海康威视技术又有新突破：几项应用站稳行业第一_大庆监控_楼宇对讲,网络工程,背景音乐,综合布线

近来，海康威视研究院预研团队根据深度学习技能研制的OCR(OpticalCharacterRecognition，图画中文字辨认)技能在ICDARRobustReading比赛数据集的“互联网图画文字”、“对焦天然场景文字”和“随拍天然场景文字”三项文字辨认(WordRecognition)应战使命中，大幅逾越国内外微弱参赛团队，并改写大赛记载的音讯备受重视。
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作为2016年最为炽热的技能之一，深度学习在语音、图画、天然语言处理等范畴获得了十分杰出的作用，包含Google、Facebook、微软、baidu在内的各大技能巨子都在竭尽全力地推进深度学习的研制和运用。2017年深度学习的气势照旧迅猛，并以更快的速度浸透在各个职业傍边，对世界发作深远影响。深度学习不光使得机器学习能够完成许多的运用，并且拓宽了人工智能的范畴规模，并使得机器辅佐功用都变为也许。其运用范畴也加速浸透到不断增加范畴，催生了深度学习与其它运用技能的加速交融。
安防范畴根据大数据、人工智能的图画辨认算法是深度学习技能运用的首要浸透范畴之一。现在，深度学习技能在安防范畴的运用会集在人脸辨认、车牌辨认、视频剖析等几个范畴。
人脸辨认
本来在安防范畴的人脸辨认还没有到达抱负的作用，其要素首要是视频中的人脸一般处在一种十分杂乱的状况，光照、姿势、表情、饰物、分辨率等都影响着人脸辨认算法，已有的练习算法，或许说已有的练习数据无法调整出一个具有很强泛化才能的算法模型，人脸辨认需求更丰厚的样本数据，深度学习模型也还需求进一步优化。
日前，国内安防巨子大华股份人脸辨认团队向世界威望人脸辨认揭露测验集LFW提交了测验成果，大华股份人脸辨认率持续抢先Google、Facebook、baidu、腾讯，排行榜首，大华股份人脸辨认技能团队规划了一个上百层的深度网络(现在已揭露的人脸辨认网络中最深的模型)，提出了一种新的衡量学习办法，能够使得同一人之间的类似度尽量高，一起束缚不一样人之间的类似度足够低，在练习时，联系一种高效的在线采样技能，能够极大地加速收敛速度。并且运用在2016年的G20峰会保证中，捕获了一些在逃人员。
在深度学习的加持下，人脸辨认算法现已到达了它的鼎盛时期，辨认准确率乃至超过了人眼。此外，格灵深瞳的一款新式摄像机——深瞳人眼摄像机辨认准确率也创下了新高。这款摄像机它选用格灵深瞳首创的像素动态瞬时分配技能，能够刹那间将部分画面的有用像素提高百倍以上，全体画面能够到达数亿等效像素，50米内展示明晰的可辨认人脸，100米内看清全身特征。并且在前端嵌入了深度智能的芯片，运用深度智能的算法能够迅速锁定方针方位。
车牌辨认
作为智能交通的一个典型运用，车辆特征辨认一直是安防厂商要点重视的技能范畴。现在许多厂商都声称自个的车牌辨认率现已到达了99%，但这也只是在规范卡口的视频条件下再加上一些预设条件来到达的。在关于许多简便卡口和卡口图像进行车牌定位辨认时，较好的车牌辨认也很难到达90%。此外，前期的车辆特征一般为车牌号码和车身色彩等，前几年各大厂商也推出了产能对车牌号码和车身色彩进行准确辨认的商品，但关于车辆品牌和车型系列这些愈加杂乱的信息特征，并没有极好的辨认手法。近两年，深度学习技能鼓起，许多厂商使用大规模的数据集练习获得了实质性开展。现在职业水平现已能够到达上千种车系和上百种车标的辨认，辨认的准确率也已到达有用程度。往后，智能交通设备所能获取的车辆特征将愈加丰厚，将有助于提高事务部门的工作效率，推进智能交通职业的开展。
一起，在车辆检索方面，车辆的图像在不一样场景下会呈现曝光过度或许曝光缺乏，或许车辆的标准发作很大改变，致使传统办法获取的特征会发作改变，因而检索率很不安稳。深度学习能够极好地获取较为较安稳的特征，查找的类似方针更准确，Top5的查找率在95%以上。在人脸辨认项目中，因为光线、姿势和表情等要素导致人脸改变，现在许多运用都是固定场景、固定姿势，选用深度学习算法后，不只固定场景的人脸辨认率从89%提高到99%，并且对姿势和光线也有了必定的放松。
智能视频监控
本来不管是人脸辨认仍是车牌辨认，都是根据视频监控的智能深化剖析。安防职业最遍及的运用也是视频监控。跟着智能化安防的开展，深度学习技能可谓安防职业的“颠覆性力气”。跟着深度学习算法的打破，方针辨认、物体检查、场景切割、人物和车辆特点剖析等智能剖析技能，获得了打破性开展。较之以往的传统智能算法，深度学习在处理视频结构化疑问方面更“智能”。
2016年，安博会前夕，海康威视携手全球事务协作伙伴NVIDIA、Movidius，发布根据深度学习技能的从前端到后端全系列智能安防商品。海康威视发布的“深眸”系列专业智能摄像机依托强壮的多引擎硬件渠道，内嵌专为视频监控场景规划优化的深度学习算法，具有了比人脑更精准的安防大数据概括才能，完成了在各种杂乱环境下人、车、物的多重特征信息获取和事情检查。
宇视科技在2016年10月23日举办的安防机器视觉战略发布会上也发表，公司在芯片、算法、架构、商品四大层面获得机器视觉的全部打破。其间，宇视与Movidius深化协作发布了根据Myriad2芯片的全系中高端摄像机、卡口抓拍机与智慧棒商品。Myriad2是现在根据深度学习算法最优异的低功耗芯片，可用于前端人脸辨认与视频特性做法的深度结构化。
深度学习还有许多运用场景，只需涉及到方针检查、方针辨认的当地，理论上都能够运用深度学习来处理。就像baidu首席科学家吴恩达在一些陈述中说到的，深度学习能够替代现有的许多特征获取、方针检查技能。在将来，深度学习技能将与安防运用碰撞出更多的火花。