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期待人工智能的新突破
2018/10/26 12:36:00   中国安防行业网      关键字:人工智能,新突破,安博会      浏览量:
人工智能最重要的应用是将信息转化为数据,暂称结构化处理(半语义解释)并实现数据的融合;大数据的应用,大数据和人工智能是现代控制理论的基础。大数据与机器学习相辅相成,高度耦合。大数据的是机器学习应用的最佳场景。但,大数据并不等同于深度学习。深度学习仅是大数据分析中的一种而已,不是大数据唯一的分析方法。

  人工智能(AI),计算机科学的分支。研究方向是:对人思维的信息过程的模拟;并生产能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,包括:机器人、语音识别、图像识别、语言处理和专家系统等。广泛地应用于自动控制领域,或者说:自动化(智能化)技术就是基于人工智能的系统。安防系统的各种智能化技术(设备)也是如此。如、图像侦察的搜图、特征(人脸)识别;排爆机器人、安检设备的自动识别;系统的风险评估和反应预案等均属AI范畴。

  人工智能的发展过程是计算科学知识集成长的过程。从编程技术到机器学习再到深度学习,系统的学习能力和效率、准确率有极大的提高。深度学习基于人工神经网络(具有多个隐层的神经网络)的研究。通过组合低层特征,形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示;以建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。

  实践证明:多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力;深度学习具有优异的特征学习能力;学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类,使之成为了机器学习中强大的主流技术。现在,经过深度学习训练的图像识别,在一些场景中甚至可以比人做得更好。如、诊断肿瘤、下棋等。

  深度学习使得机器学习能够实现更多的应用,并拓展了人工智能的研究和应用领域;势如破竹地实现了各种任务,使得所有人们企盼机器辅助功能都变为可能,带给人工智能以辉煌的未来。导致了人工智能的大爆发。

  人工智能应用

  人工智能几乎是所有展馆、企业展出的主题。完整的表现安防领域人工智能应用的各种场景:

  图像标识,标识图像是图像信息结构化的一个途径。AI将是实现图像标识的主要的技术方法,实质是图像的半语义解释;

  人脸识别,深度学习很可能实现人脸识别的突破。深度学习通过模仿人的思维过程,产生大量的、深层的数据分布式特征的表示,经大数据的训练,图像的分类表示越来越精细,知识积累愈加丰富,将很快产生实用性的成果。由此,产生生物特征识别的新方法和新模式。

  构建城市空间状态图像,前端感知的信息,通过深度学习,生成反映城市状态的原始、实时数据的可视化表示。是观察城市实时状态、动态变化的最佳、最直观方式。

  风险管控,是现代安全体系的基本特征。

  传统安全,风险分析发现脆弱性,通过系统建设(加固),降低风险到可接受的程度。风险分析是系统设计的依据(方法)。

  现代安全,风险管控发现安全环境可能出现的风险,采用适当的措施,防止危险事件的发生。风险分析是系统功能(要素)。

  空间预测调节,是现代控制理论与经典控制理论的基本差别。

  经典系统,单变量,实时调节(控制)系统。目的是保持系统的稳定性。传统安全是经典系统。

  现代系统,多变量,基于状态空间的预测调节系统。目的是实现资源与应用的最佳匹配。现代安全就是这样的系统,小到监控区设计、多机联动;大到系统的架构、功能规划。

  从另一角度看,人工智能最重要的应用是将信息转化为数据,暂称结构化处理(半语义解释)并实现数据的融合;大数据的应用,大数据和人工智能是现代控制理论的基础。大数据与机器学习相辅相成,高度耦合。大数据的是机器学习应用的最佳场景。但,大数据并不等同于深度学习。深度学习仅是大数据分析中的一种而已,不是大数据唯一的分析方法。

  人工智能安防应用的突破

  人工智能仍然是本届安博会的热点。如果説上届安博会业界关注的是人工智能的内涵和它可能给安防带来的改变;本届安博会人们的关注点则是人工智能实现了哪些具体的应用,取得哪些效果(价值)。实事求是的讲,从本届安博会展出产品看,还没有实质的突破。今后人工智能应用突破的场景主要有:

  视频库的建设,理论上、视频是非结构性数据,所以视频库就不应是结构性数据库,财是图像内容标识(引)的结构性数据库与其映射的视频信息库。目前、对图像主要是对图像中的目标(人、车)的标识,还不能实现对图像中的内容(事件)的标识,就会导致映射视频信息的碎片化,或丢失部分视频信息。

  人脸、步态、声纹识别,这些技术突破,会使它们获得实际应用。进行一步的研究可能实现识别由对"像"转变为对"态"的识别。

  大数据的应用,人工智能有效地实现信息向数据的转化,实现多媒体数据在同一维度、同一尺度的表示。就为大数据应用创造基本的条件。

  总之、人们对人工智能的期望很高,人工智能也确实值得期待。

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