深度学习需要大量的数据样本..

深度学习需要大量的数据样本进行训练

 虽然AI在安防未来的前景光明,但也不能否认当前行业不少企业对AI的宣传更近乎“神化”,忽视了技术发展的层层叠进 科技股份有限公司表示,虽然算法及技术的进步,已经让深度学习在行业应用中进入实战阶段,但从理性的角度上看,当前市场上仍然存在着误导性的宣传,容易让人混淆。当前人工智能在行业的应用仍然存在以下几点挑战:
一、深度学习需要大量的数据样本进行训练,理论上收集数据便可以让机器无所不能,但现实却不是如此。各个地区各个行业样本特征的差异,直接限制样本是无法无限制收集的,除了边缘计算外,研究如何在有限样本下提升学习能力是企业要直面的难题;
二、如何将收集到的安防场景的数据样本与实战结合起来,是安防AI化真正要思考的问题,技术如果不与实战融合,那么行业在本质上是没有进步的;
三、安防AI的广度和深度如何发展,当前智能前端所识别的数据仅仅是浅层信息,未来如何在广度上衍生出更多细分领域产品及在深度上如何完成深层信息的认知,是深度学习在安防行业的挑战。  同样,浙江宇视科技有限公司研究院副院长朱兵也认为,安防与AI最为密切的技术一是机器视觉,二是大数据,但目前来看,安防行业所强调的大数据并不是广义的,而是与视频配合的大数据。由于视频系统、公安警种之间的信息互通标准与机制仍未成型,因此广义的大数据在公安的应用的时代还没有到来,但AI在机器视觉领域的应用时代已经到来。
但以商汤、旷视、云从、依图为代表的人脸识别优秀厂商已经成为行业内融资达人,同时在行业市场的渗透已经超过了人们的预料。传统厂商与安防新贵的直面相对,已经开始,虽然算法及芯片在最终都会趋于同质化,但是从理念的提出到产品的落地的迅速,以及对行业和市场的理解程度的精准,拳怕少壮,新贵们的表现难免让人感受到压力,在这个技术爆炸式飞跃的时代,这一切看上去似乎理所当然也超乎想象。当然行业在AI上的战争才刚刚开始,现在下什么定论都为时过早。
海外及生态战略:立足中国,全球市场进入白热化  自从2013年开始,中国安防企业“出海”成为了共识,无论是参加大型国际安防展,还是在自身的业务体系中增加海外业务分支,无疑海外广阔的安防市场,已经吸引住了国内安防厂商的关注及角逐。

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