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監(jiān)控系統(tǒng)解決方案
智能視頻監(jiān)控
坐擁兩(liǎng)大技術(shù)，你將改變視頻監(jiān)控行業(yè)
人工智慧發(fā)展方興未艾，隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，也已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵。本文將重點(diǎn)分析，深度學(xué)習(xí)科技如何在影像監(jiān)控領(lǐng)域脫穎而出。
隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，人工智慧和深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，機(jī)器學(xué)習(xí)分支)技術(shù)已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵，能夠有效降低人為錯誤和誤報(bào)，並大幅減少影像搜尋時(shí)間，對(duì)眾多產(chǎn)業(yè)造成極大的影響。
人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)深刻改變影像監(jiān)控產(chǎn)業(yè)
人工智慧發(fā)展方興未艾，隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，也已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵。本文將重點(diǎn)分析，深度學(xué)習(xí)科技如何在影像監(jiān)控領(lǐng)域脫穎而出。
人工智慧(ArtificialIntelligence,AI)為一項(xiàng)使機(jī)器能夠從過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的技術(shù)，又稱(chēng)為「機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)」或「認(rèn)知運(yùn)算(CognitiveComputing)」，透過(guò)模仿人類(lèi)大腦所組成的多層類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路辨別物件及其模式，並在無(wú)人類(lèi)幹預的情況下自行做出決策。隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，人工智慧和深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，機(jī)器學(xué)習(xí)分支)技術(shù)已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵，能夠有效降低人為錯誤和誤報(bào)，並大幅減少影像搜尋時(shí)間，對(duì)眾多產(chǎn)業(yè)造成極大的影響。
「深度學(xué)習(xí)」在影像監(jiān)控領(lǐng)域脫穎而出
以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的演算法大幅勝過(guò)傳統(tǒng)電腦視覺演算法，其主要塬因為深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠持續(xù)24小時(shí)、每天不斷訓(xùn)練及提升其數(shù)據(jù)量。許多應(yīng)用結(jié)果皆顯示，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在某些領(lǐng)域上可達(dá)到近99.9%的準(zhǔn)確度，而電腦演算法要超過(guò)95%的準(zhǔn)確度是非常困難的。
另外，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)展現(xiàn)卓越的能力，能夠偵測(cè)未知或非預期中的事件(異常事件)，此特性能顯著地減少在安全影像分析系統(tǒng)中所產(chǎn)生的錯誤偵測(cè)。事實(shí)上，無(wú)法降低錯誤偵測(cè)率為影像監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的主要問(wèn)題，因此目前各大產(chǎn)業(yè)皆對(duì)於智慧影像分析解決方案有強(qiáng)烈的需求。雖然深度學(xué)習(xí)已應(yīng)用於眾多產(chǎn)業(yè)且得到突破性的成果，但並非所有應(yīng)用都合適，然而在影像監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用則明顯脫穎而出。
人工智慧深度學(xué)習(xí)4大技術(shù)優(yōu)勢(shì)
人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用於影像監(jiān)控領(lǐng)域，可彰顯下列4大優(yōu)勢(shì)：
1、降低誤報(bào)率：人工智慧偵測(cè)能夠輕易辨別不同種類(lèi)的人和物件，例如在此區(qū)域中設(shè)定偵測(cè)「人」，則當(dāng)動(dòng)物及車(chē)輛經(jīng)過(guò)，或者樹木產(chǎn)生的陰影，皆不會(huì)造成誤報(bào)，可減少90%的誤報(bào)率。換(huàn)句話(huà)說(shuō)，在沒有人工智慧的情況下，動(dòng)物、樹、陰影、天氣狀況都將觸動(dòng)感應(yīng)裝置並誤發(fā)出警報(bào)。
2、容易設(shè)置及維護(hù)：沒有人工智慧的傳統(tǒng)影像監(jiān)控必須考慮地形、攝影機(jī)視角、感應(yīng)器位置等，一旦要在設(shè)定上作任何變動(dòng)都需要手動(dòng)重新計(jì)算這些因素，並可能會(huì)影響其他塬有的設(shè)定。相較之下，使用人工智慧偵測(cè)功能，可讓系統(tǒng)管理者透過(guò)單一控制介面調(diào)整系統(tǒng)設(shè)定及攝影機(jī)，亦能隨時(shí)在幾分鐘內(nèi)調(diào)整特定區(qū)域內(nèi)欲偵測(cè)的目標(biāo)物件。
3、容易與第三方技術(shù)整合：人工智慧的本質(zhì)就是學(xué)習(xí)，並且能夠自行調(diào)整成適合在各種條件下的運(yùn)行狀態(tài)，因此人工智慧可以輕易且即時(shí)地與第叄方技術(shù)進(jìn)行多層組合。例如，一旦在特定區(qū)域中偵測(cè)到目標(biāo)物件，便會(huì)發(fā)出警報(bào)、自動(dòng)開(kāi)鎖管制進(jìn)出、或連動(dòng)其他附加裝置等，而這些設(shè)定皆只須從滑鼠按下按鈕便能完成。人工智慧影像監(jiān)控系統(tǒng)亦能夠輕易地與現(xiàn)有的錄影裝置及儲(chǔ)存系統(tǒng)(NVR)進(jìn)行整合。
4、性能穩(wěn)定持久：沒有使用人工智慧的影像監(jiān)控系統(tǒng)需要結(jié)合多項(xiàng)組件，以及複雜的設(shè)置才能提高偵測(cè)準(zhǔn)確度，然而越多組件代表發(fā)生故障的機(jī)率越高，包括暴露在外的感應(yīng)器若受到損害，便會(huì)造成錯誤或延誤偵測(cè)。另一方面，以人力進(jìn)行監(jiān)控管制，也無(wú)法確保能得到穩(wěn)定且正確的資訊。研究顯示，一個(gè)人的專(zhuān)注力最多只能維持20分鐘，而當(dāng)人們同時(shí)面對(duì)多個(gè)物件，如監(jiān)視多個(gè)攝影機(jī)監(jiān)控螢幕，注意力更會(huì)快速下降。人工智慧技術(shù)可完全消除這些疑慮，此外使用人工智慧相對(duì)減少所需組件，有效降低系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)。
應(yīng)用於監(jiān)控影像分析4大亮點(diǎn)
基於人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)的監(jiān)控影像分析解決方案，亦可突顯以下4大亮點(diǎn)：
1、區(qū)別人類(lèi)、動(dòng)物及雕像：人工智慧系統(tǒng)持續(xù)分析監(jiān)控攝影機(jī)所捕捉的影像串流，能夠區(qū)分人類(lèi)的臉孔與非人類(lèi)物件(如動(dòng)物、雕像)的臉，並如人類(lèi)的大腦，人工智慧會(huì)將這些訊息儲(chǔ)存在記憶中。
2、人臉快搜：利用人工智慧能夠即時(shí)偵測(cè)圖片中的人臉及特徵，使用者不需在系統(tǒng)中建立人臉資料庫(kù)，只需上傳目標(biāo)物件的人臉照片到系統(tǒng)，人工智慧便能從記憶中搜尋相似的人臉，分析此目標(biāo)人物在何時(shí)、何地出現(xiàn)過(guò)，並能夠利用時(shí)間及攝影機(jī)位置與地圖連接，獲得此人物的行徑並推測(cè)可能進(jìn)行的路線(xiàn )。此外，使用者可以決定想要搜尋的日期與時(shí)間區(qū)間，亦可指定特定攝影機(jī)做搜尋，並能夠調(diào)整相似度，決定所搜尋的人臉與上傳的照片匹配程度高低。
3、人臉辨識：深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在人臉辨識上，能有效改善其準(zhǔn)確度。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所(NIST)在過(guò)去10年中進(jìn)行人臉辨識供應(yīng)商測(cè)試(FRVT)，根據(jù)NIST的報(bào)告顯示，在過(guò)去20年人臉辨識的錯誤率已大幅改善。現(xiàn)今大多數(shù)擁有高性能及高準(zhǔn)確度的人臉辨識產(chǎn)品，都是基於深度學(xué)習(xí)技術(shù)。而根據(jù)Facebook和特拉維夫大學(xué)的研究，人臉辨識用於特定環(huán)境(例如辨識機(jī)場(chǎng)移民)，其準(zhǔn)確率已達(dá)到99.9%。
4、入侵偵測(cè)：人工智慧可使入侵偵測(cè)功能達(dá)到最高準(zhǔn)確度及最低誤報(bào)率。使用人工智慧，系統(tǒng)管理員可根據(jù)所需，配置具有不同條件及目標(biāo)偵測(cè)物件的限制區(qū)域，包括特定顏色偵測(cè)或特徵偵測(cè)。例如，未穿著所需制服或攜帶食物/飲料的人、超過(guò)5人在此區(qū)域遊蕩、在特定時(shí)間有目標(biāo)物件入侵、異常行為或逆向行進(jìn)等，皆能準(zhǔn)確偵測(cè)並發(fā)出警報(bào)。
結(jié)語
由於人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)具備上述優(yōu)勢(shì)及亮點(diǎn)，全球安全監(jiān)控業(yè)者也已紛紛投入相關(guān)設(shè)備及應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
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人工智慧發(fā)展方興未艾，隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，也已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵。本文將重點(diǎn)分析，深度學(xué)習(xí)科技如何在影像監(jiān)控領(lǐng)域脫穎而出。
隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，人工智慧和深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，機(jī)器學(xué)習(xí)分支)技術(shù)已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵，能夠有效降低人為錯誤和誤報(bào)，並大幅減少影像搜尋時(shí)間，對(duì)眾多產(chǎn)業(yè)造成極大的影響。
人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)深刻改變影像監(jiān)控產(chǎn)業(yè)
人工智慧發(fā)展方興未艾，隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，也已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵。本文將重點(diǎn)分析，深度學(xué)習(xí)科技如何在影像監(jiān)控領(lǐng)域脫穎而出。
人工智慧(ArtificialIntelligence,AI)為一項(xiàng)使機(jī)器能夠從過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的技術(shù)，又稱(chēng)為「機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)」或「認(rèn)知運(yùn)算(CognitiveComputing)」，透過(guò)模仿人類(lèi)大腦所組成的多層類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路辨別物件及其模式，並在無(wú)人類(lèi)幹預的情況下自行做出決策。隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，人工智慧和深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，機(jī)器學(xué)習(xí)分支)技術(shù)已成為安全監(jiān)控的關(guān)鍵，能夠有效降低人為錯誤和誤報(bào)，並大幅減少影像搜尋時(shí)間，對(duì)眾多產(chǎn)業(yè)造成極大的影響。
「深度學(xué)習(xí)」在影像監(jiān)控領(lǐng)域脫穎而出
以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的演算法大幅勝過(guò)傳統(tǒng)電腦視覺演算法，其主要塬因為深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠持續(xù)24小時(shí)、每天不斷訓(xùn)練及提升其數(shù)據(jù)量。許多應(yīng)用結(jié)果皆顯示，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在某些領(lǐng)域上可達(dá)到近99.9%的準(zhǔn)確度，而電腦演算法要超過(guò)95%的準(zhǔn)確度是非常困難的。
另外，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)展現(xiàn)卓越的能力，能夠偵測(cè)未知或非預期中的事件(異常事件)，此特性能顯著地減少在安全影像分析系統(tǒng)中所產(chǎn)生的錯誤偵測(cè)。事實(shí)上，無(wú)法降低錯誤偵測(cè)率為影像監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的主要問(wèn)題，因此目前各大產(chǎn)業(yè)皆對(duì)於智慧影像分析解決方案有強(qiáng)烈的需求。雖然深度學(xué)習(xí)已應(yīng)用於眾多產(chǎn)業(yè)且得到突破性的成果，但並非所有應(yīng)用都合適，然而在影像監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用則明顯脫穎而出。
人工智慧深度學(xué)習(xí)4大技術(shù)優(yōu)勢(shì)
人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用於影像監(jiān)控領(lǐng)域，可彰顯下列4大優(yōu)勢(shì)：
1、降低誤報(bào)率：人工智慧偵測(cè)能夠輕易辨別不同種類(lèi)的人和物件，例如在此區(qū)域中設(shè)定偵測(cè)「人」，則當(dāng)動(dòng)物及車(chē)輛經(jīng)過(guò)，或者樹木產(chǎn)生的陰影，皆不會(huì)造成誤報(bào)，可減少90%的誤報(bào)率。換(huàn)句話(huà)說(shuō)，在沒有人工智慧的情況下，動(dòng)物、樹、陰影、天氣狀況都將觸動(dòng)感應(yīng)裝置並誤發(fā)出警報(bào)。
2、容易設(shè)置及維護(hù)：沒有人工智慧的傳統(tǒng)影像監(jiān)控必須考慮地形、攝影機(jī)視角、感應(yīng)器位置等，一旦要在設(shè)定上作任何變動(dòng)都需要手動(dòng)重新計(jì)算這些因素，並可能會(huì)影響其他塬有的設(shè)定。相較之下，使用人工智慧偵測(cè)功能，可讓系統(tǒng)管理者透過(guò)單一控制介面調(diào)整系統(tǒng)設(shè)定及攝影機(jī)，亦能隨時(shí)在幾分鐘內(nèi)調(diào)整特定區(qū)域內(nèi)欲偵測(cè)的目標(biāo)物件。
3、容易與第三方技術(shù)整合：人工智慧的本質(zhì)就是學(xué)習(xí)，並且能夠自行調(diào)整成適合在各種條件下的運(yùn)行狀態(tài)，因此人工智慧可以輕易且即時(shí)地與第叄方技術(shù)進(jìn)行多層組合。例如，一旦在特定區(qū)域中偵測(cè)到目標(biāo)物件，便會(huì)發(fā)出警報(bào)、自動(dòng)開(kāi)鎖管制進(jìn)出、或連動(dòng)其他附加裝置等，而這些設(shè)定皆只須從滑鼠按下按鈕便能完成。人工智慧影像監(jiān)控系統(tǒng)亦能夠輕易地與現(xiàn)有的錄影裝置及儲(chǔ)存系統(tǒng)(NVR)進(jìn)行整合。
4、性能穩(wěn)定持久：沒有使用人工智慧的影像監(jiān)控系統(tǒng)需要結(jié)合多項(xiàng)組件，以及複雜的設(shè)置才能提高偵測(cè)準(zhǔn)確度，然而越多組件代表發(fā)生故障的機(jī)率越高，包括暴露在外的感應(yīng)器若受到損害，便會(huì)造成錯誤或延誤偵測(cè)。另一方面，以人力進(jìn)行監(jiān)控管制，也無(wú)法確保能得到穩(wěn)定且正確的資訊。研究顯示，一個(gè)人的專(zhuān)注力最多只能維持20分鐘，而當(dāng)人們同時(shí)面對(duì)多個(gè)物件，如監(jiān)視多個(gè)攝影機(jī)監(jiān)控螢幕，注意力更會(huì)快速下降。人工智慧技術(shù)可完全消除這些疑慮，此外使用人工智慧相對(duì)減少所需組件，有效降低系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)。
應(yīng)用於監(jiān)控影像分析4大亮點(diǎn)
基於人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)的監(jiān)控影像分析解決方案，亦可突顯以下4大亮點(diǎn)：
1、區(qū)別人類(lèi)、動(dòng)物及雕像：人工智慧系統(tǒng)持續(xù)分析監(jiān)控攝影機(jī)所捕捉的影像串流，能夠區(qū)分人類(lèi)的臉孔與非人類(lèi)物件(如動(dòng)物、雕像)的臉，並如人類(lèi)的大腦，人工智慧會(huì)將這些訊息儲(chǔ)存在記憶中。
2、人臉快搜：利用人工智慧能夠即時(shí)偵測(cè)圖片中的人臉及特徵，使用者不需在系統(tǒng)中建立人臉資料庫(kù)，只需上傳目標(biāo)物件的人臉照片到系統(tǒng)，人工智慧便能從記憶中搜尋相似的人臉，分析此目標(biāo)人物在何時(shí)、何地出現(xiàn)過(guò)，並能夠利用時(shí)間及攝影機(jī)位置與地圖連接，獲得此人物的行徑並推測(cè)可能進(jìn)行的路線(xiàn )。此外，使用者可以決定想要搜尋的日期與時(shí)間區(qū)間，亦可指定特定攝影機(jī)做搜尋，並能夠調(diào)整相似度，決定所搜尋的人臉與上傳的照片匹配程度高低。
3、人臉辨識：深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在人臉辨識上，能有效改善其準(zhǔn)確度。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所(NIST)在過(guò)去10年中進(jìn)行人臉辨識供應(yīng)商測(cè)試(FRVT)，根據(jù)NIST的報(bào)告顯示，在過(guò)去20年人臉辨識的錯誤率已大幅改善。現(xiàn)今大多數(shù)擁有高性能及高準(zhǔn)確度的人臉辨識產(chǎn)品，都是基於深度學(xué)習(xí)技術(shù)。而根據(jù)Facebook和特拉維夫大學(xué)的研究，人臉辨識用於特定環(huán)境(例如辨識機(jī)場(chǎng)移民)，其準(zhǔn)確率已達(dá)到99.9%。
4、入侵偵測(cè)：人工智慧可使入侵偵測(cè)功能達(dá)到最高準(zhǔn)確度及最低誤報(bào)率。使用人工智慧，系統(tǒng)管理員可根據(jù)所需，配置具有不同條件及目標(biāo)偵測(cè)物件的限制區(qū)域，包括特定顏色偵測(cè)或特徵偵測(cè)。例如，未穿著所需制服或攜帶食物/飲料的人、超過(guò)5人在此區(qū)域遊蕩、在特定時(shí)間有目標(biāo)物件入侵、異常行為或逆向行進(jìn)等，皆能準(zhǔn)確偵測(cè)並發(fā)出警報(bào)。
結(jié)語
由於人工智慧深度學(xué)習(xí)技術(shù)具備上述優(yōu)勢(shì)及亮點(diǎn)，全球安全監(jiān)控業(yè)者也已紛紛投入相關(guān)設(shè)備及應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
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