深度學(xué)習(xí)如何落地安防應(yīng)用？

2017年08月24日 09:59 點(diǎn)擊量：2940

　　什么是深度學(xué)習(xí)？

　　首先，人工智能和深度學(xué)習(xí)是什么關(guān)系?人工智能真正落地的部分就是深度學(xué)習(xí)。因?yàn)橐郧暗娜斯ぶ悄艽_實(shí)是在很多情況下用不起來(lái)，人手設(shè)計(jì)的智能來(lái)做某一件事情還是比較難超越人。而有了深度學(xué)習(xí)之后，可以把這個(gè)過(guò)程變成一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程：當(dāng)做某一件特定事情時(shí)，數(shù)據(jù)量及參數(shù)量大到一定程度之后，機(jī)器就可能在做這件事情上超過(guò)人類。很多現(xiàn)實(shí)中落地的產(chǎn)品化的東西，都是深度學(xué)習(xí)做出來(lái)的。深度學(xué)習(xí)做的東西，成功的案例比較多，一方面是在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，另外可能更多的是視覺(jué)這方面，我們可以看到很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面新的成果。

　　深度學(xué)習(xí)到底在做什么事情?實(shí)際上它所做的事情抽象出來(lái)是比較簡(jiǎn)單的，就是在做一個(gè)從X到Y(jié)的回歸，者說(shuō)從A到B的Mapping(對(duì)應(yīng))--你給它一個(gè)輸入，它怎么樣給出一個(gè)對(duì)應(yīng)的輸出?特殊的地方就是深度學(xué)習(xí)把這件事情做得非常好。以前也有其他算法可以做，只不過(guò)一直做不過(guò)人，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)做到了*。

　　比如說(shuō)給了一張人臉照片，它就可以給你對(duì)應(yīng)出這個(gè)人的名字;給一個(gè)物體的形狀，它就可以告訴你是什么物體;給一個(gè)車的行駛場(chǎng)景，它就可以給你輸出這個(gè)車應(yīng)該往哪兒拐;給一個(gè)棋局，它能算出下一步怎么走;給一個(gè)醫(yī)療的圖像，它就能幫你判斷這是什么病……實(shí)際上就是這樣的一個(gè)過(guò)程。不要把人工智能想象成可以超越人類，可以控制人類，這些都是所謂的“好萊塢的人工智能”或者想象中的人工智能，真正人工智能在現(xiàn)在這個(gè)階段其實(shí)就是做這么簡(jiǎn)單的事，當(dāng)然，做成這個(gè)簡(jiǎn)單的事情其實(shí)已經(jīng)很不簡(jiǎn)單了。

　　深度學(xué)習(xí)的突破？

　　zui近這幾年深度學(xué)習(xí)確實(shí)在學(xué)術(shù)界、工業(yè)界取得了重大的突破。*個(gè)突破是在語(yǔ)音識(shí)別上，語(yǔ)音識(shí)別取得了巨大成功以后，深度學(xué)習(xí)緊接著在視覺(jué)方面又取得了重大突破。接著人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也取得了一些重大的突破，現(xiàn)在比較熱門的是醫(yī)療影像方面，借助人工智能進(jìn)行診斷。

　　深度學(xué)習(xí)有三個(gè)核心的要素：學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)，你設(shè)計(jì)的大腦到底夠不夠聰明;要有高性能的計(jì)算能力，訓(xùn)練一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò);必須要有大數(shù)據(jù)。

　　“深度學(xué)習(xí)+安防”的應(yīng)用

　　目前深度學(xué)習(xí)主要的研究領(lǐng)域在語(yǔ)音識(shí)別和視覺(jué)方面，而且將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到各個(gè)方向，可以不同的領(lǐng)域做出不同的技術(shù)創(chuàng)新。對(duì)于掌握了許多視頻圖像資源的安防行業(yè)來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)和安防的結(jié)合擁有比較高的契合度，即對(duì)圖像和視頻的分析，包括：

　　——在圖像分析方面，比如人們熟悉的人臉識(shí)別、文字識(shí)別和大規(guī)模圖像分類等，深度學(xué)習(xí)大幅提升了復(fù)雜任務(wù)分類的準(zhǔn)確率，使得圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，以及語(yǔ)義理解準(zhǔn)確率大幅提升。

　　——在人臉?lè)矫?，可以?shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位、*對(duì)比、聚類以及人臉屬性、活體檢測(cè)等等。在智能監(jiān)控方面，可以做人、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車視頻結(jié)構(gòu)化研究。

　　——在文字方面，小票的識(shí)別、信用卡的識(shí)別、車牌的識(shí)別，這些都是由深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)做的。同時(shí)在圖像的處理方面，在去霧、超分辨率、去抖動(dòng)、去模糊，HDR、各種智能濾鏡的設(shè)計(jì)都是用深度學(xué)習(xí)的算法。

　　有人說(shuō)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可謂安防行業(yè)的“顛覆性力量”，極大地推動(dòng)了智能安防的發(fā)展。較之以往的傳統(tǒng)智能算法，深度學(xué)習(xí)在解決視頻結(jié)構(gòu)化和人臉識(shí)別等方面更“智能”。比如視頻結(jié)構(gòu)化，把視頻里面的人、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車及其特性都檢測(cè)出來(lái)了，并且自動(dòng)標(biāo)注出來(lái)了，這樣整個(gè)視頻就變成了文檔，可以進(jìn)行文檔性的搜索;人臉的布控系統(tǒng)，目前已在很多城市實(shí)時(shí)布控了，還有百米之外抓人，百米之外看到一個(gè)目標(biāo)拉近然后進(jìn)行人臉識(shí)別。

　　隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破，目標(biāo)識(shí)別、物體檢測(cè)、場(chǎng)景分割、人物和車輛屬性分析等智能分析技術(shù)，都取得了突破性進(jìn)展。

　　現(xiàn)階段，不僅安防行業(yè)，越來(lái)越多的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)行探索。當(dāng)然我們也期待在深度學(xué)習(xí)甚至是人工智能的影響和各個(gè)安防生廠商的創(chuàng)新下，更多的智能安防產(chǎn)品能迅速落地應(yīng)用，提高城市安防系統(tǒng)的工作效率!

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