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城市感知,城市智能化背後隱藏的五個度

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華盛頓人 發表於 2018-1-3 12:16 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
  2018-01-02 19:06技術/視頻/人臉識別

  

  本質上來說,AI自始至終都只是一種手段、一種技術,它被用來幫助人們解決自身難以克服的業務難題。

  在安防行業,人們用其去識別人臉、識別車輛,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,視頻數據量也越來越大,但老生常談的問題也隨之出現:人們並不能真正去理解、分析這些數據;另外,這些數據被播放或者被人們看過的連萬分之一都沒有達到。

  因此,人們都在利用AI等技術去感知這些信息,並將這些信息加以應用。那麼,如果將城市作為一個單位,如何去感知這個城市?在這其中,什麼才是最重要的?

  在曠視CTO唐文斌看來,五個度可以總結之:維度、精度、密度、關聯度、集成度。

  維度

  維度可以表述為數據的豐富性,有多少數據的類型和對象,就決定應用的實用性。

  舉例來說,一個視頻中,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;針對車輛識別,可以對車上的細分品類進行識別,包括年檢標、紙巾盒、遮陽板等標誌物。

  以上這些,都是在用戶不知情的情況下,通過物理的方式,做的被動感知,也可以稱之為可見光下的場景識別。

  除此之外,還可以通過多光譜的方式,類似於毫米波或者太赫茲的方式,去獲取視頻中的數據: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麼樣的數據、數據的多少,就決定了應用的豐富性。

  精度

  精度決定數據的可用性。早在十幾年前,就有廠商在人臉識別演算法上做出努力,但由於當時技術並不成熟,精度不夠,在實戰中應用效果不佳;如今隨著演算法的進一步提升,現在的人臉識別做預警的成功率已經非常高。以前的人臉識別技術,報十次警可能有九次是誤報,現在報十次警可能只有一次是誤報,這是一個本質的飛越。

  但與此同時也會出現一個問題,比如某場所內穿西裝、穿西褲的人非常多,做行人的匹配,能否通過對這個人更細化的特徵,比如領帶的顏色,鞋子的款式做更加精準的識別、分析。

  從感知的角度來看,除了有更多的緯度,每個緯度上都要追求更好的精度,精度決定最後的應用效果。

  

  密度

  密度是指後期帶來的數據應用價值。如今很多城市都已經建設了非常密集的感知型前端攝像機,通過對這些攝像機產生的數據進行分析,能夠帶來兩點價值:

  一、通過不斷修鍊演算法能夠使得識別率得以提升,但精度的天花板並不高,易受到時空限制,如果通過一些高密度的感測器,其實可以彌補精度上的不足;

  二、行人的ReID。在某一位置、時間點發現了一個可疑人員,攝像頭只看到了其局部特徵,在以往都會通過全局檢索去發現線索,其實這是種錯誤的做法;只需要在對該人員接下來的十分鐘內,100米範圍內的高密度布置的攝像機視頻數據進行檢索,通過這種方式便可確定該人的具體位置。

  通過視頻接力、人機交互的方式,可以幫助警方使用非常低的代價去追查視頻中的人的軌跡。高密度的感測器不僅能解決信息精度的不足,也能帶來更多的應用價值。

  關聯度

  如果所有的數據能夠關聯起來,那麼其帶來的價值更為可觀。

  如今AI圈談到的最多的、落地最多的便是人臉識別。但很多時候,攝像機只能看到人臉,不能看到身體;或者看到身體,看不到人臉。如果兩者數據關聯起來,就可以看到該人員的全部信息。

  再比如車輛識別,在很多實際場景中,在場景A可以拍到車牌,還知道它是什麼車型;換到另一個場景B中,只能拍到是什麼車型;緊接著在場景C中,看到一個行人從車輛中走了出來,但沒有拍到車牌。如果數據相關聯,車、人的所有信息都可以聯繫起來,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、強關聯度感知時,會需要非常多的感測器。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的人,看到攝像頭會馬上低頭,好的抓拍機要滿足要非常高的抓拍率、足夠的抓拍量,同時具有較高的性價比。

  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、數據之間的關聯度、高集成度。通過這樣的感知方式,城市也許會變得更加智能,而相關廠商可以根據這五個方向去做更進一步的探索及數據應用

時代小人物. 但也有自己的思想,情感. 和道德.
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