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视频智能化时代到来,盘点计算机视觉与视频行业四大应用点


稿源:砍柴网 编辑:庄泽帆 发布时间:2017-12-29 15:51      【选择字号:

  人工智能无疑是2017年互联网科技领域最火热的关键词,从各方面表现看,人工智能在2017年走向了新的拐点,很大程度上预示着人工智能的商业红利期即将来临,人工智能在各个领域的应用开始爆发。

  在此背景下,作为人工智能(AI)三大领域之一的计算机视觉近期也越来越受到人们的关注。而计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用,使用场景多样,市场潜力巨大。因此在人工智能的牵引下,计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化的时代。

  视频行业在进入智能化之前,在互联网的影响下,还经历了三个阶段的变化:首先第一个阶段是传统视频时代,还处在以线下的电视、电影作为视频传播为主的阶段,无法进行交互,也无法自主选择内容;后来进入了互联网时代,开始涌出像优酷、土豆、爱奇艺等网络视频平台,用户通过网络在平台上可以选择观看内容,这是第二阶段;直到2016年直播的迅速爆发,让视频行业进入了第三阶段,也就是C2C传播时代,像斗鱼、YY、映客、秒拍这些平台的特点就是传播速度快、精准化且碎片化,因为技术背景是H5的链接,所以用户能够随意地去发送。

  那么接下来就是进入了现在的智能化时代,在人脸识别、深度学习等犹如雨后春笋一般成为行业热词的背后,技术导向型新锐公司的不断涌现,计算机视觉技术升级视频行业,让视频在安防、广告营销、新零售等领域全面升级开花,因此我们今天就来盘点,计算机视觉有哪些实际可以应用到视频场景中的技术呢?

  1.应用点之一:安防领域

  安防领域成为【计算机视觉+视频】结合的第一着陆点。这主要源于安防本身的两大特性:首先,以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源,可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求;其次,安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。

  目前【计算机视觉+视频】在安防领域的应用主要还是涉及对人脸、车辆的识别,包括生物特征识别技术、大数据及视频结构化技术等。其中,生物特征识别包含了指纹识别、虹膜识别、人脸识别、步态识别等,前两个主要应用于特定场景的身份认证居多;而关于视频结构化技术,目前则主要融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等人工智能技术,这也是视频内容理解的基础。并且在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等多个领域都有应用场景。

  例如,公安行业用户的需求是在海量的视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索。要实现这个需求,仅仅用摄像头捕捉到嫌疑人是远远不够的。它需要智能的前端摄像机实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车等属性信息;然后需要汇总海量的城市级信息到后端人工智能的中心数据库进行存储,再利用计算能力及智能分析能力,对嫌疑人的信息进行实时分析,最终给出最可能的线索建议。

  从目前市场现状来看,安防领域巨大的市场规模和可观的营收利润前景,也恰恰使其成为众多巨头以及创业公司的必争之地,其中传统巨头以海康威视、大华股份领衔,积极布局芯片、算法等上游关键技术领域,一方面也在向下游整合集成商或运营商业务延伸。

  而在从计算机视觉切入的创业独角兽公司有在今年7月完成4.1亿美元B轮融资的商汤科技,以及在16年年底完成亿级美元C轮融资的旷视科技等企业,都是具有技术算法优势但较难独立实现商业化,前期多通过与传统巨头合作的方式实现市场布局。

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