用深度学习帮警察快速破案,深瞐科技如何以“车脸识别”布局AI+安防-bg大游娱乐官网

本文摘要:新智造按:安全领域是一个随时可以产生大量数据的行业,近两年在AI技术的保护下,这些数据产生了新的意义,为安全这个传统行业解决了更多的问题。

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新智造按:安全领域是一个随时可以产生大量数据的行业,近两年在AI技术的保护下,这些数据产生了新的意义,为安全这个传统行业解决了更多的问题。浅公司是人工智能行业比较高调的公司,还在主流媒体的视野之外。本文是新智造对浅科技的采访报道,主要说明了其创业路径和以脸部识别和视频结构化为中心的市场布局。

浅科学技术也是新智导致排行榜2017的选拔企业,自2012年成立以来,与全国70多家公安部门合作,仅软件产品的收入约为千万人,构筑了数十倍的快速增长,目前正在大力建设以车脸识别和视频结构化为中心的硬件产品布局。2011年,公安局长找陈瑞军,带着监视录像回答说:现在犯罪的车都是骗子,我们找不到车。你能区分这辆车吗?比如车的颜色、型号,我们用列车员的文件比较,看看是不是牌照车和假车当时,陈瑞军在安全领域已经十年了。他的青蛙电视通信没有成为海康威视、大华这样的大公司,但在安全领域知名度也很高,体积已经很大,为高速公路、城市交通、公安、军队等近20个行业的用户获得了视频监视设备和解决方案。

面对杨家用户明确提出的新问题,陈瑞军真的要用一些新技术,才能更好地解决。有了这样的市场需求,他找了几个在机器视觉领域建树的老朋友,多次深入讨论,他要求再次创业,正式成立浅浅科学技术。

之后,一些拥挤在国内人工智能领域的下一代学者和一流专家,还有获得Marrr奖(计算机视觉领域最高奖)的世界级专家,开始利用计算机视觉认与技术有关,试图解决问题的客户明确提出的新市场需求。但是,当时,计算机依赖于传统的技术方案进行识别。直到2013年,其中一位专家朋友又找了陈瑞军,告诉他最近有了新的方法,效果很好,几乎可以取代传统的方案,这种方法叫做-深度自学。

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当时,李彦宏亲任院长IDL也正式成立,专心研究深刻的自学。快点,浅点开始利用深度自学重建自己的产品线。

陈瑞军说:最初考虑的是面部识别,但是发现动态面部识别的正确性太高,至今仍是必须解决问题的问题。简而言之,作为一家创业的新公司,这个方向可能无法继续下去,所以我想实现一些别人从未做过的事情,融合用户的市场需求,所以我决定了车脸识别的方向。

之后,从最基本的图像识别开始,从视频识别到视频中的车辆、人员分析,到今天为止构成了以车辆识别和视频结构化为中心的硬件和软件产品布局。总的来说,浅科技的产品体系主要包括以下几个方面:车辆综合平台针对公安刑事调查、交通警察、信息、根本安全、缉毒等行业用户,浅科技开发了综合的车辆综合平台,该平台构建了浅全部核心算法和模块,包括车辆型号、车身颜色、标志物、车辆类别、车辆类别、危险品、损伤、意图、驾驶员、车辆牌照等视频基因序列发动机视频基因序列发动机是浅核心产品,更通俗的名做视频结构化。浅谈视频结构化的概念应由公安部第三研究所胡所长明确提出,视频数据中的非结构信息转换为结构信息。

浅视频结构化产品可以高精度自动识别不同视角、不同光照条件、不同监控场景、不同天气条件中的人物特征和车辆特征,便于公安机关超过后期慢慢搜索和控制。智能视频分析专用芯片浅自律研发基于FPGA的专用深度自学神经网络加速硬件加速芯片,该芯片的计算能力超过24Gops,图像处理速度为15fps,功耗仅为3W,可构建在前端相机或前端智能设备上,构建视频数据的实时处理和分析。

智能硬件浅技术为监狱官开发了便携式侦察系统,该系统使用专用硬件和图形处理芯片,构建了车辆识别模块。另外,对治安监视录像开发了车辆分析器、智能照相机等,动态监视和分析了交易车辆的各种信息特征。

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人脸识别引擎根据浅深自学和模式识别的研究和应用于成果,使用人脸检测、跟踪和结构化对比算法模型,应用于公安机关人脸检测、检索、身份识别、商业人流大数据等方面。图像处理引擎浅技术的图像处理引擎主要应用于清晰处理简单情况下的模糊车辆、牌照图像,需要清除噪音,清除重影模糊,强化图像光,清除雨天模糊,清除镜面镜像等。

但是,在AI安防这条路线上,玩家很少,主要分为两类。一个是传统的安全公司,除了海康威视、大华等安全巨头外,还有宇视、东方网力等公司,另一个是人工智能(特别是计算机视觉)公司,例如格林浅瞳、忽视科学技术、商汤科学技术等明星创业企业。老字号安全企业的升级和布局不用说,需要更多的计算机视觉企业,是因为安全领域明显没有用户的痛点。陈瑞军指出,这两种企业各有优缺点。

传统的安全公司体积大,AI技术必须逐步积累,从现在开始变革和布局,稍晚一点。新兴的AI类创业公司,在安全市场市场的渠道、产品化落地方也比较擅长。这两点使浅科学技术与该市场的其他玩家不同,浅浅既有传统安全企业的积累,也有人工智能公司的基因。

无论是传统的安全还是计算机识别技术,都开始比较早。在渠道、技术、产品化落地等方面,都有经验。因此,在渠道层面,结合创始人陈瑞军十几年累积的客户资源,协助全国各级公安机关破案,解决问题实际问题的技术层面,浅浅利用深度自学,加强计算机视觉认知技术,押注车辆认知和视频结构化,在细节上深入挖掘,扩展到其他方面。

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陈瑞军也坦白说,这些技术浅从2013年开始研究,到2016年为止被公安机关全体接受。原因是政府机关的支出,必须等待很长时间,审查过程,浅色起着最初教育警察叔叔的作用,推进公安部门的订单。

陈瑞军对人工智能在安全领域的应用有自己的区别,人工智能在安全领域的应用在场景中不会大幅度扩展和细分化,应用于更加丰富,用户的拒绝也不会更低,但人工智能的高技术门槛使许多企业失望。面对这种趋势,浅科学技术也计划对外开放自己的研究开发能力和研究开发平台,在不同的应用领域具有基础和市场能力,但没有人工智能研究开发能力的企业开展普遍、深层次的合作,共同建立对外开放的AI安全生态圈,提高人工智能在安全领域的深度和发展。迄今为止,浅技术的脸部识别算法已在全国约150个地市使用,每天处理数据量约1亿5千万张照片。

在收益方面,浅科学技术从2014年的数十万到2015年的300万,2016年构筑了千万的销售额,而且主要依赖于软件产品。芯片、照相机等硬件设备也在实时开发中,可行性计划于今年6月完成。关于未来,陈瑞军计划在2017年构建了4-5倍的快速增长,在2019年计划IPO上市。

目前,浅色正在开始新的融资计划。正在开始新智导致2017年广泛排行榜的选拔活动。我们将对人工智能和机器人行业进行大规模的报道、识别和调查,数十家着名的投资机构将根据这些创造性公司的技术实力、商业能力和成长性进行深入的选拔,最后从多个领域分别投票决定潜在成长性的创造性公司。

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