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或许,我们正在经历和见证一场安防技术的变革

2017-06-14 18:54:30 来源:CPS中安网 责任编辑: xiatingyue 收藏本文
摘要:6月13日,“人工智能在安防行业的应用暨实战演练论坛”在深圳举行。一场关于人工智能与安防的探讨就此拉开了序幕。
  人工智能之于安防的必然性

  1956年,在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”的概念,计算机专家们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。同时,在20世纪,科学家将空间技术、能源技术、人工智能并成为三大前沿学科。然而在此后的十几年的时间里,由于网络能力不够,无法解决复杂的问题,人工智能进入第一次低谷。1980年,BP算法的出现,神经网络得到优化,但在1990年,由于计算能力受限,无法进行大规模的数据训练,人工智能再次进入低谷。直到2006年,深度学习的神经网络被提出,经过多年的发展,2013年,深度学习在视觉识别和语音识别上取得部分能力超越人类。而进入21世纪,科学家将基因工程、纳米科学、人工智能并成为三大前沿学科。

  我们可以看到,无论是20世纪还是21世纪,人工智能都是科学家们重点研究的对象。可以预见的是,在今后的很长一段时间内,所有行业仍然将大部分时间用于研究人工智能上,而任何关于人工智能取得的进展仍然将成为科技媒体的头版头条。

  纵观人工智能60年的发展历史,经历了多次“寒冬”,其中一个很重要的原因就是算法或神经网络无法继续深入下去。直到深度学习取得突破,则直接推动了人工智能的蓬勃发展。

  大华股份先进技术研究院研发总监郑韬认为,大数据技术的产生、算法的演进、庞大的市场需求则使深度学习得到发展。

  大数据技术。有数据统计,一年会产生超过5万亿小时左右的视频数据。这是一个没有人能全部看完并且会逐年增长的数字。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

  算法。基于深度学习的产品不需要复杂的计算逻辑,算法的优化使得深度学习训练可以短时间实现并得到验证。以人脸识别为例,天地伟业总工程师杨清永认为,基于深度学习的人脸识别算法已经超越人类,在2015年,其识别率就已经能达到96.4%。

  市场需求。仅2016年,就有超过3亿台新的前端安防设备被安装。 以公安行业为例,摄像头装的越多,带给警方的压力就越大,这意味着他们需要更多的人力来对这些视频图像或资料进行管理、查询。而最高效、最直接的方法就是提升摄像头的性能,让它变得更智能。

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关键词安防人工智能实战演练
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