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人工智能在安防行业越来越受欢迎,它可以让视频监控像人一样思考和决策。
在过去的几年里,许多安全公司已经深入部署了人工智能并发布了各种产品。brainchip是安全领域的“新人”。它主要开发人工智能和机器学习软件和硬件,并已利用脉冲神经网络技术商业化。他们推出了一款名为“智能芯片工作室”的新人工智能驱动程序,他们认为这将改变执法和情报机构使用视频监控来检测和分类人脸的方式。该软件不仅使大多数传统的面部识别解决方案能够更快、更有效地搜索大量视频记录,而且不受某些场景的限制。
例如,brainchip studio可以使用没有高清摄像机的低分辨率镜头进行正面识别;此外,该软件还可以用于在恶劣条件下录制的视频,它只需要24x24像素的图像来检测和分类人脸。
brainchip的创始人Peter van der made说:“目前,卷积神经网络技术需要大量预先标记的数据集和昂贵的云平台,而要实现同样的功能,brainchip的脉冲神经网络技术只能在传统的cpu和内部软件中实现。”
如今,全世界监控摄像机的数量正在增加。据ihs估计,今年将有1.27亿台监控摄像机出货量,这将导致大量视频数据的产生,这将要求人工智能有效地对其进行分析并合理利用。
在最近的一项实验中,brainchip的软件可以实时检测、提取和分类八个不同摄像机记录的三个半小时的视频,包括50多万张面部图像;在另一个实验中,它可以在不到两个小时的时间里处理36个小时的视频,并提取超过15万张人脸图像。
brainchip负责营销和业务开发的高级副总裁罗伯特比奇勒解释说:“我们从现场或录制的视频中检测人脸,然后为每张人脸创建一个脉冲神经网络模型。”“然后我们在下一个视频源中检测人脸,并将其与前一个模型进行比较。如果匹配,我们知道在摄像机的“视野”中是同一个人。假设我们正在拍摄一个游戏,我们都知道这是同一个人在摄像机的整个视野中,然后我们可以在摄像机的整个视野中跟踪这个人的运动(即使我们改变了位置和衣服);此外,摄像机还可以将这些图像分成不同的模块。对于任何给定的摄像机(假设20台摄像机),我们可以拍摄一个人走过它,这样我们就有20张他们的脸部图像。”
他继续说:“我们保存了这些面部照片的缓存,以便我们可以跟踪他们。”“一旦我们收集了这些信息,我们就可以将这些图像与脉搏模型一起编辑到数据库中。如果我们找到可疑人物的图像,我们通过脉冲神经网络运行它,创建一个模型,并将其与之前获得的图像进行比较。一旦我们找到了需要被“逮捕”的人,我们将检查这个人的形象,所有关于嫌疑犯的信息将被公布。
脉冲神经网络是如何工作的
与业内使用“卷积神经网络”处理数据的大多数人工智能解决方案不同,brainchip studio使用“脉冲神经网络”技术。根据比奇勒的说法,这是一种计算方法,更类似于人的大脑,通过模仿神经元和突触的功能来工作。
“神经元由与其他神经元相连的突触组成。神经元本身是所有不同输入的综合功能,然后决定是否触发并向下游神经元传递信息。这种信息的传输称为脉冲,实际上是一个生物电过程。”比奇勒解释说:“这是一种通过突触传递的具有一定强度的信号。”网络训练的方式是加强或抑制突触联系,改变神经元兴奋时的阈值功能。
“大脑的工作方式不同于电脑。计算机会做数学问题,不管它们是整数还是小数,但大脑不会这么想。”“人类非常擅长识别模式,并且清楚地知道什么是什么,但是人类不太擅长做数学,因为我们的大脑使用这些脉冲序列作为阈值逻辑来确定编程的功能。”
因此,当你以脉冲神经网络的形式理解人类思维的这些特征并将它们应用到软件中时,计算机将会更好地识别视频图像中的模式。
比奇勒解释说:“通过这个函数,我们知道了这类脉冲神经网络的一些有趣的特性。”“一是它非常善于在嘈杂的环境中应用;此外,它只需要一幅图像,因此它不同于卷积神经网络,卷积神经网络需要具有预先标记信息的数据集。”
脉冲神经网络的优势
如上所述,与卷积神经网络在数据集上的训练相比,脉冲神经网络只需要一幅图像就可以学习和识别模式。比奇勒补充说:“我们可以在现场训练,以找到模式。”
此外,脉冲神经网络需要较少的计算能力,因为它们不需要执行卷积神经网络的数学运算。
比奇勒很快指出,该公司不只是想创造另一种类型的生物特征面部识别解决方案,而是可以让视频监控终端用户在日常生活中使用这些解决方案。
他说:“我们想做的是提供一种可以在现有视频监控环境中使用的产品。”我们在部署环境中训练我们的网络,我们从摄像机或录制的视频中实时提取所有面部信息,我们使用现有的基础设施,但它不是添加到摄像机或新的数字视频录像机的附件。"
目前,这项技术已经在赌场和警察局使用
目前,该公司的方案已经在拉斯维加斯的一家大型赌场得到应用。Brainchip与sn技术公司合作开发了基于brainchip的snap技术,用于查看赌场的动态情况。
此外,该公司还与法国国家警察合作,减少执法人员所需的时间和人力。
图卢兹国家警察局犯罪部门负责人让-弗朗索瓦·莱斯佩斯评论道:“有了这项技术,执法人员可以快速扫描数万亿字节的视频记录,并搜索面部、体形和服装图案等特征。”基于脉冲神经网络技术,智能芯片可以识别多种类型的物体和模式。这项技术非常适合高噪声和低分辨率的视频监控系统。”雷锋网雷锋网雷锋网(公开号码:雷锋网)
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标题:攻破人脸识别应用难题?这家美国AI安防公司是这么做的
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