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浅析基于场景定义的
智能网络摄像机
□ 文/陈伟 葛天宇
近几年来，人工智能（AI）迎来了新的发展高 样本数据是是不够的。以人脸识别技术为例，在不
峰期。在云计算、大数据、深度学习等技术的综 同的项目场景中，同样一套人工智能系统，有的抓
合作用下，人工智能技术得到大幅度提升。同一时 拍准确率高，有的抓拍会漏拍，有的识别次数多，
间，随着《中华人民共和国反恐怖主义法》的发布， 有的基本没有捕获记录。这既不是算法不好，也不
中国公共安全视频监视建设也经历了飞速发展的 是算力不够，样本数据也能够支撑。这里缺乏的是
黄金时期，以人脸识别为代表的人工智能在安防领 人工智能针对不同场景适配。
域迅速落地，大量初具成效的应用已经广泛应用。 好的人工智能不仅仅=算法+算力+样本数据。
任何一项技术，其生命力由商业化应用的程度决
人工智能技术核心要素浅析 定，只有将技术转化为产品，形成解决方案，适配
人工智能技术核心要素的大体可分为算力、算 不同的场景，最终转化为用户的有效利用，才能形
法、样本数据三部分。 成技术和价值的良性循环。
算力，即基础硬件层为算法提供的基础计算 好的人工智能不仅仅依靠某种算法或算力，他
能力，基础硬件层涵盖GPU、CPU、FPGA、ASIC 是含括了数据采集、视图信息存储、智能分析与数
等；算法，是指针对算法实现开发的各类应用及算 据研判、联网管理、安全管控与业务呈现的完整解
法工具包，主要为上层应用开发提供了算法调用 决方案，是需要从规划、设计、勘测、安装、调试、
接口，提升应用实现的效率，最常见的基础算法有 实战投入、应用习惯、业务优化各个维度进行统筹
Tensor Flow、Caffe、CNTK等等；样本数据对算法 运作实施的系统工程，场景适配就成为好的AI技
的作用其实就像奶粉对婴儿的作用一样，算法也需 术最关键的因素。
要喂养才会长大，深度学习本身就是模拟的大脑神
经元的工作机制。 网络摄像机的关键技术分析
在安防监控的解决方案中，网络摄像机是部
人工智能在安防监控领域的应用因素 署最前沿、数量最庞大的设备群。它所处的场景千
分析 差万别，有的在海拔5000米以上的高山上，有的在
但针对安防视频监视领域，有了算法、算力和 零下三十几度的严寒地区，有的在川流不息的城市
2019第四届深圳国际无人机展览会（2019.6.20-22 深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 39
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