近年来,人工智能的发展日新月异。在各个领域,人们对它的认知不断刷新。就像电子计算机的伟大创始人艾伦·图灵发表的论文一样,人工智能正朝着判断复杂事件、具备解决复杂问题能力的方向发展。
近年来,人工智能在语音识别、机器翻译、自动摘要或文本写作、击败国际围棋冠军、自主答题等方面取得了巨大成就,尤其是在图像识别方面。
街道摄像头识别车辆和行人
三年前上映的激情动作片《速度与激情7》,一如既往地展现了汽车跳伞、造飞车、长腿性感美女,营造出一种刺激而火热的氛围,让人热血沸腾。
其中最酷的是影片中的“天空之眼”系统,可以使用生物识别,可以在任何位置调用摄像头和音响系统(如手机),让你想搜索的人或事无所遁形。从技术角度来说,无论是当时还是现在。完全实现“天眼”系统是非常困难的,但理论上是可行的,电影思路清晰,逻辑可靠,对未来的安全应用有前瞻性的眼光。
现实中“天眼”系统的原型是存在的。实际上,该原型是基于已部署的芝加哥应急管理和通信办公室(OEMC),该办公室今年取得了很大的进展和应用。
国内外各大城市都在涌动着大量的摄像系统,比如海燕系统,中国的天网系统。越来越多的“相机”聚集在这个大系统中。如果大量的数据可以通过数据库手段同步,通过图像识别算法(神经网络和胶囊网络)恢复,那么普通的路边摄像头就会有非常强大的功能。不要低估他们。人工智能的时代真的不远了。今天我们将列出其中一个与你分享-天网计划。
天网工程是由国家政法委发起,公安部、工信部等相关部门共同建设的信息化工程。它涉及到安全、人口信息化建设、车辆信息化建设等多个领域。,并可按省进行大规模联网,数据信息可根据需要进行编辑、整理、处理和查询。
各省“天网工程”实施结构图
天网项目整体按照部级-省级-市县级的平台架构部署实施,具有良好的扩展性和集成性。以吉林省“天网系统”为例,省级单位布设监测点1.4万个,其中高清监测点5000个,监测中心297个。而且很多县级单位、乡镇、农村甚至企业都加入了“天网工程”,每年为公安机关提供1600多条破案线索,协助抓获犯罪嫌疑人500余人,直接破获刑事案件200余起,破获治安案件500余起。它为社会和平稳定和打击犯罪提供了强有力的技术支持。
购物中心字符查询匹配
实际应用实例——闯红灯开放身份信息系统
最近各大城市相继推出了红灯拍照公众身份信息系统。利用天网系统的便利,识别闯红灯的行人,并在路口旁的显示屏上报告他们的头像、身份证号码和地址。这些区域通常交通流量巨大,交通流量大,对闯红灯的行人心理造成很大压力。
武汉和南京的捕获系统
有了这样的恶意战术,几乎所有“知情”的行人都说再也不闯红灯了。
实际应用实例——抓捕“逃犯”
例1:近日,英国BBC记者约翰·苏德沃斯(John Sudworth)试图在贵阳挑战一个中国“天网系统”,仅7分钟后“潜逃”被抓获。一开始,约翰·苏德沃斯并不在乎。据悉,当时工作人员用手机拍下苏德沃斯的面部照片后,“潜逃”一开始惊心动魄,摄像头太多,没什么好隐瞒的。
实际应用实例——抓捕“逃犯”
工作人员拍下了苏德沃斯的脸。当走过一座人行天桥时,他发现光桥上有三个摄像头。他一进车站售票处,警察就已经在监视,发现了苏德沃斯的踪迹。苏德沃斯一进车站大厅,警察就出现在他身后...
公共区域的大量相机组合
通过公共区域大量摄像头的组合,可以识别行人的人性特征,包括年龄、性别、服装等信息。同样的技术也适用于机动车。此外,监控摄像头不仅可以实时捕捉被监控行人的外观,还可以同时与数据库中的指定人员信息进行匹配,并弹出匹配程度的提醒。这项技术可以与行人跟踪、行人识别等技术相结合,帮助警方确定逃犯的下落。一旦识别信息与数据库中的逃犯信息匹配,系统将向警方报警。
例二:据报道,2011年,许因赌博案被云南警方网上通缉。但由于徐的行踪比较隐蔽,警方很难调查。此案持续了五年,未能将徐绳之以法。2016年初的一个深夜,人脸识别系统的匹配报警显示,市医院急诊室的高清摄像头捕捉到一名男子与逃犯徐的比对结果超过了一定阈值。合成作战中心在第一时间对情报做了进一步的人工筛选,基本锁定了嫌疑人在医院的车辆和行踪。随后,警方根据对车辆轨迹的跟踪和视频判断,对徐的住处进行了跟踪并将其逮捕。
应用实例——模糊图像复原系统
模糊图像复原系统,目前的智能图像识别还可以应用于散焦模糊图像和运动模糊图像的复原。该系统已在多个公安局推广应用,解决了大量刑事案件,取得了突出的应用效果。
银行模糊图像恢复系统
应用案例——可见光与红外成像融合识别系统
白天智能图像识别相机几乎什么都能做,那么到了晚上,可见光相机会不会技能耗尽?没关系,也可以结合红外热成像和图像融合技术。
可见光和红外成像融合识别系统
可见光和红外成像融合后,可以提高图像识别系统的应用范围和鲁棒性,提高结果的抗干扰性能和可靠性。
技术的秘密——是什么让天网系统如此强大
具有深度学习智能的图像和人脸识别技术;
具有深度学习智能功能的图像和人脸识别技术
目前流行的神经网络算法采用多层卷积提取人的面部细节。特征网络生成后,进行度量学习,综合判别多通道参数,通过大量数据样本+1和-1进行决策。
强大的天网系统需要大量数据计算能力的支持,云服务器的发展也为现阶段人工智能图像识别的发展带来了机遇。该系统将人脸识别技术、网络数据库技术、计算机并行处理技术、人像组合技术、模糊图像恢复技术、视频图像采集和处理硬件技术集成为一个高效实用的识别系统。
系统组成框图
了解了以上内容之后,你是不是开始“把路边的摄像头当三天抓挠”了?
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