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澎思科技首席科学家申省梅:视频图像智能化,打造完善有效的智慧安防局面

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-11-08 手机版

海报大小,pcu/h,泰隆银行

雷锋网 AI 科技评论按:10 月 17 日至 19 日,由 CCF 主办、苏州工业园区管委会、苏州大学承办的 CNCC 2019在苏州成功召开。今年大会以「智能+引领社会发展」为主题,选址苏州金鸡湖国际会议中心召开。雷锋网AI 科技评论作为战略合作媒体对会议进行了全程跟踪报道。

在《CNCC爆款技术论坛,申省梅、陈熙霖主持,西湖李子青、阿里王刚多视角讲解CV赋能智慧城市》一文中,雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论提到,由澎思科技承办的「计算机视觉技术赋能智慧城市」技术论坛尽管在大会第三天举办,仍然人满为患,成为今年 CNCC 的爆款技术论坛之一。

澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅教授作为该技术论坛的主席兼演讲嘉宾,带来了主题为《视频图像智能化助力智慧安防建设》的演讲,她认为当前由于巨量摄像头的存在并不断生产出海量的监控视频,如果想要更好地利用、存储和检索视频图像,必须把视频图像智能化,将视频结构化和智能压缩,只有这样才能做到事前预警、事中处置、事后分析。

 

个人简介:申省梅,澎思科技(PENSEES)首席科学家、新加坡研究院院长,前松下新加坡研究院副院长。作为计算机视觉与深度学习领域顶级科学家,领导超40人的算法研究团队,获得十余项计算机视觉领域国际顶级竞赛冠军,累计专利300余项,致力于监控与安全、智慧城市、自动驾驶、智能机器人以及AI 工厂自动化解决方案等领域的相关技术的开发部署和落地。曾联合新加坡国立大学LV组参加PASCAL VOC(视觉物体分类)连续三年获奖,在美国国家技术标准局(NIST)主办的非受限条件下人脸识别竞赛IJB-A获得了人脸验证 (verification)与人脸辨认(identification)的双项冠军,在微软百万名人识别竞赛MS-Cele-1M人脸挑战赛获双项冠军。

 

以下为申省梅教授演讲全文,AI 科技评论进行了不改变原意的编辑。

申省梅:

视频图像是从摄像头而来,就像我们的眼睛,我们看到了东西,但如果我们没有大脑来分析,图像就等于是没有意义的东西。

智慧城市包含着方方面面,从最近的落地来看,智慧安防、智慧交通、智慧社区远远走在了前面。那视频图像智能化能如何助力于智慧安防建设?

纵观整个安防行业的发展历程,AI的发挥空间还有很多。我相信大家也熟悉整个安防行业的发展,在座年轻人可能不太清楚,最早监控用的都是模拟摄像头,在中国模拟摄像头可能都不见了,但在其它国家还在大量地被使用。下一个阶段,当数字相机出现以后,就出现了DVR;接着网络监控阶段出现了,那时候我们就叫NVR+网络软件数字相机;今天我们看到的高清摄像头、以及智能监控已经出现在各个应用场景中了。

 

据英伟达预测,到2020年全世界会有10亿个视频摄像头在使用,另一个统计说中国现在已经有1.76亿个摄像头,3年之后可能会有6亿摄像头,也就是说平均两个人一个摄像头。

对大量的视频,尽管我们有压缩手段(视频流),但怎样存储、怎样观看越来越成为一个难题?假如我们想从大量视频当中快速地侦破一个事件,或检索一件事都变得非常困难。那是不是可以用人工智能来帮忙解决这个问题,做到事前预警、事中处置、事后分析呢?

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数据压缩,事实上是一种不做内容分析的压缩,包括MPEG1/2、H.264、H.265,甚至现在的H.266,以及中国的压缩标准AVS2/3。即使有这样的压缩,但现在摄像头的像素越来越高,摄像头的数目越来越多,即使有5G的出现,有云端的存储,我们最后的DVR、NVR(即使是云端的存储)也都是一种物理的存储。这不像我们大脑,从来没有一个人说“我们的大脑放不下东西了,我的记忆力满了”这样的话。因此我们就问,什么时候人工智能能做到代替物理的存储?物理存储是一个空间,它是有局限性的。目前的一种做法就是视频图像智能化。

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