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机器人将在安防等领域展神威 动一动就认清你

责任编辑:editor006 |来源:企业网D1Net  2017-11-13 17:19:07 本文摘自:科技日报数字报

近日,谷歌发布AVA (Atomic Visual Actions)数据库,由YouTube公开的视频集组成,这些视频可以用80个原子动作进行标注,例如走路、握手、踢东西等,所有动作具有时空定位,累计有5.76万个视频片段,9.6万个人类动作,以及21万个动作标签。谷歌称,此次发布的AVA技术将帮助谷歌分析多年的视频,还能帮助广告商更好地瞄准消费者。他们的最终目标是教计算机社交视觉智能化,即“理解人类在做什么,下一步该做什么,以及他们想要实现什么目标。”

目前,国内一些科研院所和企业也已经在行为识别相关领域进行重点投入,以解决视频监控数据理解这一瓶颈问题,但要达到让机器通过行为“理解”人类这个最终目标,还需要很多努力。“目前,人体行为识别大多还处在动作识别阶段,对于实际应用而言,识别人的动作,还是一个巨大的挑战。”11月8日,济南大学模式识别与智能系统研究所所长李金屏教指出,动一动,机器就能发现你?有关专家表示,现阶段,这是一件“可以有”的事。

应用:安防等领域大展神威

李金屏表示,动作识别可以看成是特征提取和分类器设计相结合的过程。养老院中,如果出现老人摔倒,行为识别系统可以立刻向工作人员发出警报,甚至直接与医院进行联系;黑科技满满的《碟中谍5》,安保系统的最后一道防线是步态识别……尽管技术难点重重,行为识别目前仍然在相关领域获得了应用。

浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授表示,这项最早被苹果和微软应用于游戏的技术,还在公检法(在押人员审讯看护)、电力(风力发电、国家电网的安全生产)、银行(业务区域智能安防)、医院(病人状态监护)等多个场景有更广的应用空间。尤其在安防等领域,以行为识别为基础的应用更广泛。

比如通过人的走路方式来识别身份的步态识别,虽然属于身份识别,但是也是行为识别和身份识别的一种有效交叉。步态识别是一种通过人们走路姿态进行的身份识别,分为人形检测、分割、识别、跟踪四个部分,而这些部分最具挑战的环节都离不开以行为识别为基础的研究。

在近年来寻找失踪人口和嫌犯追逃的工作中,步态识别已经发挥了不小的作用。《机智过人》节目中,银河水滴科技成功通过步态识别现场“嫌疑人”,加大难度后,还靠步态识别出狗的剪影。

银河水滴科技创始人兼CEO黄永祯说,通过步态识别来实现异常行为分析,这是步态识别相比于其他生物特征识别的重要优势之一。异常行为的应有之义就包括可以通过视觉观察目标体形和动作状态,来发现是否有异常行为,通常会涉及到目标检测、分割、关键点定位、识别、跟踪等技术环节,而这些技术环节也是步态识别的核心底层技术。目前,他们已能很好地完成远距离非受控模式识别。

难点:定位、跟踪、场景步步为艰

“行为识别的难点,首先表现为从连续视频流中对人体运动的定位难、追踪难。”吴飞说,在视频行为识别中,要找到一个连续动作的起点和终点,即将连贯动作从视频流中定位出来,在视频识别中是非常困难的。而在找到某个连贯动作的起点后,对这个动作进行鲁棒跟踪也比较困难。比如一个跳跃动作,要实现追踪动作持续展开的过程就不容易,还要考虑场景的复杂性以及背景动态变化或者摄像头晃动等因素。

不仅如此,场景识别也是一大难点。首先,即使是同一类动作,在不同时刻、不同场景也具有很大差异性。吴飞举例说,比如不同的人在不同时刻行走,速度、姿态和场景遮挡等方面都有差异。不同类别动作之间更是如此。李金屏表示,“与静态对象不同,动作会随着时间的推移而展开,会有更多不确定因素。”比如一幅人的“跑步”照片,实际上有可能只是这个人在跳跃的动作,只有看到更多画面,才有可能清楚地知道到底发生了什么。可见人在场景中的动态是多么复杂。因此某一动作的识别方法很难直接用在另一动作的识别上。“一个动作,人类辨识两三遍就可以了,但要让机器记住并识别,则需要大量的训练数据。”李金屏说。

此次谷歌发布的AVA与其他数据集相比,通过在相关场景中提供具有精细时空粒度的多个标签,将极大推动人们对于相关模型的深入研究,最终不但能够实现人的复杂活动精确建模,还将进一步获得实际应用。

展望:设备平台、理论模型方兴未艾

“在行为识别领域,中国未来五年、十年的发展后劲非常强,建议在设备和平台方面进行攻关,现在国内好多团队的设备还是采用微软等国外企业的设备和平台,希望国家在这方面给予一定的支持和政策引导。”李金屏说。

在吴飞看来,中国的科研团队和企业还应该在理论模型、数据驱动等基础理论方面进行深耕。“一个行为动作的过程要经历多个状态(对应很多时间帧),人体在每个时刻也呈现出不同的姿态,那么,是不是每一帧在动作判别中的重要性都相同呢?对于行为动作的判别,是不是每个关节点在动作判别中都同等重要呢?这些都需要理论模型等基础理论的完善。”吴飞说。

关键字:步态识别谷歌安防

本文摘自:科技日报数字报

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机器人将在安防等领域展神威 动一动就认清你

责任编辑:editor006 |来源:企业网D1Net  2017-11-13 17:19:07 本文摘自:科技日报数字报

近日,谷歌发布AVA (Atomic Visual Actions)数据库,由YouTube公开的视频集组成,这些视频可以用80个原子动作进行标注,例如走路、握手、踢东西等,所有动作具有时空定位,累计有5.76万个视频片段,9.6万个人类动作,以及21万个动作标签。谷歌称,此次发布的AVA技术将帮助谷歌分析多年的视频,还能帮助广告商更好地瞄准消费者。他们的最终目标是教计算机社交视觉智能化,即“理解人类在做什么,下一步该做什么,以及他们想要实现什么目标。”

目前,国内一些科研院所和企业也已经在行为识别相关领域进行重点投入,以解决视频监控数据理解这一瓶颈问题,但要达到让机器通过行为“理解”人类这个最终目标,还需要很多努力。“目前,人体行为识别大多还处在动作识别阶段,对于实际应用而言,识别人的动作,还是一个巨大的挑战。”11月8日,济南大学模式识别与智能系统研究所所长李金屏教指出,动一动,机器就能发现你?有关专家表示,现阶段,这是一件“可以有”的事。

应用:安防等领域大展神威

李金屏表示,动作识别可以看成是特征提取和分类器设计相结合的过程。养老院中,如果出现老人摔倒,行为识别系统可以立刻向工作人员发出警报,甚至直接与医院进行联系;黑科技满满的《碟中谍5》,安保系统的最后一道防线是步态识别……尽管技术难点重重,行为识别目前仍然在相关领域获得了应用。

浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授表示,这项最早被苹果和微软应用于游戏的技术,还在公检法(在押人员审讯看护)、电力(风力发电、国家电网的安全生产)、银行(业务区域智能安防)、医院(病人状态监护)等多个场景有更广的应用空间。尤其在安防等领域,以行为识别为基础的应用更广泛。

比如通过人的走路方式来识别身份的步态识别,虽然属于身份识别,但是也是行为识别和身份识别的一种有效交叉。步态识别是一种通过人们走路姿态进行的身份识别,分为人形检测、分割、识别、跟踪四个部分,而这些部分最具挑战的环节都离不开以行为识别为基础的研究。

在近年来寻找失踪人口和嫌犯追逃的工作中,步态识别已经发挥了不小的作用。《机智过人》节目中,银河水滴科技成功通过步态识别现场“嫌疑人”,加大难度后,还靠步态识别出狗的剪影。

银河水滴科技创始人兼CEO黄永祯说,通过步态识别来实现异常行为分析,这是步态识别相比于其他生物特征识别的重要优势之一。异常行为的应有之义就包括可以通过视觉观察目标体形和动作状态,来发现是否有异常行为,通常会涉及到目标检测、分割、关键点定位、识别、跟踪等技术环节,而这些技术环节也是步态识别的核心底层技术。目前,他们已能很好地完成远距离非受控模式识别。

难点:定位、跟踪、场景步步为艰

“行为识别的难点,首先表现为从连续视频流中对人体运动的定位难、追踪难。”吴飞说,在视频行为识别中,要找到一个连续动作的起点和终点,即将连贯动作从视频流中定位出来,在视频识别中是非常困难的。而在找到某个连贯动作的起点后,对这个动作进行鲁棒跟踪也比较困难。比如一个跳跃动作,要实现追踪动作持续展开的过程就不容易,还要考虑场景的复杂性以及背景动态变化或者摄像头晃动等因素。

不仅如此,场景识别也是一大难点。首先,即使是同一类动作,在不同时刻、不同场景也具有很大差异性。吴飞举例说,比如不同的人在不同时刻行走,速度、姿态和场景遮挡等方面都有差异。不同类别动作之间更是如此。李金屏表示,“与静态对象不同,动作会随着时间的推移而展开,会有更多不确定因素。”比如一幅人的“跑步”照片,实际上有可能只是这个人在跳跃的动作,只有看到更多画面,才有可能清楚地知道到底发生了什么。可见人在场景中的动态是多么复杂。因此某一动作的识别方法很难直接用在另一动作的识别上。“一个动作,人类辨识两三遍就可以了,但要让机器记住并识别,则需要大量的训练数据。”李金屏说。

此次谷歌发布的AVA与其他数据集相比,通过在相关场景中提供具有精细时空粒度的多个标签,将极大推动人们对于相关模型的深入研究,最终不但能够实现人的复杂活动精确建模,还将进一步获得实际应用。

展望:设备平台、理论模型方兴未艾

“在行为识别领域,中国未来五年、十年的发展后劲非常强,建议在设备和平台方面进行攻关,现在国内好多团队的设备还是采用微软等国外企业的设备和平台,希望国家在这方面给予一定的支持和政策引导。”李金屏说。

在吴飞看来,中国的科研团队和企业还应该在理论模型、数据驱动等基础理论方面进行深耕。“一个行为动作的过程要经历多个状态(对应很多时间帧),人体在每个时刻也呈现出不同的姿态,那么,是不是每一帧在动作判别中的重要性都相同呢?对于行为动作的判别,是不是每个关节点在动作判别中都同等重要呢?这些都需要理论模型等基础理论的完善。”吴飞说。

关键字:步态识别谷歌安防

本文摘自:科技日报数字报

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