2017年安防圈新一轮技术热潮即将来临-ag体育官方

  • 25th 十月 2020
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ag体育官方-随着行业技术的大创新,安防视频监控依然局限于画面的录制,而是南北更智能,转化率更高的一个阶段。众所周知,监控摄像头现在遍布家庭、餐馆、道路等场所,由于其24小时不间断的运行,产生了大量的视频图像。然而,这些低价值的视频数据仍然受到尊重。

如何数字化这些非结构化数据并提供简单的价值?在一次峰会上,英飞凌的营销经理岳洋表达了自己的观点。视频是结构化的,数据准备是安全大数据最重要的数据源。视频图像本质上是非结构化数据。

与结构化数据(即行数据,存储在数据库中,可以通过二维表结构进行逻辑传递)相比,非结构化数据如图片、声音、视频等。导致存储、挖掘和分析困难,并且不能存储在BLOB字段中,这对于将来的检索是非常困难的。而“视频结构化”是指对视频中车辆、人物等关键目标的结构化提取。据广东五谷丰登市视频采集,日数据量高达25.3万TB(1tb=1024 GB)。

如果你对这些数据单元没有直观的印象,我们来看看这个例子:Facebook一分钟可以产生350GB的数据,用户在页面上有180万个“bye”按钮,甚至每秒发布4.1万条帖子。从视频存储的角度来看,结构化显然导致了存储模式的新变化,从视频中提取出有价值的图片和文本信息。从最初必须仍然存储到存储的关键信息,存储将持续更长时间。

在峰会上,杨总解释了英飞凌的智能视频结构化检索解决方案。她回应说,英飞凌使用的是以“深度自学”为核心的图像识别技术,需要识别视频流和摄像头图片的特征,提取系统中的图片和视频文件(人、车、非机动车等)。)来快速查找图片和视频。结构化视频可以盘活视频数据,可以对各种数据仓库进行深度数据挖掘,充分提高视频数据的应用价值,增强分析预测功能。

比如从多级目标库(对应数百到数千小时的高清视频)查询一张图片上的行人指控目标需要几秒钟的时间。另外,结构化视频存储人的结构化检索信息和目标数据,占视频数据的近2%,存储容量大大降低。人脸识别创造三维安全。

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人脸识别技术近年来有了很大的突破,其算法精度有了很大的提高。其在智能安全领域的应用也得到广泛推广。从云科技的创始人周伟在拒绝接受媒体采访时多次回应。“从信息分析的角度来看,语音是一维信号,图像是二维信号,视频是三维信号。

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”人脸识别主要是指采集摄像机包含的人脸的图片或视频流,然后在图片或视频流中进行人脸检测和捕捉,并进行人脸特征提取,从而构建捕捉到的人脸,并与数据库中的人脸进行验证的技术。在峰会的广州现场,杨总向观众详细讲解了基于人脸识别的人脸控制系统。

她回应称,英飞凌结合业界领先的人脸识别技术,利用基于神经网络深度自学的无模型选择算法,开发了人脸部署控制系统,获得了人脸注册、人脸数据库管理、人脸部署控制、意向地图搜索、用户管理等核心业务功能。解决了传统技术的不足,可以应用于关键监控区域的人脸部署控制,获得缓慢、高效、准确的动态监控。

人脸集散控制系统仅限于各种交通要道、住宿场所、智能建筑、大型连锁商场、农作物丰富的城市。
另外,也是基于深度自学的系统,不会茁壮成长。它可以高效地管理动态和静态数据库,同时可以准确地识别多角度的人脸:覆盖正面、侧面、面部等。可以准确提供;反对性别、年龄、眼镜、帽子、胡须等属性的识别。

并基于属性语义搜索快照库。结论:目前,当大数据成为一种趋势时,自学、思考和使用数据变得最为关键。可以说,视频结构化、人脸识别、智能分析等技术的发展带来了挖掘安全监控价值的新途径。

对于安防公司来说,如何在技术的引导下设计出更简单、更智能的产品,可能是企业在智能时代扎根的捷径之一。【ag体育官方】。

本文来源:官方-www.hiekingofprussia.com

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