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          中山監控公司談人工智能、深度學習技術的發展
          添加日期:2018-6-26 17:21:45   編輯:力豐科技   來源:http://www.www.qqhrchina.com/   閱讀次數:1715
              中山監控公司表示談到人工智能、深度學習,大家想到的應該是近期大熱的AlphaGo圍棋人工智能程序。談到圍棋人工智能為什么如此令人震撼,首先要談上一代的象棋人機對抗,1997年IBM的“深藍”擊敗了國際象棋排名世界第一的棋手加里·卡斯帕羅夫;此后,中國象棋軟件也經歷了飛速發展,從20¨06年起,職業棋手很難取勝一個在強大服務器上的象棋軟件。然而圍棋不同,一直以來,圍棋軟件的水平都非常低,一個水平稍好的業余棋手,就可以輕松取勝大多數圍棋軟件。職業棋手則可以在讓4子的情況下取勝軟件。
              象棋與圍棋程序實力存在巨大差異,但采用了同一種分析方法。具體給每一步可能的路徑走法效用進行打分,然后選取最高分。路徑分析的層數(步數)越深,對處理器的計算能力要求越高,軟件棋力也就越強。
              而圍棋相比象棋落子位置更多,步數更多,需要的分析層數更多,體現在計算能力需求上是指數級的增加;同時一個圍棋棋子的價值每一步都在變化,其變化又十分復雜,對其評價耗費更多算力。因此可以搜索幾十層深度的軟件在象棋中雖沒有窮舉所有可能,也是近乎完美的存在;而在圍棋中非常勉強。
              AlphaGo遠超過現有的軟件水平,依靠的不是處理器計算能力,而是新的數據處理方法一基于神經網絡的深度學習。
              如今,深度學習應用在了更廣闊的領域,開始眼務于人們的生產生活。例如,視頻數據處理,浙江大華將深度學習應用在了視頻分析人臉和車輛上,擺脫了以往動檢、模型等識別算法的局限性。新一代相機,集成深度學習算法,實現了對每一輛車輛、行人的實時跟蹤,識別率大幅度提升,采集信息可包含坐標位置,速度,排隊,占有率等全場景多角度的信息。視頻檢測精度不及線圈、地磁等傳統方式已成為過去。
              有了更豐富全面的采集信息,更強大的計算能力,更先進的數據處理方法,城市交通下一代智能化技術的到來已是進行時。
                   
              典型應用:大華新一代慧系列深度學習電警相機
              深度學習技術已經應用于浙江大華多項產品線,以電子警察行業為例,大華在國內電警行業占有約30%的市場份額,目前主流產品已經切換為慧系列深度學習相機,其核心技術和功能也不再僅僅是車牌和部分特征、行為識別,而更側重于更準確的進行更多人/車細節特征識別、各類人/車行為檢測、交通信息采集、事件檢測、機非人屬性結構化等方面,實現更多智能功能。    
              產品支持的30余功能業務,以無牌車抓拍為例,說明深度學習算法的價值。以往的電子警察相機是以機動車牌作為車輛識別特征,對于無牌車經過,電子警察不能發現車輛特征(車牌),是尢法識別的。而對于慧系列深度學習相機,采集的車輛特征細節多樣化,不僅能識別無牌車;隨著相機不斷學習,檢測精度也能持續提升。
              本篇新聞由中山監控公司力豐科技www.www.qqhrchina.com整理發表提供。
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