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中国工程院院士高文:数字视网膜消除智能交通痛点|世界人工智能融合发展大会【亚博ApP安全有保障】

发布时间:2021-03-19    来源:亚博ApP安全有保障90891

本文摘要:据新闻报道,11月19日上午,2019世界人工智能融合发展大会在山东济南月召开。

据新闻报道,11月19日上午,2019世界人工智能融合发展大会在山东济南月召开。大会由工信部、中国工程院、山东省人民政府指导,由山东省工信厅、省教育厅、省科技厅、省财政厅、济南市人民政府和下一代人工智能产业技术创新战略联盟组织。在这次大会上,中国工程院院士、下一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长高文中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东英国皇家工程院院士、鲲云科技首席科学家陆永青富士康工业网络理事长李军旗等嘉宾参加了主题报告。

高文本报告的主题是智能交通和数字视网膜,以下是(公共编号:)不改变意图的整理和编辑:专家,同行,朋友,你好智能交通之所以被称为智能,是因为它可以通过一些技术手段提高效率,例如哪条路上车多,哪条路上车少。以前的信号控制系统也做了很多类似的工作,但是那些系统大部分是通过地面的线圈,或者通过照相机收集的信息进行输出。今天我想和大家分享的是,将最现代的传感器和计算系统结合起来,做好智能交通工作。

首先,让我们了解什么是数字视网膜。实质上,数字视网膜本目前已经构成了一个大规模的系统,这个系统要想把视频看的东西好好协商,就必须解决三个问题,一个是为什么,一个是为什么,一个是明确的概念。总的来说,数字视网膜、图像处理和视频处理都经过了漫长的进化途径。举个例子,视频处理技术刚出现的时候,模拟的是照相机,当时是19世纪中前期左右,之后从伦敦开始利用这些图像及其表现的内容,到了19世纪中叶电脑之后,人们开始将模拟图像变成数字图像,展开处理和传输的今天,图像处理从卫星图像到医学图像等领域大幅度发展,复盖了我们生活的各个方面。

以前人们在这方面的处理能力并不强,现在摄像头和传感器的发展更好,云计算也经常出现。以前的照相机现在出现了照相机网络,数千台数万台照相机联系在一起的原本非常简单的云存储也成为现在简单的城市大脑,一个城市有总存储中心和一些分存储中心。智能交通的决策分析在总中心展开,数据从最末端的照相机传输到分存储中心,总结到总中心。那么,这些数据显然是怎么来的呢?以前的模式是,照相机用编码器传输拍摄的内容,到达总中心后可以执行文件,根据手工系统提取简单的信息,分析识别。

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随着人工智能技术的更成熟期,上述手工完成的工作都交给了深刻的神经网络,有足够的计算力是不够的。但是,你知道这样的系统能提高效率吗?如果有效率的话,为什么呢?照相机拍摄电影后,展开传输,传播总中心解码,展开特征提取、分析、识别,实质上,该过程需要一定的时间,难以超越动态效果。

为了解决问题,人们不时升级系统,还添加了许多类似的智能相机来识别一些特点,并且仍然通过编码过程来节省时间。你知道这个解决办法吗?事实并非如此。因为这显然可以解决一些小问题,但它带来了更多的大问题。现在的照相机网络规模相当大,收集的数据也非常大,但数据大不相同。

这些照相机拍摄的东西,85%-90%是监视录像的数据,很难协助整个城市的管理和计划改良,而且保管的时间最长只有3个月,2周内有可能被复盖或荒废。这样的超大数据量只有一个超低的价值密度,我们必须想办法切换其更有价值。问题只是在结构上。

根据本来的构造,完全的99%的照相机只是用来拍摄,内容代码,即使传输的数据充分发挥,照相机的贡献也比较大。所以,我们想办法让照相机师走更多的工作,但是不是把它升级为非常简单的智能照相机来识别脸和车牌。确实简单的方法是,将照相机提取简单的数据,传输到云中,作为富裕价值的大数据在云中处理,保留多年。

这就是生物界受到的灵感。人和动物都有眼睛,效率非常低。眼睛提供光学信号是通过视网膜提供的,视网膜有两个重要的细胞,感光细胞和锥形细胞,这两个细胞特别是一起有1亿2600万人,我们平时看到的是通过这些细胞传播大脑。

然而,当信息被记录在后面时,经过几个层次,每个层次的信息都会被削减,脑神经的连接仍然广泛。推荐两个例子,一个长期的孩子在自学过程中,实际上强化和切断了神经的全连接网络,有些连接看起来更细,有些连接逐渐衰退,最后他能有效地区分事物。无视,患自闭症的孩子的末端神经和脑端神经一样细,没有展开裁剪的全部连接,他的注意力很难集中。

这表明信息削减的重要性,但现在我们的照相机没有削减信息的功能,相当于冷漠的系统。因此,我们的系统应该像人类的视觉系统一样削减信息并向北发送。为了实现这一点,去年我和北大的同志,还有阿里巴巴的同志,三个人在中国科学上发表了数字视网膜智能城市系统进化的重要环节这篇文章。

使用所谓的数字视网膜,就能解决问题。数字视网膜具有八个最主要的特性,我总结了三个最本质的特征。第一个特征是全球统一的时空ID,每个照相机都需要全球统一的时空ID,地理位置是全球统一的每个照相机只要发送信息回来,就会马上告诉全球统一的时间再次发生的事情,再次发生的物理场所在哪里。

第二个特征是视网膜本身具有高效的视频代码能力、高效的特征代码能力和领先优化能力。高效视频代码现在有很多标准,如AVS标准、MPEG4等特征代码现在的标准是MPEG、CDVS标准、CDVA标准,如果在一个代码流中,同时监视视视频代码和特征代码的话,想办法领先优化。第三个本质特征是模型可改版,注意可调节,软件可定义,这也是三个不同的拒绝。

我们现在使用神经网络模型,随着时间的推移可能会出现新的算法,因此数字视网膜如果模型可以改版的话,每个照相机的算法都可以升级。注意可调节,主要可以在后台控制。同一画面中的东西,优先级因地而异,可以表现出感兴趣地区的功能,特别注意最重要的地区,保持该地区的信息。软件可以定义,通过软件升级可以定义软件。

这种新的数字视网膜实际上有三个流程,与传统相机不同,视频压缩东流或识别结果流程。数字视网膜的三个流程包括视频代码流、特征代码流、模型代码流。当然,这三个东流是分工的,有的可以在前端实时控制调整,有的可以通过云调整和控制系统。这就是数字视网膜。

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实质上,数字视网膜主要通过脑眼一体化,将未来终端的信息通过数字视网膜的处理送到云上。目前,我们在深圳实施数字交通,为了实现这一点开展大规模训练。

其中,有一些开源,包括创建开源生态和一些潜在技术。视频编码标准是最重要的潜在技术。目前,联盟也实现了基于刚才所说的标准的大规模应用于标准,这些都在每个班级前进。

第一个数字视网膜芯片已经在路上,很快就不会发表。这个芯片很小,像硬币一样,但是包括我刚才说的三个本质特征,八个功能。

未来,这种芯片可能需要转移到各种智能交通系统中,而不是数字视网膜的应用。年度票选-寻找19大行业最佳AI落地实践创立于2017年的AI最佳挖掘案例年度排行榜是业内首次人工智能商业案例选拔活动。

从商业维度到达,寻找人工智能在各行业的最佳落地实践。第三届票选月开始,关注微信号公众编号,恢复关键词排行榜参加选拔。以下可咨询微信号:xqxq_xq原始文章,允许禁止发布。

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