Dahua внедряют инновации в области распознавания лиц.

Само собой разумеется, искусственный интеллект (ИИ) стал горячей темой в эти дни. Основным применением ИИ является распознавание лиц, которое стало более точным и эффективным благодаря лучшему оборудованию, большему количеству данных и алгоритмам, основанным на глубоком учете. В рамках этой тенденции Dahua Technology выпустила новейшее поколение технологий распознавания лиц с поддержкой ИИ, чтобы помочь конечным пользователям удовлетворить их реальные потребности, от защиты жизней и активов до улучшения обслуживания клиентов.

Распознавание лиц - это не новая технология как таковая, но с изменением времени и успехов в аппаратном и программном обеспечении она достигла нового уровня зрелости и точности, что вызвало более высокие требования к различным вертикалям и сегментам рынка. Технология Dahua Technology, которая давно взяла на себя обязательства в области ИИ и глубокого обучения, внедрила новые решения для распознавания лиц, ориентированные на пользователей разных типов.
 
Решения на разных уровнях
По словам Джеймса Ванга, технического директора Overseas Business в Dahua Technology, компания представила решения распознавания лиц на трех уровнях - облачном, краевом домене и краю - каждый с различными приложениями и прецедентами. На самом высоком уровне есть облако, где каналы сотен, если не тысячи камер обрабатываются серверами Dahua, оборудованными графическими процессорами и усовершенствованными алгоритмами распознавания лиц. В этой архитектуре камеры на передней панели оснащены базовыми функциями захвата и анализа лица, отправляя только метаданные в облако для снижения нагрузок и напряжений в сети. «Приложения на этом уровне включают в себя наблюдение за городом, где система может мгновенно распознать человека, внесенного в черный список, от большого числа людей в сцене, и определить, находится ли этот человек в городе», - сказал Ванг.
На уровне пограничного домена находятся NVR серии IVSS с поддержкой распознавания лиц, которые способны распознавать пол, возраст, эмоции или другие функции человека, такие как наличие в шляпе или очках. Таким образом, это может помочь облегчить проведение расследования после событий, мгновенно вытащив соответствующие кадры. Имея от 4 до 32 каналов, эти видеорегистраторы идеально подходят для проектов среднего размера. «Примеры включают розничные магазины, где владелец магазина должен идентифицировать и распознать воров. Он также подходит для сообществ, больниц и фабрик - любого среднего проекта с потребностями в области безопасности », - сказал Ванг.
Наконец, на граничном уровне у Dahua Technology есть IP-камеры с поддержкой распознавания лиц, входной контроль и даже терминалы посещаемости времени с возможностью распознавания лиц и распознавания непосредственно внутри камеры, что представляет собой доступное и экономичное решение для небольших пользовательских объектов, которые могут использовать эти камеры для целей контроля доступа, сказал Ван. «Конечно, встроенная база данных меньше по масштабам. Для наших камер мы можем поддерживать до 10 000 изображений лица и 5 библиотек изображений для сопоставления изображений лиц », - сказал он.
 
Ключевые средства
По словам Вана, распознавание лица стало более зрелым и развитым, чем прежде, из-за трех основных факторов. Для начала сегодняшние вычислительные платформы становятся все более мощными для запуска алгоритмов распознавания лиц с интенсивным вычислением. «Компании, такие как HiSilicon, NVIDIA и Intel, запустили чипы, производительность которых достаточно хороша», - сказал он. «У нас уже есть графические процессоры NVIDIA в наших NVR и чипах Intel Movidius на наших камерах. Теперь мы работаем с HiSilicon для разработки чипов камер ».
Затем, как уже упоминалось, алгоритмы распознавания лиц видели, что их точность значительно улучшилась, особенно после введения ИИ и глубокого обучения, с помощью которых выражение лица, пол, возраст, цвет волос, аксессуары и эмоции могут быть лучше распознаны. «Распознавание лица включает в себя три ключевые части: обнаружение лица, выравнивание лицевых функций и сравнение извлечения признаков. Если бы технология глубокого обучения была принята, производительность каждой части была бы значительно улучшена », - сказал Ванг. «Мы разрабатываем алгоритмы распознавания лиц с глубоким изучением как сами, так и через партнерство с различными разработчиками. Наша стратегия - это то, что характеризуется открытостью и сотрудничеством ». Наконец, для эффективного обучения глубокому обучению система должна получать большое количество данных, которые стали более доступными сегодня, чем в прошлом. «Без хороших данных передовые аппаратные средства и алгоритмы в принципе бесполезны. В качестве поставщика решений для видеонаблюдения мы собрали очень много данных. Мы также получили данные от наших партнеров, которые требуют отличного пользовательского опыта из своей системы. Мы используем эти данные для обучения систем, чтобы они могли распознавать лица с большей точностью и точностью ».
 
Различные приложения
По словам Ванга, приложения распознавания лиц охватывают как зоны безопасности, так и безопасности. «Что касается безопасности, основным приложением является наблюдение за городом, где операторы должны найти подозрительных людей из большой толпы. В меньших масштабах он может применяться в больницах и школах, где люди, желающие получить доступ к критическим областям, могут быть мгновенно обнаружены. Для розничной торговли они могут создать базу данных для воров и немедленно получить предупреждение, если вор войдет в помещение », - сказал он.
«Для не-безопасности, - добавил он, - банки могут использовать распознавание лиц для улучшения обслуживания клиентов, например, получать оповещение после того, как VIP-гость вошел. Школы могут использовать его для использования во времени. Он также может применяться к безналичным платежам, чтобы гарантировать, что это действительно тот человек, который платит. Наконец, его можно использовать, чтобы сопоставить лицо человека с его удостоверением личности, чтобы убедиться, что никто не использует поддельный идентификатор, чтобы купить билеты на поезд или зарегистрироваться в отеле ».
 
Обильные проекты в Азии
Технологии распознавания лиц Dahua Technology развернуты в разных регионах мира. Что касается Азии, Dahua Technology имеет проекты в Таиланде, Сингапуре, Вьетнаме и Малайзии и другие. «Некоторые из них - крупные проекты, а некоторые - меньше. Например, у них есть магазины розничной торговли, которые нуждаются в распознавании лиц, чтобы поймать воров. Кроме того, разумные города и интеллектуальные концепции сообщества, популярные в Китае, также сохраняются на этих рынках, вызывая удовлетворение потребностей лица », - сказал Ван.
В частности, Ван привел недавнее тематическое исследование, посвященное развертыванию распознавания лиц Dahua Technology. Это был 9-й саммит БРИКС, состоявшийся в Сямыне, Китай, с 3 по 15 сентября прошлого года. Проблема заключалась в том, что саммит потребовал защиты на высоком уровне для национальных лидеров из Бразилии, России, Индии, Китая и Южной Африки. Поскольку центр города Сямынь расположен на острове, система безопасности требовала всестороннего наблюдения за всеми дорогами, ведущими в этот район, также известными как сеть «Четыре моста и один тоннель». Решение этой пропорции также потребует усовершенствованной, автоматизированной и централизованной системы для обеспечения эффективных скоординированных ответов.
Чтобы убедиться, что все области хорошо покрыты, Дахуа предоставил более 2000 камер, 116 из которых были камерами распознавания лиц, чтобы удостовериться, что подозрительные или занесенные в черный список люди могут быть идентифицированы мгновенно и что никакие нежелательные или нежелательные люди не могут попасть в ограниченный области. Подробнее о тематическом исследовании см. Здесь.
«Основываясь на своем успехе в обеспечении всеобъемлющего решения безопасности для саммита G20 в Ханчжоу в 2016 году, 9-й саммит BRICS стал еще одним достижением для Дахуа», - сказал Ванг. «Национальные лидеры и их делегации смогли плавно продвигаться по городу и посещать конференцию, в то время как продукты Dahua предотвращали угрозы через обширную сеть интеллектуальных видеотехнологий. Кроме того, крупномасштабный проект значительно улучшил систему наблюдения города Сямынь и обеспечил долгосрочную основу для не только операций, связанных с общественной безопасностью, но и более широких общественных проектов, таких как система беспроводной передачи изображений Xiamen ».
 
Лучше, чем когда-либо
Действительно, распознавание лиц стало основным приложением, которое конечные пользователи считают полезным для достижения своих целей безопасности и безопасности. Технология Dahua Technology, посвятившая себя искусству искусственного интеллекта и глубокому изучению и развитию в течение длительного времени, использует эту тенденцию для развертывания передовых решений распознавания лиц, ориентированных на пользователей, от городских муниципалитетов до небольших конечных пользователей. Благодаря технологиям распознавания лиц, развивающимся быстрыми темпами, в ближайшем будущем мы можем ожидать появления более совершенных продуктов и решений от Dahua Technology.