(shí)施功能的自主化



視頻監(jiān)控系統(tǒng)包含許多遙控和編程控制功能和子系統(tǒng),如、攝像機(jī)的目標(biāo)跟蹤;多個(gè)攝像機(jī),或攝像機(jī)與系統(tǒng)其它設(shè)備的多機(jī)聯(lián)動(dòng)、功能聯(lián)動(dòng)等遙控和編程控制功能或子系統(tǒng)。這些功能是由人的操縱或預(yù)先設(shè)定的程序控制來完成。采用人工智能,可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自主動(dòng)作,如、攝像機(jī)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo),然后自主地進(jìn)行跟蹤;根據(jù)目標(biāo)的行為,自主地與相關(guān)攝像機(jī)和其它設(shè)備進(jìn)行聯(lián)動(dòng)。



機(jī)器人、無人機(jī)等是人工智能的重要研究領(lǐng)域,涉及人工視覺、人工觸覺等技術(shù)。目前廣泛應(yīng)用于安防領(lǐng)域的這些設(shè)備基本上還是遙控裝置。采用人工智能技術(shù),可以逐漸實(shí)現(xiàn)動(dòng)作的自主動(dòng)性,如通過人工視覺,感知目標(biāo)的特征、形態(tài)、距離和速度等,自主地跟蹤目標(biāo)、避障、制動(dòng)和發(fā)動(dòng)攻擊等;通過人工觸覺,感知物體的重量、虛實(shí)、光滑度等,自主地抓物或采用相應(yīng)的失能處置。



通常,自動(dòng)化系統(tǒng)分為三個(gè)層次:遙控、編程控制和自主動(dòng)作。顯然、后者技術(shù)難度最高,是自動(dòng)化的最高境界——智能化。但并不是所有系統(tǒng)和設(shè)備都需要智能化,各層次的產(chǎn)品適應(yīng)不同的應(yīng)用,并非都要實(shí)現(xiàn)自主動(dòng)作。



二、提高動(dòng)作的精準(zhǔn)性和效率



視頻監(jiān)控系統(tǒng)中許多功能和子系統(tǒng)已采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,進(jìn)行價(jià)值判斷,提高性能與能力。若采用深度學(xué)習(xí),就可以進(jìn)一步提高它們的學(xué)習(xí)能力。如圖像系統(tǒng)的生物特征識(shí)別(人臉、指紋等)、圖像內(nèi)容分析及搜圖等系統(tǒng),通過深度學(xué)習(xí)可提高識(shí)別、判斷、搜索的精準(zhǔn)性和效率;同時(shí)可以增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力、環(huán)境適應(yīng)性,提高其實(shí)用性,擴(kuò)展其應(yīng)用的范圍。



攝像機(jī)圖像調(diào)節(jié)(光、焦、抖動(dòng))、寬動(dòng)態(tài)、數(shù)字降噪及透霧等功能都是通過軟件來實(shí)現(xiàn)的。通過機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練,可以不斷的優(yōu)化算法,獲得更佳的圖像效果。在此基礎(chǔ)上,產(chǎn)生了軟件定義攝像機(jī)的概念。



改進(jìn)圖像內(nèi)容分析及搜圖等系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法,提高目標(biāo)分類、行為判斷、搜索的精準(zhǔn)性和效率。特別是通過深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練,提高圖像分類特征表示的精細(xì)(粒)度,提高圖像標(biāo)識(shí)的精準(zhǔn)性。為系統(tǒng)學(xué)習(xí)提供高質(zhì)量的、深層次的數(shù)據(jù),逐步實(shí)現(xiàn)圖像信息的(半)結(jié)構(gòu)化處理。在通常的監(jiān)控環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)圖像中事件的標(biāo)識(shí);人臉識(shí)別的應(yīng)用;以及步態(tài)識(shí)別、聲紋識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)的突破和初步應(yīng)用。在進(jìn)行圖像內(nèi)容標(biāo)識(shí)時(shí),數(shù)據(jù)融合對(duì)提高標(biāo)識(shí)的精準(zhǔn)性和深度有很大的幫助。數(shù)據(jù)融合也有助于感知前端的完善和云邊結(jié)構(gòu)的構(gòu)成。



三、提高系統(tǒng)的決策水平



安防和視頻監(jiān)控系統(tǒng)中存在著各種各樣的決策系統(tǒng),大如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警系統(tǒng)和預(yù)案(專家)系統(tǒng);小如圖像調(diào)節(jié)的算法、目標(biāo)跟蹤的方案。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),提高預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,預(yù)案等專家系統(tǒng)的決策水平;圖像搜索的策略等,這些決策水平的高低,決定系統(tǒng)的應(yīng)用水平和功能滿足業(yè)務(wù)需求的能力。



通過人工智能的應(yīng)用,深化圖像信息的應(yīng)用;破解公共安全難題;構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,安全預(yù)警體系,促進(jìn)和加快現(xiàn)代安全體系的建立,是中央對(duì)公共安全的要求,也是雪亮工程建設(shè)的重要目標(biāo)。



上述應(yīng)用本質(zhì)是大數(shù)據(jù)處理,我們通過從新的、更多的角度(維度)和深度,觀察世界(事務(wù)),來提高洞察、決策、程序優(yōu)化的能力;通過數(shù)據(jù)融合,挖掘圖像的深層次的信息,真正發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。



四、人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景



場(chǎng)景,是指技術(shù)應(yīng)用的(外界)環(huán)境。是充分發(fā)揮技術(shù)本質(zhì)能力的外部條件,或技術(shù)可以適應(yīng)的外部條件。通常智能系統(tǒng)要求建立稍加限制的應(yīng)用環(huán)境(場(chǎng)景),以保證技術(shù)本質(zhì)能力的發(fā)揮。因此、場(chǎng)景(環(huán)境因素)也成了限制技術(shù)應(yīng)用和影響應(yīng)用效果的重要因素。顯然、外部條件的限制越少(低),技術(shù)的環(huán)境適用性越好。



人工智能的出現(xiàn),特別是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,正逐漸突破環(huán)境因素的限度。使智能系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境(場(chǎng)景)日益自然、自由。如在通常的監(jiān)控系統(tǒng)環(huán)境保護(hù)下,實(shí)現(xiàn)許多智能化技術(shù)的應(yīng)用。我們也把解決視頻監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)存問題和不足,寄望予人工智能。



從應(yīng)用場(chǎng)景的角度,分析人工智能智能在雪亮工程中的應(yīng)用,還可以更直觀和清晰地表現(xiàn)出人工智能技術(shù)的切入點(diǎn)、可以解決的具體問題和可能實(shí)現(xiàn)的效果。



雪亮工程中人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景主要有:



圖像標(biāo)識(shí)



標(biāo)識(shí)圖像是圖像信息結(jié)構(gòu)化的一個(gè)途徑。人工智能將是實(shí)現(xiàn)圖像標(biāo)識(shí)的主要的技術(shù)方法。這里暫且稱之為半結(jié)構(gòu)化。圖像標(biāo)識(shí)包括:



標(biāo)識(shí)圖像中的目標(biāo),它需要截取一(幾)幀圖像。目前大多系統(tǒng)都可完成這個(gè)功能。如標(biāo)識(shí)視頻圖像中的人或車。人工智能化應(yīng)用于該場(chǎng)景,有助于目標(biāo)的標(biāo)識(shí)更精準(zhǔn)、更精細(xì)。



標(biāo)識(shí)圖像中的事件,需要分析一段視頻圖像(一個(gè)圖像序列),屬視頻語義解釋。目前,很多應(yīng)用離業(yè)務(wù)需求尚有差距。深度學(xué)習(xí)將為解決這一問題提供一個(gè)新思路和方法。



人臉識(shí)別



深度學(xué)習(xí)很可能實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的突破,而且解決問題的速度之快會(huì)令人驚訝。



模式識(shí)別,是傳統(tǒng)人臉識(shí)別的基本方法。要求系統(tǒng)定義人臉、建立特征庫(kù)和稍加限制的環(huán)境。在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)后,一直沒有實(shí)質(zhì)性進(jìn)步,距實(shí)用化尚有很大距離,特別是在通常的視頻監(jiān)控環(huán)境下。



深度學(xué)習(xí),通過模仿人的思維過程,產(chǎn)生大量的、深層的數(shù)據(jù)分布式特征的表示,經(jīng)大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,使圖像的分類表示越來越精細(xì),知識(shí)積累愈加豐富,很快就產(chǎn)生許多實(shí)用性的成果。基于深度學(xué)習(xí),將會(huì)導(dǎo)致生物特征識(shí)別方法和模式的創(chuàng)新。使人臉識(shí)別在通常的監(jiān)控環(huán)境下,得以實(shí)現(xiàn)。



同樣,深度學(xué)習(xí)也將支持步態(tài)識(shí)別、聲紋識(shí)別等新技術(shù)得到初步的應(yīng)用。



構(gòu)建城市空間狀態(tài)圖像



把系統(tǒng)前端設(shè)備(攝像機(jī)等)感知的信息,通過深度學(xué)習(xí),生成反映城市狀態(tài)的原始、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的可視化表示。是觀察城市實(shí)時(shí)狀態(tài)、動(dòng)態(tài)變化的最佳、最直觀方式。



視頻信息對(duì)構(gòu)建城市空間狀態(tài)圖像具有最大的價(jià)值,前提是實(shí)現(xiàn)視頻語義的理解。



視頻信息可直接生成空間狀態(tài)圖像。如人流密度、分布,車輛密度等。



通過深度學(xué)習(xí),從視頻信息中產(chǎn)生城市狀態(tài)深層數(shù)據(jù)的可視化表示。如道路擁堵指數(shù)、人流踩踏風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等。



非視頻信息經(jīng)大數(shù)據(jù)處理,也可生成空間狀態(tài)圖像。如高危人、物、活動(dòng)的分布,城市人口狀態(tài)等。



而且,多種數(shù)據(jù)的融合是構(gòu)建空間狀態(tài)圖像的最有效方法,可以提高狀態(tài)圖像的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。



風(fēng)險(xiǎn)管控



風(fēng)險(xiǎn)管控是現(xiàn)代安全的基本功能(要素)。



傳統(tǒng)安全,風(fēng)險(xiǎn)分析的目的是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的脆弱性。通過系統(tǒng)加固(建設(shè)),降低風(fēng)險(xiǎn)到可接受的程度。風(fēng)險(xiǎn)分析是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的依據(jù)(方法)。



現(xiàn)代安全,風(fēng)險(xiǎn)管控的目的是發(fā)現(xiàn)安全環(huán)境可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。采用適當(dāng)?shù)拇胧乐刮kU(xiǎn)事件的發(fā)生。風(fēng)險(xiǎn)分析是系統(tǒng)功能(要素)。



風(fēng)險(xiǎn)分析,通過對(duì)影響安全的諸多因素(政、經(jīng)、社)的大數(shù)據(jù)處理。洞察和判斷宏觀的安全狀態(tài)及可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn);通過對(duì)敏感人、物、時(shí)、地、突發(fā)、形勢(shì)等的大數(shù)據(jù)處理,判斷各類事件發(fā)生的可能性(風(fēng)險(xiǎn)高低)。



空間狀態(tài)圖像反映安全環(huán)境的實(shí)時(shí)狀態(tài),狀態(tài)的變化是趨勢(shì),良性的保持;不良的就是風(fēng)險(xiǎn),采取適當(dāng)方式改善。就是風(fēng)險(xiǎn)管控和預(yù)警。



風(fēng)險(xiǎn)管控系統(tǒng)具有自主成長(zhǎng)性,在大數(shù)據(jù)的支持下、通過迭代式的訓(xùn)練,可不斷的提高系統(tǒng)的洞察、判斷的能力和風(fēng)險(xiǎn)分析的準(zhǔn)確性。



空間狀態(tài)預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)



交通管理系統(tǒng)是典型案例,傳統(tǒng)系統(tǒng)以交通信號(hào)的實(shí)時(shí)控制為核心,希望能實(shí)現(xiàn)點(diǎn)、線、面的控制及最佳綠信比。但實(shí)踐證明,傳統(tǒng)控制方法(信號(hào)的實(shí)時(shí)控制)實(shí)現(xiàn)不了這些目標(biāo);現(xiàn)代(城市)交通管理系統(tǒng)必須采用現(xiàn)代控制理論,通過多變量的空間狀態(tài)分析,進(jìn)行區(qū)域性(整體空間)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié),來實(shí)現(xiàn)道路資源與車流狀態(tài)的匹配。



風(fēng)險(xiǎn)管控更是典型的現(xiàn)代復(fù)雜系統(tǒng)。所謂發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn),采用適當(dāng)?shù)拇胧乐刮kU(xiǎn)事件的發(fā)生,實(shí)質(zhì)上、是空間狀態(tài)的預(yù)測(cè)和多方位、立體化的安全體系的調(diào)節(jié)。



概括的講,雪亮工程是人工智能最適配的應(yīng)用場(chǎng)景,除上述幾個(gè)方面外,還有許多可為人工智能大展身手的場(chǎng)景。總之,雪亮工程為智能監(jiān)控提供了新的舞臺(tái),通過人工智能的應(yīng)用,極大地提升視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平,解決傳統(tǒng)系統(tǒng)的缺欠和不足。真正使視頻監(jiān)控的眼睛更加雪亮。同時(shí),也成為行(企)業(yè)轉(zhuǎn)型、升級(jí)的切入點(diǎn)。將安防行業(yè)的改革引入新的階段。



特別提示:本信息由相關(guān)企業(yè)自行提供,真實(shí)性未證實(shí),僅供參考。請(qǐng)謹(jǐn)慎采用,風(fēng)險(xiǎn)自負(fù)。


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