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監控系統邁向深度智能時代

返回列表 來源:星牛監控 瀏覽:- 發布日期:2017-05-10 13:52:58【

       近年來,深度學習在語音識別、圖像識別、自然語言處理等應用中取得了顯著的成效。深度學習也正影響著安防企業,影響著智能視頻分析技術。智能視頻分析是計算機圖像視覺技術在安防領域應用的一個分支,是一種基于目標行為的智能監控系統技術,其支持的功能主要有:人車物特征識別采集、人員及物件行為報警、視頻信號及質量診斷、視頻增強處理、圖像比對、視頻摘要、內容分揀等。深度學習解決了傳統智能視頻分析技術人工選擇特征準確率低、淺層學習模型無法解析大數據等問題,使視頻分析過程中識別準確率更高、環境適應性更好、識別種類更豐富。大數據時代為算法研究提供了高效的計算工具,而數據量的增加也意味著需要更復雜的視頻分析算法模型來詮釋和挖掘這些數據,使占有巨大存儲資源的視頻數據發揮出更多的價值。     

安防行業中不少企業已經在紛紛布局智能前端的市場,以安防龍頭企業為例,它們推出的前端攝像機中內嵌深度學習算法,具有結構化信息提取、小型人臉庫比對、人體屬性分析、人員流量統計、道路實況檢測、車輛特征識別、全景監控等多種功能,將前端設備的智能化應用發揮到極致。此外,還將人眼仿生、MSS多光譜成像、被動紅外熱成像技術等技術融入其中,可對因環境造成的圖像模糊昏暗進行亮度與清晰度的還原,還能實現環境測溫、防火防盜等功能,引導著前端設備在深度智能化這條路上越走越遠。

     前端設備插上了深度智能的翅膀作為視頻監控的前端設備,監控攝像機是整個監控系統的重要組成部分,它經歷了從模擬到數字化、網絡化、高清化以及智能化的發展歷程。視頻圖像來源是視頻監控系統的第一環,運用傳統的攝像機存在很大的局限性,如檢測準確率不高,漏抓誤報比較多,抓拍不清晰,圖像質量不理想等。前端攝像機內置深度學習算法,可以對人臉、車輛等關鍵信息進行快速定位抓拍,有效解決漏抓誤報問題,也能為后端分析服務器提供更清晰、更高質量的圖片,更出色的成像效果大大提升了后端的資源利用率,同等條件下可大幅節省中心部署空間,同樣的投入可以產生更大的效用。

監控系統邁向深度智能時代

   

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