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千视通CTO兼首席科学家胡大鹏:为了更好的感知

2018-09-11 17:43:52    未知

2018年9月7日,明略数据“符号的力量 - 行业AI大脑明智系统2.0”发布会在京举办,千视通受邀出席。明略数据创始人兼董事长吴明辉表示,“我们正在进入一个人工智能真正为社会创造价值的时代,其核心是感知智能与认知智能的打通。”作为明略大AI布局的“感知”通道,千视通联合创始人、CTO兼首席科学家胡大鹏博士在会上发表了《千视通的感知世界》主题演讲。


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以下为胡大鹏博士演讲内容整理(略有删减,仅供参考)

   

技术团队核心成员均来自香港ASTRI

千视通的技术团队主要来自香港ASTRI(香港应用科技研究院,简称「应科院」),作为应科院首席研究员和高级研究员的核心成员,在机器视觉技术产业转化和应用开发方面有着丰富经验。


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曾多次主导参与公安视频标准制定

千视通在多年的安防领域探索路上获得了300+公安用户的青睐,并主导公安部视频检索标准(GA/T 1154.3)的制定、视频图像增强(GA/T 1154.5)的标准制定以及公安视频图像分析系统(GA/T 1399)系列标准制定。除此之外,公司产品还在华为项目算法选型测试中多次获得第一。

 

作为国家队的一部分,承接发改委2018年“互联网+”人工智能重大工程项目

千视通与股东川大智胜合作承接了2018年“互联网+”和人工智能创新发展工程项目:高精度三维人脸应用。该项目是国内三维人脸领域,唯一由科技部和发改委同时支持的项目。千视通负责其中的三维人脸注册和安防场景下的半三维人脸识别,解决传统二维人脸识别对于大姿态识别率低、对光线变化适应性不好的问题。我们现在可以恢复的人像深度的准确度可以达到0.01mm,我们正在用这个东西去改善现在的人脸算法。

 

把感知信息翻译为符号,视频结构化是基础

千视通最主要的产品是视频结构化,经过图像采集后,我们从视频里把所有资料分解出来,然后送到后面的大脑去分析。现在这里面包含很多算法,最终都是为了更好的感知而服务,从而为认知打下基础。


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在构建千视通感知体系的过程中,根据多年安防经验,我们发现在实际的场景里仍有一些问题没有解决,我们的很多算法就是为了去改善那些问题。今天我们选了4个有趣的算法解决方案展示给大家。

 

没拍到人脸,我们也能追踪目标

千视通360°结构化目标跨镜追踪(Re-ID)

 

现在很多CV公司都在标榜他们的人脸识别做得非常好,有关准确度方面我们再另说,因为做人脸识别在实际场景里除了精确度外,还有更现实的问题要解决。那就是很多场景下的监控视频,基本上是拍不到清晰人脸的。即便是捕捉到了人脸,很多时候可能只有10个像素左右,是不可能用来做人脸识别的。

所以,千视通采用360°结构化目标跨镜追踪(Re-ID)技术来解决这个问题。在我们拍到的目标很小,无法跟人脸关联起来的时候,Re-ID可以帮我们把目标检测出来,然后利用视频结构化技术分解出来的资料,把目标从全部视频中关联出来,连接在一起。例如图片中,我们抓拍到这辆摩托车在各个路段飞驰的片断,最后形成同一目标的一连串影像。


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到了这一步还是不够的,你还是不知道这个人是谁,所以接下来给大家介绍我们做的第二个算法。

 

拍到的人脸太模糊,我们能让他变清晰

千视通动态人脸超分及识别技术

  

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在采集一个站在远处的目标时,为了看清楚人脸,大家一般用超分的方法把视频放大来查看,可是用传统的超分方法放大后的图像精度是无法去数据库进行比对的。所以我们有一个新算法就是把人的身份同时间放到超分神经网络里去做训练。我们得到低清人脸后,这个神经网络可以同时间做两件事情,一个是生成高清人脸,另一个是身份比对。这个技术和Re-ID加起来可以产生协同效应——基于人形跨镜追踪和人脸搜索的卡视联动。我们不局限于在单个视频里锁定目标,而是从微观走到宏观世界,以一个人作为单位,连续追踪他一连串的行为,除了分析出他的身份外,还画出他一段时间内连续的行动轨迹,就可以应对更多问题。 


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只拍到侧脸,我们能还原整个面貌

千视通150°半三维认脸身份识别

 

现在我们来看一个同样在追求人脸识别精准度的时候容易忽略的问题。在实际的场景里,某些特别设置的人像卡口确实可以采集到清晰人脸,检测出来很准确,它的人脸探测范围大概为前方150°。但如果在采集过程中,目标正在跟其他人谈话,侧脸超过了角度范围就采集不到这张人脸了。我们的解决方法是通过侧脸把目标的正面生成出来。这个方法并不新鲜,但值得一提的是,根据生成过程的处理方法不同,即便最终还原出来一张完整漂亮的脸,有些也是不能做识别的。千视通的算法加入了更强大的三维信息,无论是侧脸45°、70°或者90°,都可以做到让侧脸还原到可识别的标准。

 

光线太弱,我们能让黑夜变白天

千视通超夜视感知技术

 

虽然现在摄像头越来越高清,但大家都不怎么提及的一个问题就是夜晚采集。我们接到很多在夜晚或者黄昏拍摄的视频,里面的信息统统看不清,很难被识别利用。所以我们近来推出一项新的技术——千视通超夜视感知技术。


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在传统的技术里,要处理图片亮度必须经过硬件芯片去噪、锐化等一系列过程,但按照这个方法处理的图片一般非常多的噪点,用人眼都看不清楚,图像里面同时存在噪点和有用的信息,有用的信息分辨率太低,很难达到识别目的。而我们用深度学习的方法,可以解决传统的芯片处理所带来的缺点,我们在后台处理,当摄像头采集到夜晚图像的同时生成一个模拟白天条件的照片,再通过我们的结构化、Re-ID、人脸识别等技术去解决问题。

 

感知+认知=闭环AI

除了上述四项提到的技术外,千视通还有很多围绕“感知”研究的大量算法。我们在实际场景里把以前不可能做到的或者很难解决的问题,输入到后面的大脑去分析,这样就形成了一个感知+认知的大AI闭环生态。我们致力于把那些以前不可能符号化的东西变成可分析的符号,就可以强化大脑所能辐射的范围,给更多的场景赋能。

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