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人工智能计算机视觉为安全监控提供智能眼睛

时间:2019-03-29 01:57 作者:admin 点击:

近年来,该行业也看到了基于数据的人工智能学习和识别技术的相当流行的概念。 他们与安全保护有什么关系? 如何在安全监控中应用? 目前人工智能最常见的应用是什么

结合数据采集的安全人工智能

自道路监控系统在世界范围内兴起以来,世界各国的城市监控建设即将进入扩张和结构变革阶段。 在这种需求变化下,安全监控系统将需要更加多样化和人工智能的整体解决方案。为了克服这个问题,一些制造商特别在其研发中增加了机器深度学习方法,使用姿态矢量图来描述姿态的序列排列,并通过深度累积神经网络训练匹配模型 现代公共安全不再局限于图像监控覆盖密度和广度的无限扩展以及对超高清分辨率的追求,而是通过这些人工智能手段和工具,传统安全时代进一步转向以数据采集、应用和管理为核心的人工智能安全时代三维摄像技术3D照相机不需要与要测量的物体接触

城市道路监控建设在世界范围内发展迅速 各国的街道和十字路口随处可见各种摄像监控设备,为城市公共安全和公安侦察工作提供了便捷的图像。然而,随着监控设备数量的增加和图像分辨率的不断提高,公安部门采集的图像和图片的数据量呈几何级数增长,图像分辨率也有所提高,这反过来又提高了服务器处理能力和利用率的阈值。因此,安全图像监控在图像检索、访问控制数据、数据存储、计算等技术方面面临巨大挑战。

照片来源:图像昆虫创意

人工智能应用技术与安全监控

面对这样的挑战,安全监控用户如何利用现有的人工智能技术在大量增加的数据中快速获取有价值的数据已经成为当前最重要的课题。以下是结合安全监控的几种人工智能技术的简要描述:

1。人工智能模式识别技术

通常,在监控系统收集的图像数据中,数据本身没有价值,只有在对数据中的图像所呈现的数据模式进行深度挖掘和分析之后,才能生成真正有用的值。未来是大数据时代。数据的模式识别将受到更多的关注。

2。人工智能的深度学习技术

这是人工智能机器深入学习研究的一个新领域。其动机是建立和模拟一个用于人脑分析和学习的神经网络。它模拟人脑的行为思维机制来解释数据,如图像内容、声音和数据本身。未来,对于人工智能机器深度学习而言,数据本身将是最重要的关键因素,而图像监控数据占大数据总量的60 %以上,也就是说,图像监控领域70 %以上的数据分析用于图像识别。目前,人工智能机器深度学习在安防行业的许多领域都取得了很大的进展,包括行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等。,其识别精度甚至超过了人眼的判断。

3、人工智能前端识别技术

先进的产品技术是高科技企业长期发展的基础。为了使安全监控智能化,系统需要基于人工智能的“图像识别”计算技术来开发一系列智能监控应用设备。因此,前端识别技术已经成为人工智能的第三项关键技术。

人工智能在安全领域的技术发展

在简单介绍和解释三种常见人工智能安全应用技术后,我们将进一步探讨人工智能在安全领域的深入技术发展:

豫慧石材 多特征识别技术

一般来说,这就像大海捞针,从大量图像数据下的历史和实时图像数据中筛选嫌疑人。然而,多特征识别技术使计算机能够从大量监控图像中自动识别嫌疑人,分析数据中的个人特征,然后自动筛选。姿势分析还可以很容易地区分不同角色的不同行为模式,如行走、跑步或搬运重物等。基于这些优点,姿态识别特别适用于门禁系统、安全监控、人机交流、医疗诊断等部分,尤其在安全领域具有广泛的应用和经济价值。。。姿势分析的技术难点在于其特征的稳定性,因为一个人的姿势会因疾病和伤害、身体大小、穿着量甚至穿着舒适度的变化而改变。

训练后的累积神经网络匹配模型可以计算待识别姿态图像和配准姿态图像的序列排列,比较每个姿态矢量图的相似度,然后根据相似度识别身份

姿态识别应用采用全天候模式,能够在特定安全情况下快速准确地判断远程个体角色和目标的身份。因此,未来研究人员将不可避免地需要建立一个大规模的态度数据库。姿态识别技术将有助于解决图像分辨率低的身份识别问题,为用户提供重要的识别线索。。。

身高是人体最重要的数据特征之一。在一些特定的地方,如景区入口和售票入口,对高度要求有明确的规定。传统的用刻度尺测量高度的方法虽然操作简单,但需要被测人员的配合,不仅速度慢,而且精度差。虽然超声波、红外等方法可以实现高精度的自动测量,但对测量环境条件的要求有更多的限制,不适合在公共场所使用。基于三维计算机视觉技术的三维摄像机可以解决上述问题,提供多场景、非接触和自动测量。3D相机利用深度传感器获取真实场景的深度数据和颜色信息,通过坐标变换建立深度数据和3D坐标之间的对应关系,通过去噪、配对级别等算法消除干扰和减少误差,最后通过3D重建方法获取高度等数据。

当物体进入测量场景时,它自动收集和测量多个人类目标

经过水平匹配后,3D摄像机对光照具有很强的稳定性,能够适应场景的光照变化。因此,3D摄像机也具有较高的准确性和实时性,其在安全图像监控领域的应用将变得越来越重要。目前,基于先进的人工智能分析技术,如单个字符的多特征、手势识别、三维摄像机等,如果能结合起来,打造新一代智能图像分析与监控软件平台,将有助于安全监控系统的建设,起到数据分析的模范先锋作用。 。。提升未来大数据的安全性。在人工智能分析市场的创新驱动下,人们在图像监控中挖掘出有价值的数据信息,不仅局限于当前人、物、物的基本信息,还依赖于厂商强大的研发能力,能够持续有效地补充安全大数据采集的关键信息,不仅为最终的大数据平台带来更多有价值的数据,也为安全行业数据应用下的深度人工智能提供无穷无尽的产品开发动力。

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