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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:/   阅读次数:1576
                    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①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ω 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卐棋手,就可以轻松取胜大多数围棋々软件。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ㄨ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ㄨ,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Ψ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〇行时。
                         
                    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,对卐于无牌车经过,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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