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| 中山监控公司谈人工智能、深度学习技术的发展 |
| 添加日期：2018-6-26 17:21:45 编辑：力丰科技 来源：http://www.lifg.com.cn/ 阅读次数：2340 |
中山监控公司表示谈到人工智能、深度学习，大家想到的应该是近期大热的AlphaGo围棋人工智能程序。谈到围棋人工智能为什么如此令人震撼，首先要谈上一代的象棋人机对抗，1997年IBM的“深蓝”击败了国际象棋排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫；此后，中国象棋软件也经历了飞速发展，从20¨06年起，职业棋手很难取胜一个在强大服务器上的象棋软件。然而围棋不同，一直以来，围棋软件的水平都非常低，一个水平稍好的业余棋手，就可以轻松取胜大多数围棋软件。职业棋手则可以在让4子的情况下取胜软件。
象棋与围棋程序实力存在巨大差异，但采用了同一种分析方法。具体给每一步可能的路径走法效用进行打分，然后选取最高分。路径分析的层数(步数)越深，对处理器的计算能力要求越高，软件棋力也就越强。
而围棋相比象棋落子位置更多，步数更多，需要的分析层数更多，体现在计算能力需求上是指数级的增加；同时一个围棋棋子的价值每一步都在变化，其变化又十分复杂，对其评价耗费更多算力。因此可以搜索几十层深度的软件在象棋中虽没有穷举所有可能，也是近乎完美的存在；而在围棋中非常勉强。
AlphaGo远超过现有的软件水平，依靠的不是处理器计算能力，而是新的数据处理方法一基于神经网络的深度学习。
如今，深度学习应用在了更广阔的领域，开始眼务于人们的生产生活。例如，视频数据处理，浙江大华将深度学习应用在了视频分析人脸和车辆上，摆脱了以往动检、模型等识别算法的局限性。新一代相机，集成深度学习算法，实现了对每一辆车辆、行人的实时跟踪，识别率大幅度提升，采集信息可包含坐标位置，速度，排队，占有率等全场景多角度的信息。视频检测精度不及线圈、地磁等传统方式已成为过去。
有了更丰富全面的采集信息，更强大的计算能力，更先进的数据处理方法，城市交通下一代智能化技术的到来已是进行时。
典型应用：大华新一代慧系列深度学习电警相机
深度学习技术已经应用于浙江大华多项产品线，以电子警察行业为例，大华在国内电警行业占有约30%的市场份额，目前主流产品已经切换为慧系列深度学习相机，其核心技术和功能也不再仅仅是车牌和部分特征、行为识别，而更侧重于更准确的进行更多人／车细节特征识别、各类人／车行为检测、交通信息采集、事件检测、机非人属性结构化等方面，实现更多智能功能。
产品支持的30余功能业务，以无牌车抓拍为例，说明深度学习算法的价值。以往的电子警察相机是以机动车牌作为车辆识别特征，对于无牌车经过，电子警察不能发现车辆特征(车牌)，是尢法识别的。而对于慧系列深度学习相机，采集的车辆特征细节多样化，不仅能识别无牌车；随着相机不断学习，检测精度也能持续提升。
本篇新闻由中山监控公司力丰科技www.lifg.com.cn整理发表提供。 |
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