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| 中山監(jiān)控公司談人工智能、深度學習技術(shù)的發(fā)展 |
| 添加日期：2018-6-26 17:21:45 編輯：力豐科技 來源：http://www.92hm.net/ 閱讀次數(shù)：3065 |
中山監(jiān)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(jīng)歷了飛速發(fā)展，從20¨06年起，職業(yè)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(yè)余棋手，就可以輕松取勝大多數(shù)圍棋軟件。職業(yè)棋手則可以在讓4子的情況下取勝軟件。
象棋與圍棋程序?qū)嵙Υ嬖诰薮蟛町?，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(shù)(步數(shù))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(shù)更多，需要的分析層數(shù)更多，體現(xiàn)在計算能力需求上是指數(shù)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(xiàn)有的軟件水平，依靠的不是處理器計算能力，而是新的數(shù)據(jù)處理方法一基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習。
如今，深度學習應用在了更廣闊的領(lǐng)域，開始眼務于人們的生產(chǎn)生活。例如，視頻數(shù)據(jù)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(xiàn)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(tǒng)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(shù)據(jù)處理方法，城市交通下一代智能化技術(shù)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(shù)已經(jīng)應用于浙江大華多項產(chǎn)品線，以電子警察行業(yè)為例，大華在國內(nèi)電警行業(yè)占有約30%的市場份額，目前主流產(chǎn)品已經(jīng)切換為慧系列深度學習相機，其核心技術(shù)和功能也不再僅僅是車牌和部分特征、行為識別，而更側(cè)重于更準確的進行更多人／車細節(jié)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(jié)構(gòu)化等方面，實現(xiàn)更多智能功能。
產(chǎn)品支持的30余功能業(yè)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(jīng)過，電子警察不能發(fā)現(xiàn)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(jié)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(xù)提升。
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