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感知城市智能化 從五個(gè)維度出發(fā)
編輯:清風(fēng) [ 2018-1-12 17:37:29 ] 文章來源:LED大屏網(wǎng)
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本質(zhì)上來說,AI自始至終都只是一種手段、一種技術(shù),它被用來幫助人們解決自身難以克服的業(yè)務(wù)難題。在安防行業(yè),人們用其去識(shí)別人臉、識(shí)別車輛,去感知更多圖像中的信息,而這也的確為甲方解決很多棘手問題。
  在此背景下,智能化攝像頭越來越多,視頻數(shù)據(jù)量也越來越大,但老生常談的問題也隨之出現(xiàn):人們并不能真正去理解、分析這些數(shù)據(jù);另外,這些數(shù)據(jù)被播放或者被人們看過的連萬分之一都沒有達(dá)到。
   因此,人們都在利用AI等技術(shù)去感知這些信息,并將這些信息加以應(yīng)用。那么,如果將城市作為一個(gè)單位,如何去感知這個(gè)城市?在這其中,什么才是最重要的?在曠視CTO唐文斌看來,五個(gè)度可以總結(jié)之:維度、精度、密度、關(guān)聯(lián)度、集成度。 
  維度
  維度可以表述為數(shù)據(jù)的豐富性,有多少數(shù)據(jù)的類型和對(duì)象,就決定應(yīng)用的實(shí)用性。
   舉例來說,一個(gè)視頻中,最容易感知的部分是“人臉”,如今很多廠商都在談人臉識(shí)別,具體來說,可以感知某人的年齡、性別、表情等一系列面部信息;針對(duì)車輛識(shí)別,可以對(duì)車上的細(xì)分品類進(jìn)行識(shí)別,包括年檢標(biāo)、紙巾盒、遮陽板等標(biāo)志物。
  以上這些,都是在用戶不知情的情況下,通過物理的方式,做的被動(dòng)感知,也可以稱之為可見光下的場(chǎng)景識(shí)別。 
  除此之外,還可以通過多光譜的方式,類似于毫米波或者太赫茲的方式,去獲取視頻中的數(shù)據(jù):包括像WIFI的MAC地址,RFID等信息。 
  以上種種,都是為了增加感知的維度,能夠從城市中獲得什么樣的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的多少,就決定了應(yīng)用的豐富性。
  精度
   精度決定數(shù)據(jù)的可用性。早在十幾年前,就有廠商在人臉識(shí)別算法上做出努力,但由于當(dāng)時(shí)技術(shù)并不成熟,精度不夠,在實(shí)戰(zhàn)中應(yīng)用效果不佳;如今隨著算法的進(jìn)一步提升,現(xiàn)在的人臉識(shí)別做預(yù)警的成功率已經(jīng)非常高。以前的人臉識(shí)別技術(shù),報(bào)十次警可能有九次是誤報(bào),現(xiàn)在報(bào)十次警可能只有一次是誤報(bào),這是一個(gè)本質(zhì)的飛越。
  但與此同時(shí)也會(huì)出現(xiàn)一個(gè)問題,比如某場(chǎng)所內(nèi)穿西裝、穿西褲的人非常多,做行人的匹配,能否通過對(duì)這個(gè)人更細(xì)化的特征,比如領(lǐng)帶的顏色,鞋子的款式做更加精準(zhǔn)的識(shí)別、分析。 
  從感知的角度來看,除了有更多的緯度,每個(gè)緯度上都要追求更好的精度,精度決定最后的應(yīng)用效果。 
  密度 
  密度是指后期帶來的數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值。如今很多城市都已經(jīng)建設(shè)了非常密集的感知型前端攝像機(jī),通過對(duì)這些攝像機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠帶來兩點(diǎn)價(jià)值: 
  一、通過不斷修煉算法能夠使得識(shí)別率得以提升,但精度的天花板并不高,易受到時(shí)空限制,如果通過一些高密度的傳感器,其實(shí)可以彌補(bǔ)精度上的不足; 
  二、行人的ReID。在某一位置、時(shí)間點(diǎn)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)可疑人員,攝像頭只看到了其局部特征,在以往都會(huì)通過全局檢索去發(fā)現(xiàn)線索,其實(shí)這是種錯(cuò)誤的做法;只需要在對(duì)該人員接下來的十分鐘內(nèi),100米范圍內(nèi)的高密度布置的攝像機(jī)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索,通過這種方式便可確定該人的具體位置。 
  通過視頻接力、人機(jī)交互的方式,可以幫助警方使用非常低的代價(jià)去追查視頻中的人的軌跡。高密度的傳感器不僅能解決信息精度的不足,也能帶來更多的應(yīng)用價(jià)值。 
  關(guān)聯(lián)度
  如果所有的數(shù)據(jù)能夠關(guān)聯(lián)起來,那么其帶來的價(jià)值更為可觀。 
  如今AI圈談到的最多的、落地最多的便是人臉識(shí)別。但很多時(shí)候,攝像機(jī)只能看到人臉,不能看到身體;或者看到身體,看不到人臉。如果兩者數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來,就可以看到該人員的全部信息。 
  再比如車輛識(shí)別,在很多實(shí)際場(chǎng)景中,在場(chǎng)景A可以拍到車牌,還知道它是什么車型;換到另一個(gè)場(chǎng)景B中,只能拍到是什么車型;緊接著在場(chǎng)景C中,看到一個(gè)行人從車輛中走了出來,但沒有拍到車牌。如果數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián),車、人的所有信息都可以聯(lián)系起來,從何做更便捷、高效的追蹤。 
  集成度 
  如果按照上文所提,去做高密度、強(qiáng)關(guān)聯(lián)度感知時(shí),會(huì)需要非常多的傳感器。因此,如何做到低成本、高算力是非常重要的一步。 
  值得注意的是,成本的合理化不應(yīng)該建立在犧牲效果的前提下。以人臉抓拍為例,一些具備反偵查意識(shí)的人,看到攝像頭會(huì)馬上低頭,好的抓拍機(jī)要滿足要非常高的抓拍率、足夠的抓拍量,同時(shí)具有較高的性價(jià)比。
  智慧城市的前提就是城市感知,而城市感知需要多維度、高精度、高密度、數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)度、高集成度。通過這樣的感知方式,城市也許會(huì)變得更加智能,而相關(guān)廠商可以根據(jù)這五個(gè)方向去做更進(jìn)一步的探索及數(shù)據(jù)應(yīng)用。

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