智能分析之深度學(xué)習(xí)和整體解決方案

1、.智能分析之深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)對于智能分析來說就相當(dāng)于人類的學(xué)習(xí)一樣，人類不學(xué)習(xí)就是一張白紙， 什么都不會， 從我們的咿呀學(xué)說和學(xué)走路開始，到上學(xué)年齡的老師教學(xué)，再到進入社會的自我學(xué)習(xí)，無論何時何地， 碰到新的事物就需要學(xué)習(xí)， 智能分析既然是模擬人類，那深度學(xué)習(xí)就跟人類學(xué)習(xí)新事物一個原理， 碰到一個新的事物，它無法辯認這是什么東西，最多只能判斷它是否運動，運動速度是多少，是哪種顏色，是什么形狀，但具體是什么物體它并不知道，那要辨認出具體物體，就需要做事前的深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)物體的多個特征，不同的物體記憶不同的特征，比如認識不同的人、 做人臉識別、 人臉與身份證的對比等，一般都是通過識別人的五

2、官特征，兩個眼角， 鼻子與兩個嘴角五.個點位的位置、距離等信息，通常叫做人臉識別的五點識別，因為這些信息是不會隨著年齡的增長而改變比例的，識別這些信息之后保存到數(shù)據(jù)庫或文件中，一般是保存在 XML 文件中，當(dāng)然有些情況還會記載物體的大小、顏色、形狀等等多個參數(shù)，根據(jù)實際情況學(xué)習(xí)不同的特征值，這是學(xué)習(xí)的過程。學(xué)習(xí)完之后就可以進行分析對比了，首先是找出視頻中出現(xiàn)變化的對象，這個變化的對象有些是通過移動的對象來判斷，有些是通過對比兩幀數(shù)據(jù)來對比，反正是找出變化的對象即可，對象找出來之后先做初步的判斷是否是我們需要檢測的對象， 如果是的話再提取物體的特征值，來對比保存的物體的各個特征.值，是否與保存的

3、對象有相符的， 再根據(jù)平臺設(shè)置的相似度來確認是否是同一個人或?qū)ο蟆Ｔ趯嶋H使用的過程中，算法首先是要進行一輪預(yù)處理階段，即處理掉一些干擾因素，包括去除光亮條件和噪聲、閾值、模糊等；對象的特征是一組描述符，為了使用這些描述符來訓(xùn)練模型或預(yù)測其中的一個模型，需要通過成千上萬次圖像預(yù)處理、提取特征來建立一個關(guān)于特征的大數(shù)據(jù)集合，并且通過選取的訓(xùn)練模型來提取特征。 這就是為什么深度學(xué)習(xí)算法速度慢，當(dāng)建模越多和視頻中出現(xiàn)的對象越多，處理速度就會越慢， 如果需要進一步排除誤判， 還需要對輸出數(shù)據(jù)進行后期處理，比如合并多個分類，比如判斷人臉后再判斷身高，體形等，要判斷這些因素，又要結(jié)合安裝的攝像機的高度、角度

4、等因素來設(shè)置人在視頻中實際占的像素，在不同位置占的像素等，越想得到精準(zhǔn)的結(jié)果，要處理的數(shù)據(jù)量就越大，對環(huán)境的要求就會越高，當(dāng)平臺處理的條.件越多時干擾的因素也就越多，處理不好反倒會出現(xiàn)更多的誤判，所以要想得到高精度的分析結(jié)果， 一般是要對現(xiàn)場的視頻場景進行初期判斷， 即采集一些現(xiàn)場的視頻錄像， 進行初步的調(diào)整之后，再到現(xiàn)場進行長時間的數(shù)據(jù)建模工作。在實際應(yīng)用中，單獨的智能分析的作用不是特別大的，尤其不能很好的應(yīng)用于實際項目中，那就需要一個很好的平臺來做效果呈現(xiàn)，智能分析預(yù)警平臺不但可以把智能分析的結(jié)果第一時間呈現(xiàn)給用戶，而且能有很好的體驗感， 比如智能分析出異常后，只是告訴用戶有異常了，就是告

5、訴用戶有具體什么異常了，比.如說起火了，那用戶還是將信將疑，是真的起火了嗎，還是誤報哦，那就要做視頻聯(lián)動了。現(xiàn)在大部分的智能分析廠家都是非安防行業(yè)的，算法很牛逼，但他沒有完整的產(chǎn)品鏈，沒有整套的解決方案，就只能在電腦小屏幕上顯示一下分析結(jié)果， 整個效果就顯得非常小氣， 感覺只是一個演示系統(tǒng)， 不像真正的智能分析平臺， 那安防行業(yè)的一般幾十路、 幾百路的視頻監(jiān)控都裝有大型電視墻， 大的幾十塊拼接器，非常氣派，但卻用不上，因為智能分析的高大上與拼接屏的高大上缺少中間的數(shù)字矩陣平臺， 而安防行業(yè)有智能分析算法的廠家和具有結(jié)合智能分析算法的廠家卻又不多， 除了幾個安防巨頭有自己的算法和平臺之后基本就沒

6、幾家了， 而這幾個安防巨頭都只能用自己的算法，這個智能分析的算法可不是他們的特長，弄個視頻編解碼沒問題，弄智能分析算法可需要技術(shù)含量，而且真正弄算法的公司也只精于一種算法，不會搞包羅萬象的，這就導(dǎo)致智能分析目前與安防市場的兼容性并不是太強，這就需.要一個平臺即能具有安防的常規(guī)功能， 又有很強的兼容功能， 而且公司層面要能海納百川， 能兼容專門從事智能分析算法廠家的SDK，而且自己公司有一部分簡單的智能分析算法和在算法之前能對數(shù)據(jù)做一些過濾工作， 對視頻編解碼有一定的基礎(chǔ)， 尤其是對性能方面要有獨到的解決方案， 因為智能分析算法對性能要求非常高，越復(fù)雜的算法性能要求越高， 沒有解決智能分析的性能問題，再精準(zhǔn)的算法也無法應(yīng)用于實際項目中， 也不可能把智能分析民用化。前面說到，智能分析結(jié)果在拼接大屏上顯示分析結(jié)果和聯(lián)動對應(yīng)的視頻圖像， 而且需要聯(lián)動分析結(jié)果周邊的多路圖像， 還要進行一系列的預(yù)案處理， 包括拼接放大圖像， 球機轉(zhuǎn)動到指定的預(yù)置位，聯(lián)動門禁開門或關(guān)門， 聯(lián)動拉響警鈴， 聯(lián)動打開噴頭，.聯(lián)動燈光打開，聯(lián)動抓圖、報警錄像，聯(lián)動發(fā)短信和發(fā)現(xiàn)場圖片給對應(yīng)領(lǐng)導(dǎo)，聯(lián)動3D 電子地圖或VR 全景地圖并定位