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2017年10月29日下午13:00,“Intel人工智能改变安防”主题发布会在深圳福田喜来登大酒店隆重召开。发布会上,Intel宣布携手领先的人工智能+解决方案提供商智芯原动(IC ...
2017年10月29日下午13:00,“Intel人工智能改变安防”主题发布会在深圳福田喜来登大酒店隆重召开。发布会上,Intel宣布携手领先的人工智能+解决方案提供商智芯原动(ICETech)发布基于NVR和IPC的视频结构化解决方案,推出基于Apollolake CPU+GPU架构的深度学习视频结构化算法,达到全实时处理,致力于将人工智能全面部署安防物联网,推动智能安防的加速落地。 近年来,随着人工智能的快速发展,以及深度学习在人工神经网络优化方面获得的突破,人工智能的应用也拓展到多个行业。安防行业作为集高清视频、智能分析、云计算等技术融合的行业,也从单一的安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化方向发展,为用户提供更多基于深度学习的智能解决方案。这其中,人工智能离不开大数据和高强度的计算,而安防行业正是具有庞大数据量和复杂数据层次的领域,二者注定会在日新月异的AI发展浪潮中面临新一轮挑战。 深度学习与人工智能的现状 人工智能离不开大数据和高强度的计算,而深度学习正是凭借“大数据+大模型+大平台”的特有属性成为了人工智能的核心驱动力与技术之一。在Intel看来,让 AI 得以在不同的产业中得到充分的运用才能创造最大化的社会价值。但截至目前,关于它的研究依然处于监督学习的方式。未来,如果想在AI领域实现从技术升级迈向产业升级,则需要在计算能力突破,即人工智能的能力提升、性能和适应性不断突破。 深度学习与人工智能面临的挑战 作为人工智能应用的一种形式,深度学习在实际表现中需要不断的数据训练与算法调整,也就需要海量数据与强大计算能力的支持与存储,视频监控的成像是否清晰、传输是否高效可靠、后端的数据中心是否能够及时处理相关数据并形成有效反馈,都是安防企业首要面临的挑战。 举个例子,在安防行业涉及的数据信息类型很多。以数据的结构类型来看,包括了各类非结构化、结构化以及半结构化信息。非结构化数据主要指视频录像和图片记录,如监控视频录像,车辆卡口图片,人脸抓拍图片,报警抓拍图片等;结构化数据则包括运维数据记录,摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库;半结构化数据则如人脸建模数据,指纹记录等。这些信息在连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两分钟,甚至一两秒。这些信息更新频率特别快,几乎每时每刻都在大量产生。要从这些大量的信息里快速高效的筛选有效信息,安防企业务需要具备以下能力:一是提升对非结构化信息的处理能力和效率,准确和快速地处理视频图像并提取有用信息的能力; 二是针对性的改进目前的大数据处理技术以及平台框架,提供针对安防数据信息的快速检索机制,形成有针对性的海量安防数据信息处理架构,从这些大量的结构化和半结构化信息中快速检索和分析。 深度学习与人工智能技术的发展趋势 智芯原动携手Intel发布基于NVR和IPC的视频结构化解决方案 AI NVR解决方案: AI NVR解决方案, 其强大的平台处理功能有: IPC解决方案, 其强大的平台处理功能有: 随着智能终端崛起、深度学习场景的丰富和计算存储的融合都将加速人工智能应用,终端智能化和计算存储边缘化将成为一种趋势。此次,Intel与智芯原动基于NVR和IPC共同打造的视频结构化解决方案对于安防行业来说是一个新的里程碑。未来,智芯原动依旧会在算法上不断深入开拓,在技术上不断完善。相信在不久的将来,我们会给安防行业带来新一轮的惊喜。 |