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视频分析与深度学习正在碰撞新的火花

我们每天都面临着这样一个现实:我们被无数的智能视频捕捉设备包围着。这些设备捕捉关于我们如何生活和我们做什么的信息。例如,由于有了监视和行动摄像机,以及智能手机,甚至是好的老式摄像机,我们可以以不寻常的规模和速度录制视频。在每一段录音中都植入了丰富的数据和信息。

视频分析与深度学习正在碰撞新的火花

最新增强功能视频分析它提供了一个明显的优势,从在某些场合计算个人数量的应用,到自动车牌识别,再加上面部识别或智能停车。

所有的功劳都归于深度学习,视频分析提供了任务的自动化,这些任务一度是人们的选择领域。今天,视频内容分析编程已经发展到处理视频,识别、区分和描述显示和传递可访问和可过滤视频信息的项目,从而推动广泛的分析能力。

机器学习特别是,深度学习解决方案的惊人改进,改变了视频分析。

利用深层神经网络它使人们可以想象出,准备模拟人类行为的视频分析系统,从而改变了人们的看法。它从依赖于典型的计算机视觉方法的框架开始(例如,如果相机图像变得过于暗淡或发生根本变化,就会发出警报),然后转移到配备有识别图片中明确项目并跟踪其路径的系统。

例如,光学字符识别(OCR)已经被用于从图片中删除文本的相当长的时间。从根本上讲,它可以做到将OCR算法直接应用到车牌图片上,从而感知车牌号。在过去的世界观中,如果摄像机位于这样的位置,在执行OCR时,我们确信我们正在记录一个车牌,这可能会起作用。

深度学习基本上是一种训练惯例,通过这种惯例,机器被呈现给大量标记的数据,以“学习”以感知和区分新数据集中的相似数据。复制人类受教育的方式,深度学习使技术能够更有效地区分和识别基于增加信息暴露的对象。在强大的硬件基础设施的驱动下,深度学习能够更快地分析输出、增强对象检测、改进处理性能和识别精度。

由于深度学习应用程序取得了令人瞩目的成就,我们目前准备大力支持视频分析性能,并开始新的研究来分析视频内容。例如,卷积神经网络在展示重要的视觉概念方面表现出了广泛的应用,而间歇式神经网络则证明了在记录中模拟世界元素方面的前景。深度视频分析(Deep video analytics,简称video analytics with Deep learning)正在成为模式识别领域一个新兴的研究领域。

姿态估计是另一种用于动作分类的深度学习策略。动作分类是与建立基于计算机视觉的监视框架相关的第二组任务。当我们知道商店里有多少人,一旦我们了解了他们在做什么,我们就可以分析他们的行为。

视频分析被用来处理纽约市的现实问题。纽约市交通部利用视频分析机器学习识别违章停车,交通堵塞,天气模式,这仅仅是个开始。摄像头捕捉到这些动作,进行处理,并向市政当局发出实时警报。

深度学习正在成为分析发展的一个基本部分,随着这一领域研究的推进,我们一直在寻找其突破性的应用。今天,它帮助我们比以往任何时候都更迅速、更精确地处理问题,甚至解决我们从未预料到要克服的新困难。

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