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智能化的背后则是愈发强大的算法在支撑

来源:更新时间:2019-07-12 11:12作者:佚名
[摘要]随着大数据技术、GPU并行计算能力的突飞猛进,行业用户对应用的理解越来越深刻,尤其是海量数据爆发以及运算平台的成熟,基于此以专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能的机器学习算法日渐成熟,并延伸到计算机视觉、语音识别、模式
华强智慧网讯

  随着人工智能的不断深入发展,传统安防加速向智能安防转变,智能安防带来的红利让越来越多的企业开始接受、认可并积极向智能安防转型,而智能安防与传统安防最大的不同则是将以往需要众多人工完成的工作由机器智能化完成,这一转变不仅仅节省了人力、物力、财力及管理成本,更是提高了整个社会的安全系数,为人民生活提供了更高的安全保障。而智能化的背后则是愈发强大的算法在支撑。

  在人工智能赋能安防过程中,算法是重要一环。不仅云从、依图、旷视、商汤等CV企业和海大宇等传统安防企业开始布局人工智能算法,像堃乾智能等众多新兴安防企业也开始推自研AI算法。随着整个安防领域对智能化算法的投入不断加大,安防监控视频识别算法准确率大幅提升。例如,人脸识别算法早在2015年就已超越人类,近年来小数点后的数字仍在不断攀升;在图像分类、物体检测等算法也已经远远超越人类平均水平。

  

  随着大数据技术、GPU并行计算能力的突飞猛进,行业用户对应用的理解越来越深刻,尤其是海量数据爆发以及运算平台的成熟,基于此以专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能的机器学习算法日渐成熟,并延伸到计算机视觉、语音识别、模式识别、数据挖掘以及统计学习等领域。

  随着人工智能技术的成熟,行业场景化应用蕴含着巨大的市场空间。作为大数据向人工智能转化的基础,AI算法其重要性自然无需多言,并且其市场价值也在随着市场的开发逐渐提升,从近几年算法工程师的市场巨大的需求缺口,我们就可以看出算法在当下人工智能市场的重要性。但从目标来看,算法依旧是为了服务场景的落地应用,无论是AI创企、跨界巨头还是传统厂商,都期望能够提供智能完善的解决方案,落地始终是各方关注的焦点。

  将前沿算法应用到实际场景中才能凸显价值,但二者结合却是一项艰巨的任务。随着深度学习、神经网络的飞速发展,人工智能技术涉及的场景也越来越多,智能安防,金融,政务,各种我们熟悉的生活、工作场景中无处不见人工智能,而在场景化应用之路上,智能安防作为人工智能应用发展较为成熟的领域之一,算法的成熟更是与场景化落地应用能否成功息息相关。

  

  随着经济与科技发展,人们的安全需求越来越强烈,智能安防已经成为社会生活的“刚需”。例如,公安行业用户迫切需要在海量视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索;交通行业用户迫切需要能迅速检测运动对象,识别人、车属性信息等等。由于智能安防应用场景众多,公安、交通行业、民用安防、智能楼宇、工业园区等场景需求又各不相同,因此分析与满足不同客户的不同需求十分必要。

  因此能否有效地把以算法为基础的人工智能技术与应用场景有效结合,共同发展,形成切实可行的整体解决方案,是决定“AI+安防”发展的核心因素。

  堃乾智能在成立初期就已经意识到基于应用场景的整体解决方案才能真正实现安防智能化的问题,于是不惜余力诚邀行业内经验丰富的专业人才组建了自己的算法团队,在研发团队的共同努力下积极推出系列前后端综合深度智能产品,目前研发的目标结构化算法、视频检索引擎、多传感器融合等多项新技术已被广泛应用于公共安全、司法、智慧城市等场景。

  

  其实,对于安防行业而言,AI并不只是一个概念,算法也不仅仅只是一种技术,想要在安防行业占据一席之地,必须在强大算法的支撑下,将技术真正落实到应用场景中。在当前市场情况下,以海康、大华、堃乾智能等为代表的安防企业通过采集、获取场景化数据,利用人工智能技术切实解决行业痛点,形成纵向生态链,进而完成场景闭环,创造更多商业价值。未来,拥有场景化数据优势,并与深度算法相结合的企业或平台,或许将成为人工智能的下一股驱动力。

  未来安防解决方案不仅要直击用户痛点,更需要通过算法挖掘大数据,为民众提供更可靠的安全环境。可以说,算法是人工智能的生产工具,算法的底层逻辑推理也驱动着AI安防的落地,安防落地场景的复杂性又推动算法进一步优化。

  “AI 时代变革,源于应用场景中的优化算法。”

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