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智能分析算法不存在的困难_365棋牌官网
时间:2020-11-29 16:35 点击次数:
本文摘要:第三,一部分智能相机可以识别车牌,构筑有限的警报功能,但高度拒绝附加角度、目标距离,不适合大面积应用,对多个运动目标构筑自动瞄准、自动跟踪、自动警报等的技术成熟另一方面,关于照相机的智能分析功能没有这些缺点,业界专家现在进行智能影像分析的制造商大多在后台对前置照相机收集的图像进行分析处理,但在传输比特率和存储空间的瓶颈中,前端分辨率变差,影像现在视频分析的很多产品都没有这样的问题,起因于视频源的低质量。

精度

智能分析作为视频监视下一项技术竞争的焦点在安全监视行业已经成为一个热门的研究课题。现在,不仅安全设备制造商/集成商的对应功能蜂拥而至,许多IT领域的集成商由于算法成本开发的成本低,从其他领域的智能认识转向智能监视,或者倒车与照相机设备制造商合作,这种许多复杂的照相机产品和智能算法功能必须展开一些重要的技术区别。在深度自学的面部检测、面部识别、人群分析、车牌识别、图像识别等技术中,一般的二维智能算法多通过后端大数据库的对照构建查询规定的功能,在非常简单的应用场景中精度在85%以上,但普通照相机智能分析的缺点和根源在于市场,普通智能照相机不存在三个缺点:一是没有变焦的照相机不能对远距离目标看到目标的细节。

二是带变焦镜头可以通过人工操作者清楚地看到远处的目标,但不能跟踪运动目标,同时几乎用肉眼仔细观察,因此更容易疲劳,必须投入大量的人,成本高。第三,一部分智能相机可以识别车牌,构筑有限的警报功能,但高度拒绝附加角度、目标距离,不适合大面积应用,对多个运动目标构筑自动瞄准、自动跟踪、自动警报等的技术成熟另一方面,关于照相机的智能分析功能没有这些缺点,业界专家现在进行智能影像分析的制造商大多在后台对前置照相机收集的图像进行分析处理,但在传输比特率和存储空间的瓶颈中,前端分辨率变差,影像现在视频分析的很多产品都没有这样的问题,起因于视频源的低质量。智能分析算法不存在的困难现在智能分析算法仅次于困难,主要来自两个方面第二,芯片的处理能力、芯片的风扇方案的构筑困难等,对前端设备的制约很多。现在很多商用智能分析算法没有误检测/漏检亲率低、场景适应性差等问题,实际应用效果有限。

学术界的高精度算法硬件拒绝较低,不适应环境,不适合大面积的商业化运用。不同摄像机能否自动识别同一个人的方法在视频监视的智能分析功能中,关于同一个人能否在转移到不同摄像机的期间正确识别,业界还在研究,如果需要构筑这个功能,将对公安的搜查给予很大的协助。

响应算法指出,行人的交叉照相机跟踪主要可以通过行人的规定算法,即利用某特定行人的纹理特征和运动特征的两种算法来构建。另一种是人脸识别算法,根据人脸检测算法和给脸技术,判别不同的照相机中是否频繁出现同一个人。

纵观整个安全市场,影像监视智现在也赶上了,很多摄像机内的智能分析功能也只是作为高附加值反映在项目募集投标中,但随着算法精度的多样性和精度的提高,芯片和后终端设备成本的上升,智能。


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