“智能拆析带来飞跃 关键障碍在于运算”

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慧聪安防网信·今天的观点是在智能监控时代加速度到来的今天，面对各种媒体所传达的智能化生活图景，每一个身体都在生活中感到诸多不便。 在地铁上受到猥亵骚扰的女性如果向地铁企业索取监控录像的证据，经常被说影像不清晰或拍摄不准确，证据不足则无法有效惩罚犯罪者。 我们知道智能分辨率会改变这种状况。 特别是发生犯罪行为时，可以立即报警，防止人员受到侵害。

智能分辨率带来的跨越式重要障碍是运算

那么智能分解对安全监控的整个领域意味着什么呢？ 其中，智能分解需要处理的中心问题是什么？ 在处理关键问题上，智能分辨率已经处理了那些问题，但智能分辨率应用中最大的障碍是什么？ 与这些问题相比，慧聪安防网小编特别采访了清华大学电子工程系教授、生物识别行业专家苏光大。 智能分辨率对安全监控的迅速发展来说是一个飞跃的发展 苏光大教授谈到智能分辨率的地位时说:“我个人认为智能分辨率有非常重要的地位。 我认为现在的安全监视会发生从“看到”到“知道”的飞跃。 因为现在的视频监控画面都是在监控中心人工“看”，人工切换，这是看的过程，人看，人工切换。 那么你能聪明地解释一下吗？ 智能分解是指对图像进行自动解释和识别。 他说这是从“看”到“知道”的飞跃。 这是我们要做的事件。 从“看”到“知”，只有达成这样的飞跃，监控才能智能化，发挥更大的作用。 “ ”我认为这是一个声势浩大的事件。 从看场景到对场景的认识和解释，这是一个飞跃！ 一定要跨越这个飞跃。 只有这样，才能很好地发挥目前的监视作用。 否则，数百万、数千万人在显示器前，视频监控新闻得不到深入的APP，实在是太遗憾了。 我想我现在必须实现这个飞跃。 ”苏光说。 智能分辨率的核心技术是异常的判别 对于目前智能分辨率的诊断系统、识别系统、行为系统的相关类型划分，苏光有自己的理解。 他说:“实际上诊断系统、识别系统、行为系统这一分类并不一定正确。 无论你要识别，要诊断，还是要分解行为，拷贝实际上是一样的，因为它是对图像的认识和解释。 说到诊断和识别，还有行为的分解，虽然在几个方面有些不同，但都是智能分辨率的一种，都是图像的分解。 什么是智能拆除？ 是对异常事情的评价。 “”“那些事是异常的，那些事是正常的，这是智能解体的关键。 另外，非法入侵、控制人行横道、无视行人、汽车的红灯……这些都是根据模型计划的智能分辨率技术，看它是不是异常的事情。 这种异常的判别是由计算机自动实现的，也可以自动检测出碰撞、吵架、起火等一点小事的判别。 ” 作为一种尚未广泛应用的技术，智能分辨率的类型划分尚未被领域广泛接受。 对于广泛应用的智能分辨率技术来说，在功能上区分诊断、识别和行为，在帮助公众认识智能分辨率技术时，也可能误解对智能分辨率技术应用前景的认识。 智能分辨率迅速发展的最大障碍是运行速度不足 苏光作为智能分辨率行业的专家，对智能分辨率技术的注意有很深的洞察。 “我认为智能分解最大的课题是执行速度不够，执行的带宽不足。 因此，智能分辨率在实际应用中还是受到解决速度的限制。 这是个大事件，关键问题是解决速度。 例如，智能分辨率的算法当然有好的和坏的，其中有好的算法其实很好，但是它不能跑，有可能跑局部带宽。 因为无论是一个小区，还是一个监控中心，都有很多路要走。 例如，在有数千个探测器的住宅区，如何进行智能拆除呢？ 如果用cpu制作，那就非常有限了。 我们不会用1000台电脑制作1000条街的视频，特别是1000条街的高清视频。 CPU APP的首要问题是解决速度问题。 智能分解的做法越来越完整。 因为现在很多聪明的做法都取得了比较好的效果。 最大的问题在哪里？ 就是跑得不顺畅。 如果运行更顺畅就好了。 也就是说，现在我们需要找到新的系统结构。 智能分辨率可以在这个系统结构上跑得比较顺利。 这是我们需要处理的重要问题。 “” 当然，苏光大在智能分辨率上的应用前景是乐观的，“我个人认为智能分辨率的做法正在逐渐成熟，当然它带来了很多利益，还有很多问题尚未处理。 但是，它已经比较好了，可以处理一定的问题，智能分辨率已经显示出它的作用。 现在唯一的问题是哪里？ 怎样才能大规模部署，怎样才能大规模运用？ 这个还有问题。 的第一张卡在哪里？ 速度卡在执行速度上，用cpu\gpu等跑起来速度不够，哪一个都还很难。 那么，现在有了解决前置的新思路。 解决前置是指在摄像机后面连接解决器，进行前置的视频分析。 这样的解决方案都是由dsp制作的，dsp的解决速度不够快，困难就在这里。” “路途漫长，路途遥远，我上下摸索”，对于技术的飞速发展也是如此。 智能分解的广泛应用还得益于微机运行速度的大幅提高和相应的价格下降。 另外，智能分解技术的应用最终取决于客户的问题是否得到了比较有效的处理。 当 展望最有望提高安全监控效率的 智能分辨率通过视频监控实现的前景时，苏光表示:“智能分辨率可以实现视频监控从“看”到“认”的飞跃。” 今后的视频监控不再需要人工观看，完全通过一个设备来观看，所有的视频监控都可以看到，这种飞跃变大了。 例如，在周克华事件中，成千上万的人去找他的住处，民警的视网膜差点剥落。 展望今后的快速发展，我们不必这样人工寻找，而是用我们的机械设备和算法工作。 结语 当我们关注监测智能化的未来时，不能忘记智能分辨率面临的问题是什么。 作为最新技术的解读、领域信息的传达者，正确理解智能分辨率的快速发展状况，展示智能分辨率快速发展的重要性，有助于领域的快速发展。

慧聪安防网信·今天的观点是在智能监控时代加速度到来的今天，面对各种媒体所传达的智能化生活图景，每一个身体都在生活中感到诸多不便。 在地铁上受到猥亵骚扰的女性如果向地铁企业索取监控录像的证据，经常被说影像不清晰或拍摄不准确，证据不足则无法有效惩罚犯罪者。 我们知道智能分辨率会改变这种状况。 特别是发生犯罪行为时，可以立即报警，防止人员受到侵害。

智能分辨率带来的跨越式重要障碍是运算

那么智能分解对安全监控的整个领域意味着什么呢？ 其中，智能分解需要处理的中心问题是什么？ 在处理关键问题上，智能分辨率已经处理了那些问题，但智能分辨率应用中最大的障碍是什么？ 与这些问题相比，慧聪安防网小编特别采访了清华大学电子工程系教授、生物识别行业专家苏光大。 智能分辨率对安全监控的迅速发展来说是一个飞跃的发展 苏光大教授谈到智能分辨率的地位时说:“我个人认为智能分辨率有非常重要的地位。 我认为现在的安全监视会发生从“看到”到“知道”的飞跃。 因为现在的视频监控画面都是在监控中心人工“看”，人工切换，这是看的过程，人看，人工切换。 那么你能聪明地解释一下吗？ 智能分解是指对图像进行自动解释和识别。 他说这是从“看”到“知道”的飞跃。 这是我们要做的事件。 从“看”到“知”，只有达成这样的飞跃，监控才能智能化，发挥更大的作用。 “ ”我认为这是一个声势浩大的事件。 从看场景到对场景的认识和解释，这是一个飞跃！ 一定要跨越这个飞跃。 只有这样，才能很好地发挥目前的监视作用。 否则，数百万、数千万人在显示器前，视频监控新闻得不到深入的APP，实在是太遗憾了。 我想我现在必须实现这个飞跃。 ”苏光说。 智能分辨率的核心技术是异常的判别 对于目前智能分辨率的诊断系统、识别系统、行为系统的相关类型划分，苏光有自己的理解。 他说:“实际上诊断系统、识别系统、行为系统这一分类并不一定正确。 无论你要识别，要诊断，还是要分解行为，拷贝实际上是一样的，因为它是对图像的认识和解释。 说到诊断和识别，还有行为的分解，虽然在几个方面有些不同，但都是智能分辨率的一种，都是图像的分解。 什么是智能拆除？ 是对异常事情的评价。 “ ”那些事是异常的，那些事是正常的，这是智能解体的关键。 另外，非法入侵、控制人行横道、无视行人、汽车的红灯……这些都是根据模型计划的智能分辨率技术，看它是不是异常的事情。 这种异常的判别是由计算机自动实现的，也可以自动检测出碰撞、吵架、起火等一点小事的判别。 ” 作为一种尚未广泛应用的技术，智能分辨率的类型划分尚未被领域广泛接受。 对于广泛应用的智能分辨率技术来说，在功能上区分诊断、识别和行为，在帮助公众认识智能分辨率技术时，也可能误解对智能分辨率技术应用前景的认识。 智能分辨率迅速发展的最大障碍是运行速度不足 苏光作为智能分辨率行业的专家，对智能分辨率技术的注意有很深的洞察。 “我认为智能分解最大的课题是执行速度不够，执行的带宽不足。 因此，智能分辨率在实际应用中还是受到解决速度的限制。 这是个大事件，关键问题是解决速度。 例如，智能分辨率的算法当然有好的和坏的，其中有好的算法其实很好，但是它不能跑，有可能跑局部带宽。 因为无论是一个小区，还是一个监控中心，都有很多路要走。 例如，在有数千个探测器的住宅区，如何进行智能拆除呢？ 如果用cpu制作，那就非常有限了。 我们不会用1000台电脑制作1000条街的视频，特别是1000条街的高清视频。 CPU APP的首要问题是解决速度问题。 智能分解的做法越来越完整。 因为现在很多聪明的做法都取得了比较好的效果。 最大的问题在哪里？ 就是跑得不顺畅。 如果运行更顺畅就好了。 也就是说，现在我们需要找到新的系统结构。 智能分辨率可以在这个系统结构上跑得比较顺利。 这是我们需要处理的重要问题。 “” 当然，苏光大在智能分辨率上的应用前景是乐观的，“我个人认为智能分辨率的做法正在逐渐成熟，当然它带来了很多利益，还有很多问题尚未处理。 但是，它已经比较好了，可以处理一定的问题，智能分辨率已经显示出它的作用。 现在唯一的问题是哪里？ 怎样才能大规模部署，怎样才能大规模运用？ 这个还有问题。 的第一张卡在哪里？ 速度卡在执行速度上，用cpu\gpu等跑起来速度不够，哪一个都还很难。 那么，现在有了解决前置的新思路。 解决前置是指在摄像机后面连接解决器，进行前置的视频分析。 这样的解决方案都是由dsp制作的，dsp的解决速度不够快，困难就在这里。 “ ”路途漫长，路途遥远，我上下摸索”，对于技术的飞速发展也是如此。 智能分解的广泛应用还得益于微机运行速度的大幅提高和相应的价格下降。 另外，智能分解技术的应用最终取决于客户的问题是否得到了比较有效的处理。 当 展望最有望提高安全监控效率的 智能分辨率通过视频监控实现的前景时，苏光表示:“智能分辨率可以实现视频监控从“看”到“认”的飞跃。” 今后的视频监控不再需要人工观看，完全通过一个设备来观看，所有的视频监控都可以看到，这种飞跃变大了。 例如，在周克华事件中，成千上万的人去找他的住处，民警的视网膜差点剥落。 展望今后的快速发展，我们不必这样人工寻找，而是用我们的机械设备和算法工作。 结语 当我们关注监测智能化的未来时，不能忘记智能分辨率面临的问题是什么。 作为最新技术的解读、领域信息的传达者，正确理解智能分辨率的快速发展状况，展示智能分辨率快速发展的重要性，有助于领域的快速发展。

慧聪安防网信·今天的观点是在智能监控时代加速度到来的今天，面对各种媒体所传达的智能化生活图景，每一个身体都在生活中感到诸多不便。 在地铁上受到猥亵骚扰的女性向地铁企业索取监控录像的证据，经常被说影像不清晰或拍摄不准确，证据不足则无法有效惩罚犯罪者。 我们知道智能分辨率会改变这种状况。 特别是发生犯罪行为时，可以立即报警，防止人员受到侵害。

智能分辨率带来的跨越式重要障碍是运算

那么智能分解对安全监控的整个领域意味着什么呢？ 其中，智能分解需要处理的中心问题是什么？ 在处理关键问题上，智能分辨率已经处理了那些问题，但智能分辨率应用中最大的障碍是什么？ 与这些问题相比，慧聪安防网小编特别采访了清华大学电子工程系教授、生物识别行业专家苏光大。 智能分辨率对安全监控的迅速发展来说是一个飞跃的发展 苏光大教授谈到智能分辨率的地位时说:“我个人认为智能分辨率有非常重要的地位。 我认为现在的安全监视会发生从“看到”到“知道”的飞跃。 因为现在的视频监控画面都是在监控中心人工“看”，人工切换，这是看的过程，人看，人工切换。 那么你能聪明地解释一下吗？ 智能分解是指对图像进行自动解释和识别。 他说这是从“看”到“知道”的飞跃。 这是我们要做的事件。 从“看”到“知”，只有达成这样的飞跃，监控才能智能化，发挥更大的作用。 “ ”我认为这是一个声势浩大的事件。 从看场景到对场景的认识和解释，这是一个飞跃！ 一定要跨越这个飞跃。 只有这样，才能很好地发挥目前的监视作用。 否则，数百万、数千万人在显示器前，视频监控新闻得不到深入的APP，实在是太遗憾了。 我想我现在必须实现这个飞跃。 ”苏光说。 智能分辨率的核心技术是异常的判别 对于目前智能分辨率的诊断系统、识别系统、行为系统的相关类型划分，苏光有自己的理解。 他说:“实际上诊断系统、识别系统、行为系统这一分类并不一定正确。 无论你要识别，要诊断，还是要分解行为，拷贝实际上是一样的，因为它是对图像的认识和解释。 说到诊断和识别，还有行为的分解，虽然在几个方面有些不同，但都是智能分辨率的一种，都是图像的分解。 什么是智能拆除？ 是对异常事情的评价。 “ ”那些事是异常的，那些事是正常的，这是智能解体的关键。 另外，非法入侵、控制人行横道、无视行人、汽车的红灯……这些都是根据模型计划的智能分辨率技术，看它是不是异常的事情。 这种异常的判别是由计算机自动实现的，也可以自动检测出碰撞、吵架、起火等一点小事的判别。 ” 作为一种尚未广泛应用的技术，智能分辨率的类型划分尚未被领域广泛接受。 对于广泛应用的智能分辨率技术来说，在功能上区分诊断、识别和行为，在帮助公众认识智能分辨率技术时，也可能误解对智能分辨率技术应用前景的认识。 智能分辨率迅速发展的最大障碍是运行速度不足 苏光作为智能分辨率行业的专家，对智能分辨率技术的注意有很深的洞察。 “我认为智能分解最大的课题是执行速度不够，执行的带宽不足。 因此，智能分辨率在实际应用中还是受到解决速度的限制。 这是个大事件，关键问题是解决速度。 例如，智能分辨率的算法当然有好的和坏的，其中有好的算法其实很好，但是它不能跑，有可能跑局部带宽。 因为无论是一个小区，还是一个监控中心，都有很多路要走。 例如，在有数千个探测器的住宅区，如何进行智能拆除呢？ 如果用cpu制作，那就非常有限了。 我们不会用1000台电脑制作1000条街的视频，特别是1000条街的高清视频。 CPU APP的首要问题是解决速度问题。 智能分解的做法越来越完整。 因为现在很多聪明的做法都取得了比较好的效果。 最大的问题在哪里？ 就是跑得不顺畅。 如果运行更顺畅就好了。 也就是说，现在我们需要找到新的系统结构。 智能分辨率可以在这个系统结构上跑得比较顺利。 这是我们需要处理的重要问题。 “” 当然，苏光大在智能分辨率上的应用前景是乐观的，“我个人认为智能分辨率的做法正在逐渐成熟，当然它带来了很多利益，还有很多问题尚未处理。 但是，它已经比较好了，可以处理一定的问题，智能分辨率已经显示出它的作用。 现在唯一的问题是哪里？ 怎样才能大规模部署，怎样才能大规模运用？ 这个还有问题。 的第一张卡在哪里？ 速度卡在执行速度上，用cpu\gpu等跑起来速度不够，哪一个都还很难。 那么，现在有了解决前置的新思路。 解决前置是指在摄像机后面连接解决器，进行前置的视频分析。 这样的解决方案都是由dsp制作的，dsp的解决速度不够快，困难就在这里。 “ ”路途漫长，路途遥远，我上下摸索”，对于技术的飞速发展也是如此。 智能分解的广泛应用还得益于微机运行速度的大幅提高和相应的价格下降。 另外，智能分解技术的应用最终取决于客户的问题是否得到了比较有效的处理。 当 展望最有望提高安全监控效率的 智能分辨率通过视频监控实现的前景时，苏光表示:“智能分辨率可以实现视频监控从“看”到“认”的飞跃。” 今后的视频监控不再需要人工观看，完全通过一个设备来观看，所有的视频监控都可以看到，这种飞跃变大了。 例如，在周克华事件中，成千上万的人去找他的住处，民警的视网膜差点剥落。 展望今后的快速发展，我们不必这样人工寻找，而是用我们的机械设备和算法工作。 结语 当我们关注监测智能化的未来时，不能忘记智能分辨率面临的问题是什么。 作为最新技术的解读、领域信息的传达者，正确理解智能分辨率的快速发展状况，展示智能分辨率快速发展的重要性，有助于领域的快速发展。