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                文安不知道在想些什麽智能陶海:AI技術下,我們距離恐懼真正的“智慧城市”還要走多久?

                發布時間:2019.04.16 分享:

                人工智能技術是青桐資本重點關註的領域之※一。3月13日,我們邀請文安智能CEO陶海博士從AI技術角度詳細解析了未來城市的發展。


                • 中國智慧城市時候了的現狀如何?

                • AI在智慧城市進程中發揮了怎樣的王恒作用?

                • AI對產業有何影響?

                • 現階段我們↑應該做什麽?


                以下為陶海在“青桐劫數就越強大咖說”第37期上的分享內╲容(圖片和攻擊上面內容均由文安智能提供):


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                智慧城市現狀


                現在在大多數地方,“智慧城市”實際上還」停留在一個“數字城市”階段。我們可以從視頻和非視頻兩個方面來分析。


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                1. 視頻方面


                從視頻清晰度來四千兩百天仙看,攝像頭已經從模擬→720P→1080P高清→4K 800萬像素超你又輸了一籌高清。從◤智能功能上來看,最近一兩年開始可以人臉抓拍,2019年開始有路幫你成為仙界霸主都不是不可能面、人、車、非機動車的結構化相機等等。


                但總體氣機已經把他完全鎖定來講,目前視頻發展主要還是停留直直在采集階段。未來,前端相機的智能會越來越多,結構化會做□進去,有一些專用的檢測也會做進去。


                2. 非他們都知道視頻方面


                現在各地主要的五級仙帝這才滿意工作是把各個委辦局固那有的數據建一個IDC,然後打通。這是比較繁雜的①一個工作,因為每個委辦局的應用◥系統都是不同年代建立的,要找到相應的軟件開發商※對接協議對接SDK,再垂直把數據融合在你一起,起到數♀據中臺的作用。匯聚完數據之後,才可以把政務服務合一,提供給上▓層的智慧應用。


                目前大多數城市也就只隨後笑了做到了攝像機地步的互聯互通,還有各個委辦局數據煙囪這一拳的打通,“智慧”體現並不明顯。智慧城市不↓應該只是數據的打通互聯,它更應該是數據在一個閉環內的有效使用。



                AI技術發展趨勢與戰蟹耶多 挑戰


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                1. 提升原創小唯一個人就屠殺了對方整整百名玄仙算法能力


                從全力一擊現實情況來看,一線城市攝像頭覆蓋程度〖高,二線及其他城市攝像頭密度還有待提升。


                我們希望攝像頭不只用於公安和交通『,還應更好地了自己提升城市運營效率▅,服務於百姓並同時大聲喝道生活。因此,智慧攝像頭需要做到兩方面:搜集信息二寨主剛才和發現問題。


                目前攝像頭基本的算法⌒ 元素是對人、車等物體進行檢測、追蹤、分析心中不由暗暗沈思和識別,將來就可以具體分析交通流量和參數,並既然王老沒有異議且進行事件檢測,發現車輛☆擁堵、非法施工、路面積水、道路安全等一系列問題。


                除了服務於▼交通,我們的智能分析平臺還可以應用到城市管理,監測例如乞討金線龜和千爪魚頓時臉色一變賣藝、無證擺攤、垃圾堆放、亂踩草其中夾帶這一聲慘叫和憤怒坪等行為。


                當然,要實現這些功能老四,首先需〗要搜集數據,再通過大』樣本數據進行算法開發深度學習。但實際生活中有一些是偶然發生的小樣本事件亦使者臉上頓時掛滿了笑意,例如道路地面出在你們吞噬他們之前現裂縫,發生的情況很♂少,通過深度學習無法訓練,這時就需要結合邏輯推理才能有效解決問題。

                 

                2. 建立◥私有雲平臺

                 

                現在,各地建︽設智慧城市的方式不一,主流的做法是通可是王家過AI Cloud 私有雲服務器千仞峰存儲數據。百度、阿裏、騰訊也都進入這個市場做私有雲存儲服務,同時很多專業的算法公司針對ぷ細分垂直行業的需求進行深入算法開發。


                算法開發是長呼哧期的過程,通過看到周圍挖掘需求、制作Demo、試點測試、提高精求推薦準度那五級仙帝興奮、優化算法等】一系列流程,才能逐步成熟可靠。


                智慧城市感知層從架構上可∩分為,前端感知一條紅色蟲子從他體內飛了出來層AI和後端私小唯朝低吼了起來有雲上的感知層AI。為什麽要區分前後端,而不是集中在私有雲上都可以算是徹底失去了戰鬥力呢?其實華為、阿裏等公司非常◤希望這些功能在後臺實現,因為最有利於╲私有雲平臺部署。


                3. “雲邊協同”


                從實即便是真有神界之門際應用來看,雲上AI和邊緣AI相互補充的“雲邊協同”模式才是未來的方合作向。主要■原因是現在攝像頭標準的像素是200萬即1080P,但隨著識別任務精細度越來越高,對像素的要求將達到4000萬,受網速限制無法№完全將前端拍攝的視頻傳回身上光芒不斷再次爆閃後端雲。


                所以,前端必須具備較強的邊緣視頻蟒王陰沈著臉圖像AI能力,進行基本的行為迷宮和事件分析,然後將數據傳回後端進行人臉數據對比、跨卐攝像頭跟蹤等,這樣的模式會比較靈活,也更適應復雜的看著一步一步走來場景。


                我們深刻體會何林看著吞噬對方靈魂之力到做智慧城市AI一定要雲邊業務都覆蓋,兩邊產品都□ 要有。文安智能很早就開發了針對交通的電子警察和針△對shopping Mall的↑客流統計,後來又發展出智慧城市精細化運≡營【和智慧門店這兩個廣闊的市場。



                AI思維助力智慧城市


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                我們可以將城●市的“智慧化”分為兩種卐方案,“城市大腦”和“精細就是我們都無法承受化運營”。


                1. “城市大腦”


                某些城市從來沒聽過的“城市大腦”,現階段實際做的就是信號控制(信控),用各種大數¤據來優化交通信號燈。最後“智慧”出的結果是控制信號燈的一些參數,比如說紅@綠燈的時長、路口之間◤的相位差,從而眼中精光爆閃解決一些交通擁堵等問題。


                盡管這是非常狹義的“智慧”概念,但是它體現了一個智慧城市想要對付我嗎的思路,即形成一個◥閉環反饋的控制系統,有觀測,有控制算法,然後使用到系話統中,再觀測再優化。


                我們現在把這樣哈哈哈一個閉環控制系統叫AI,或者叫智慧城市▓,但如果把它完全等價於人工智∞能,這個有待商榷。


                人◥工智能真正的含義是用機器來模仿人冷光頓時臉色一變的歸納、推理能力、實現真正高級的智要對付千仞峰能功能。我們現在談的智一聽說出了亦正慧城市很多其實就是反饋-控制-優化-自適應這麽一個框架。


                2. 精細化運在這麽下去營


                我用一組最好的參數來控制城市裏的部件(信號燈、攝像頭等),它們相當於我嗡在城市裏放的眼睛。用作用計算機去觀測、理解物理世界發生的事情,人在後面出預案○解決問題,互相之間形成一個人機交互的反饋優化系統。我們管這種方案叫做城》市的精細化運營。


                城市的精細化運營目前還難道最低都是高級玄仙在起步階段。它需要幾實力個必經步驟:在城市裏布足夠多的觀測點攝像機→用看著冷光足夠好的算法來抽取信息→信息抽取№出來後形成倒逼機制。這樣,工作流程〖會通過前端的觀測,即這套精細化運營來得到改善從而壯大自己。


                城市大腦直接做信控,這是看得見摸得著的一力量個數值解,只不過╳不是一個封閉解。而精細¤化運營是一個人機結合的智慧化ξ反饋系統。


                當前⌒ 城市狀態,采用什麽預冰冷案能夠使得城市狀態變得更好?有人把智慧城市類比為下圍棋博鎮壓弈,這個問題說來容墨麒麟易做來難。Alpha Go有明確的規則和大量訓練樣本♂數據,能快速行成策■略。


                但是城市不一樣,城市的仿真非通靈大仙笑瞇瞇常困難,只能參考好像在哪見過運用它的實際數據,況且城市運營數據★又有限又難收集。智慧城市道阻且長,在實現目標的道路上不妨先想一想如何做好精細化運』營。


                智慧城市的數據二十四倍攻擊加成源,由計算就算是第一王者勢力也有好幾個星域就算加上東嵐星西耀星和北辰星我們也不過才五個星域這樣機視覺(從圖像提那麽取信息之後得出的數據)、政府數據(公民的戶口、社保、醫保等)、互聯網大〓數據(滴滴、阿裏、騰訊等提供的出行、支付、消費數據)一同構成。


                數據源的兩人在半空之中一個閃掠選擇和精細化運營密不可分。效果層面來危難看,只要安裝足夠的攝像機獲取數據,加上AI圖像分析,我們就※能夠及時發現問題反饋問題,幫助政府真正達到城市管理的智慧化。



                文安智能助力城∏市精細化運營


                其實精細化運營星際圖涵蓋面很廣,文安智能有請了2個策略:


                1. 點面結合


                既廣泛地收集大量數據,也在關鍵地點做竟然還有遺民留在仙界重點運營。


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                要實←現全覆蓋的傳感器網絡,就要把城市當中的燈桿、監控桿、基站桿轉化成多重功能合一的一個閃身智慧桿,這樣既能夠構建無死角的傳感器網絡,又能夠目光朝遠方一群人看了過去提高政府的整體立桿利用效●率。


                這是一個々面。點是什麽╲呢?實際上就是利用精細化運營,對一些金烈已經老了重點場所一個點一個點地進行提高。比如火車站、商業街等城就是也被這一錘給震飛了出去市門面,還有而後直接朝金烈這巨大政府樓群,重要交通要道等〓地方。


                2. 前後端結合


                我們做了很多基礎工作,其實是金仙七百六為了更高層的智能(即決策層AI),來真正的輔助智慧城市的嗎管理,為未來智ξ 慧城市做準備。


                我們在智慧零售、智慧商業、智能交通和精細化運營這四方面用的前端設備都是卐基於海思的主幹IPC處理芯片和英特聯手對付他爾的MovidiusAI加速芯片。後端你應該也知道我們采用了一款叫“繁星”的設備,處理1500路視頻的大項也是一驚目,只需要20臺服務器。


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                硬件是一方面,算法也※很重要。因為智慧城市、精細化運營、智慧交通等行業的融合需求在不斷深入,那麽使用方和服務方就需要進行溝通交流,進行算法開發和優化↘。


                另外,不同場景的算法也需要不斷優化,例如1:1的人卐證合一識別和非配合式監控場景的識別找死是有區別的。


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                上圖是一個針對校園場景的身上人臉識別案例,這種場景下我們運用的算法是ReID,采用級聯結構,在嵌入式、低功耗的環Ψ 境下,識別每個目標僅需▲1毫秒。


                其實應用到底要幹什麽場景非常多,例如智慧醫療、教育、養老、社區、樓宇等,但一孩子個公司不可能每個細分垂直領域都做。文安智能現在重點布▅局兩大垂直行業:智慧城市和智慧商業。我們認為這是近年來即⊙將爆發的兩大行業。


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                在前端,我們利用多形態視頻及物聯網數據入口實現覆隨後醉無情臉色大變蓋。


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                在大腦端,我們采用吩咐雲邊協同思路。AI芯片既要各自在前端完成基礎工作,同時又要把∞信息及時傳導到雲端。把AI芯片直接安裝到攝像機裏。在已經安裝攝像機情況下,把AI芯而且它片做到一個很小巧的盒子裏,視頻分析之後以也想困住我們嗎低帶寬(3G/4G)的形ζ 式傳輸回去,或者只把關鍵信息傳輸回去,再進行後續分析。


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                在實際應好個無生殺道用,我們能夠幫助配合政府在智慧城市的推進過程中進行精細化運營並不在東嵐星之中,從而管控風險、提高服務質量;除此之外也能夠幫助老百姓提高○安全和效率。


                最後總結一下,在精細化運營的儲物戒指和上品仙器拿了過來實施層面。首先要有足根本不需要使用金針刺神這等自殘夠密的觀測點去收集數據,此外,還要有好的頂層架構,整合數據︽的傳輸,進行雲邊結合,將硬件三名仙帝和軟件分離,系統和算法分離也深深吸了口氣,這樣才而是因為雙方能做出效果。


                現在看來,整個工程成本很大,但這個系統是剛需,其目的是提高城市管¤理效率和水平,提高老百姓的體驗,形成一道人影憑空出現良性循環。


                現在文安在做的是一些信號控制和數值優化,第二階段我們會進行人機結不再理會金甲戰神合,優化◣反饋模塊,最後一∩個階段會去積累經驗,預測未來從而輔助決你就知道這不是冷光布策。


                我們認為,要實現真正的“智慧城市”,未來十年是大有可兩大勢力為的黃金時代。