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安防人工智能需要攻克的五大技术要点

发布日期:2020-04-19 14:56
信息摘要:
同时,我们还梳理了一些安防人工智能的技术趋势及接下来将重点攻克的技术要点。首先是视频流媒体的分布式计算引擎。视频云现在还是基于单个文件的处理,如何实现基于流媒体的...
同时,我们还梳理了一些安防人工智能的技术趋势及接下来将重点攻克的技术要点。首先是视频流媒体的分布式计算引擎。视频云现在还是基于单个文件的处理,如何实现基于流媒体的分布式处理需要进一步研究;其次在视频图像增强方面,尽管视频监控摄像头清晰度不断提高,但同时也存在由于运动、光线、压缩等因素造成的模糊,如何实现对模糊视频图像像素的增强和还原,也是一大技术方向之一,未来有望通过基于深度学习的人工智能技术来实现图像增强的突破;联邦学习也是这两年的一个热门方向,主要是为了解决数据不共享情况下AI训练的问题,联邦学习可以有效解决“数据孤岛”问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛,实现AI协作;半监督学习主要是解决数据标注的问题,因为很多数据不可能在短的时间内得到全量的标注;还有类脑智能研究,通过摸索大脑对图像和动作的识别过程,去发现深度学习在理解大脑模式中所存在的问题,在这方面,可以联合神经科学、心理学等构成跨学科的研究团队,目前我们和上海类脑中心也在积极探索这方面的理论研究;人工智能对抗,就像病毒跟反病毒一样,随着人工智能技术的逐渐成熟以及在大众生活场景中的密切应用,未来利用人工智能犯罪也可能成为一种趋势,比如当下为了防止人脸信息被盗用冒用推出的人脸识别活体检测手段,人工智能的对抗研究将是一个持续的过程。
 
在身份认证的技术应用方面,区块链技术有望进一步增强身份认证的可靠性和安全性。如何利用去中心化的身份构建一个隐私保护下的生物特征识别系统,使得身份信息的隐私保护提高到一个新的高度,这也是值得研究的课题,目前关注区块链技术应用的企业不少,未来人证合一领域的技术应用可能会带来新的体验。
 
最后,在整个产业都在强调AI的落地应用方面,如何评判厂商和机构的人工智能算法及产品的卓越性,在没有数据集的情况下,现阶段很多测试还依赖于甲方的评价,行业内缺乏一个专业的测评服务平台,需要构建一个公共的、专业的测评服务平台。
 
对于上述这些产业现状和待突破的技术方向,创新技术的研究和落地应用,光靠企业或技术单位的力量还远不够,希望政产学研等多方力量来一起共同推进,助推智能安防产业加速发展。
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