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院士高文:城市大脑易患自闭症,数字视网膜是良方

[ 合盈国际性阅读推荐 ] 在11月19日的全球人工智能技术结合发展趋势会议主社区论坛上,高文作了主题风格为《智慧交通与数字视网膜》的汇报,为在场观众们共享了数字视网膜的基本原理以及在智慧交通应用领域。
院士高文:城市大脑易患自闭症,数字视网膜是良方 合盈国际科技照片来源于“特殊受权”

11月19-20日,以“机械能焕彩·聪慧结合”为主题风格的全球人工智能技术结合发展趋势会议在济南隆重举行。在11月19日早上的主社区论坛上,中科院院士工程院院士、新一代人工智能技术产业链技术革新经营战略董事长高文作了主题风格为《智慧交通与数字视网膜》的汇报,为在场观众们共享了数字视网膜的基本原理以及在智慧交通应用领域。

85%到90%的大城市统计数据是监控录像统计数据,巨大信息量却拥有极低使用价值相对密度;根据当今的城市大脑构架,城市大脑非常容易患“是自闭症呢”和“癲痫”。高文强调,依靠数字视网膜的三个特征,人们不但能提升城市大脑,还能为智慧交通出示更强的解决方法。

下列是高文的汇报全文,合盈国际性不在更改特邀嘉宾本意的基本上,开展了编写。

今日我与大伙儿共享怎样运用传感技术和测算系统软件搞好智慧交通。我的演说分成三个一部分:第一,什么是数字视网膜?这是以便运用視覺云计算技术处理当今系统软件的难题才明确提出的。第二,数字视网膜在智慧交通中的应用,最终是小结

传统式城市大脑构架产生的难题:巨大信息量,极低使用价值相对密度

假如要依靠系统软件把视頻里的內容融洽起來,必须要处理三个难题:为何,如何做及其实际的定义是啥。无论是数字视网膜還是图象、视频编辑都历经了长期性的演变途径。之前解决工作能力较弱的那时候,摄像头或是控制器和CPU挨得很近。随之摄像头价格减少及其云计算技术的出現,二者才保持距离。

一个大城市有数个分存储芯片,一个总核心,最终全部的投资决策必须在总核心来做。可是统计数据是以最末端的每一摄像头归纳到中心,最终到指挥系统。统计数据是怎样传送的?之前,摄像头拍的物品立即送到,必须的网络带宽太宽,花费太高,因此用伺服电机缩小后送到,随后存进中心。送至总核心后,必须开展编解码,获取出有效的特征,再开展剖析和鉴别。之前用手工制作特征和根据手工制作特征的剖析识别技术来做特征提取和剖析鉴别,如今基础都用深度神经网络来做。

绝大部分城市大脑应用那样的层次组织结构,要是有充足的算率是沒有难题的。正中间是云,从底层的储存到正中间有一个数据传输的服务平台,再上边是优化算法服务平台,最上边是综合服务平台。储存立即联接前端开发控制器接受的物品,例如摄像头拍攝的內容。但这类系统软件的高效率却比较不高。是什么原因呢?如今的摄像头拍下来內容缩小后,会送至云空间开展编解码,再开展特征提取和剖析,这种行为没办法保证即时。

为何公安机关、交通出行等监控摄像头互联网没办法即时?如今系统软件加了许多智能摄像机,摄像头自身 能够鉴别车牌号或面部再把結果送返,可是这类构架实际上是并不是对的,由于那样做处理了小难题,却产生大量问题。规模性的监控摄像头数据网络十分大,但它并非互联网大数据。这种摄像头拍下的物品,没办法产生对全部大城市的整体规划改善有协助的统计数据。统计数据最多存三个月,有的将会存2个礼拜,就被遮盖没了,它是十分奢侈浪费的事儿。

第二个难题。统计数据都是一种生产要素,如果你有充足的统计数据,你总有了財富。可是大城市网络监控的视頻统计数据列外,由于在目前的管理体系下,没办法把使用价值显现出来。如今大城市里的统计数据85%-90%是监控录像统计数据,可是真实对城管执法作出贡献的这些统计数据基础充分发挥不上功效。巨大信息量,却拥有极低使用价值相对密度。

如何让它更有使用价值呢?人们要想到一些能够运用在摄像头上的技术性,把有效的数据抽取出去,送至云里,未来在云里能够解决,还可以长期性储存。要努力做到这一点,最先看构架和人们想做到的目地到底有什么分歧。分歧就是摄像头干的活要不过多了,要不过少了。不做特征提取的摄像头基本上对产生互联网大数据没做出贡献,立即鉴别面部奉献量并不多。

城市大脑系统软件最非常容易犯 “是自闭症呢”和“癫痫症”

监控录像有二种使用方法,一种是由人亲身看,另一种是用设备剖析。如今设备剖析做演试挺不错,可是基本的也用设备剖析,假如前端开发不兼容,彻底靠云,必须的很多的算率。人们双眼高效率十分高,有木有方法让电脑鉴别学一学生物系统软件的双眼?

双眼根据视网膜获得电子光学数据信号,视网膜里有二种较为重要的体细胞,光感体细胞和锥状体细胞。人们平常看物品全是根据这种体细胞把数据信号搜集来,传入人脑去。双眼视网膜的和最终传入人脑里的体细胞数存有误差,双眼视网膜体细胞数是后边脑区接受的总数的126倍。换句话说,视网膜上带126个体细胞,最终归纳到联接到脑的一个神经细胞上。人的视觉传感器,在转达信息时历经若干层,每传一层信息就开展减缩,一直传入中枢神经的联接地区。这就让我们一个非常好的启迪:脊椎动物视网膜设计方案得十分恰当,这类构造对視覺认知能力十分有协助。

城市大脑反倒较为像心理扭曲的人的视觉传感器。从中枢神经系统表述是自闭症呢和癫痫症的根本原因,是自闭症呢就是说人一生出来,尾端神经系统和脑web端神经系统基本上全连接,中枢神经系统全部的联接都类似且都连到。宝宝接纳外部刺激性、学习培训的全过程,实际上把全连接的互联网开展了提高和裁剪,一些联接变得更加粗,一些联接渐渐地就委缩掉。一个一切正常的小孩,该衰减系数的衰减系数,该提高的提高,最终是一切正常的。假如小孩子在生长发育的那时候沒有常常开展裁剪,这一小孩长大后就会犯是自闭症呢。

如今人们的城市大脑系统软件,沒有开展一切信息的获取,每一摄像头在系统软件里同样关键,它是一个“是自闭症呢系统软件”。假如有的摄像头非常关键,例如有的摄像头能鉴别出车牌号码,这种联接就太粗大,系统软件非常容易变为“癫痫症系统软件”。目前的城市大脑系统软件最非常容易犯的二种病,就是说“是自闭症呢”或是“癫痫症”。因而,人们必须有一个系统软件,像人的视觉传感器一样,把信息归纳之后,减缩之后要往上送。

数字视网膜的三个本质属性

数字视网膜有八个最关键的特点,我归纳成三个本质属性。

第一个特征称为全局性统一的时光ID。每一摄像头要是送信息回家,立刻就了解時间和物理学地址。

第二个特征,视网膜自身 要有高效率视频解码的工作能力,高效率特征编号的工作能力和协同提升的工作能力。如今有许多视频解码的规范,像AVS规范,MPEG4等。特征编号,有CDVS规范,CDVA规范等。假如在一个视频比特率里,另外要网络监控视频解码和特征编号得话,要有一个方法让他们能够协同提升。

第三个本质属性,就是说实体模型可升级,留意可调整,手机软件可定义。人们如今全是用神经网络模型做特征提取,随之时间流逝将会会有新的优化算法出去,必须把实体模型升級。而之前的摄像头,集成ic制成之后,优化算法没法升級。留意可调整,同一个界面里的物品,人们能够授予它很感兴趣地域那样一个作用。手机软件可定义,能够根据软件更新来保持。

不像传统式的摄像头有一个流,视频压缩流或是鉴别結果流。新的数字视网膜实际上有三个流,包含视频解码流,特征编号流,实体模型编号流。或许这三个流都有职责分工,有的在前端开发同步控制调整,有些是根据云空间意见反馈开展调整和操纵的。数字视网膜究竟如何使用?关键根据脑眼合一的方法。来源于终端设备的信息历经数字视网膜的解决,送至云空间的,统统是用这三个流进来,有的流能够用看来,有的流能够由设备全自动解决,并且是能够升級、有留意的。

在深圳市,人们专业造了一个鹏程云脑做数字交通出行,可以创建开源系统绿色生态,视频解码规范是在其中的一块关键的使能技术性,并且视频解码早已有能够选用的集成ic。如今同盟也在做一些根据刚刚说的规范的大的运用规范。有关实体模型,乃至实体模型的渗入缩小,人们也已经开展规范化的工作中。

数字视网膜的第一款集成ic迅速就会公布,这一集成ic尺寸如一块钱硬币的,三个本质属性,八个作用统统包括在里边。这个集成ic现阶段早已进到产品开发阶段,未来将会会立即进到各种各样智慧交通的系统软件,支撑点数字视网膜的运用。人们也在创建数字视网膜的绿色生态,并根据产业链同盟推动。

最终总结一下,数字视网膜有三个特征:全局性统一的时光ID;包含高效率的视频解码,高效率的特征编号,协同提升等多层面的视网膜表述的特征;包含实体模型可升级,留意可调整,手机软件可定义的协同特征。人们的一些使能技术性早已做得十分非常好,再加硬件设备和云,能够为智慧交通出示一些提升解决方法。

编写:李薇

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