智慧生活:家用智能摄像头的AI实践
2018年6月30日
物联网/智能先行
董健
360人工智能研究院资深技术专家

360高级技术专家,前Amazon研究科学家。 目前主要关注深度学习、强化学习、计算机视觉等方面的科学和技术创新,拥有丰富的大数据、计算机视觉经验。曾经多次领队参加Pascal VOC、ImageNet等世界著名人工智能竞赛并获得冠军。博士期间在顶级国际学术会议和杂志上发表过多篇学术论文。从2015年底加入360至今,董健作为主要技术人员参与并领导了多个计算机视觉和大数据项目。

  • 分享简介

    随着人工智能技术的不断进步,具有自动分析能力的智能摄像头开始大规模普及。本次分享将介绍目前智能摄像头网络的应用与挑战。算法上重点介绍智能摄像头中的关键技术,以及如何融合多个摄像头组成智能摄像头网络。实践部分,将介绍如何采用端云结合的方式,对算法进行拆分,从而达到效率和精度的平衡。

  • 分享提纲

    1.人工智能时代的摄像头网络
    2.基于人脸的视频理解
    3.基于人体的视频理解与行为分析
    4.分级处理-速度与性能的平衡
    5.多摄像头协同

  • 分享收益

    1.目标:

    了解家用摄像头场景下的核心技术,如人脸检测、识别,人体检测,行为识别,跟踪等,以及相应的工业化应用。

    了解多摄像头协同,重识别等关键技术,理解如何从单个智能摄像头拓展到整个智能摄像头网络。

    2.成功要点:

    理解核心算法的算法原理,以及不同算法的适用范围。了解不同算法的计算复杂度,进而从整体的角度进行系统设计。

    3.启示:

    可以举一反三的领会IoT时代智能摄像头网络的广泛应用,对人脸、人体、跟踪、行为分析、重识别等核心技术有全面的了解,了解如何设计一个智能摄像头网络分析系统。

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