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司机们颤抖吧!最强罚单利器即将上岗啦,车上所有行为无处遁形!

2017-12-28 点击右边关注→ 同车时代


近年来,人工智能的发展可谓是日新月异,风起云涌,在各个领域中,不断的刷新人们对其的认知,就像伟大的电子计算机奠基人阿兰图灵在《思想》杂志上发表的论文一样,人工智能正在朝着拥有判断复杂事件并拥有解决复杂问题能力的方向发展。

在最近的时间里,人工智能完成了语音识别、机器翻译、文本的自动摘要或者写作、战胜国际围棋冠军、自主回答问题等壮举,尤其是在图像识别方面实现了质的飞跃。

街边摄像头识别车辆与行人

两年前上映的激情动作片《速度与激情7》展示了汽车跳伞、楼宇飞车和一如既往的大长腿性感美女,洋洋洒洒的营造了刺激、火辣的氛围,令人血脉喷张。

速度与激情7海报

其中最为炫酷的莫过于片中的“天眼”系统,可利用生物特征识别,能够调用任何位置的摄像头和音频系统(例如:手机),让你想要搜索的人或事物无所遁形。从技术的角度来看,不论是当时,还是现在。想完整的实现“天眼”系统还是很有难度的,但是,理论上面是十分可行的,并且电影的思路清晰、逻辑靠谱,具备未来安防应用的前瞻性设想。

车辆信息识别系统

在现实中,“天眼”系统的原型是存在的,实际上是以目前已部署的芝加哥虚拟城市防范系统(OEMC, ChicagoOffice of Emergency Management and Communications)为参考原型,并且在今年有了长足的发展和应用。

在国内外,各大城市风起云涌海量的摄像头系统,国内如海燕系统、天网系统等等。越来越多的“摄像头”汇总到这个大系统中,如果大量的数据能够通过数据库手段实现信息同步,通过图像识别算法(神经网络、胶囊网络)来复原数据,那么普通的路边摄像头将能够具有非常强悍的功能,千万不要小瞧他们哦,人工智能时代真的不远了。今天我们列举另一个系统分享给大家——海燕系统工程。

“海燕系统”

说到对路上行驶车辆的监控,不得不提到大名鼎鼎的“海燕系统”,凡是开车的朋友对这个名字都是如雷贯耳,无不谈“燕”色变。

看到这么多监控摄像头是否会瑟瑟发抖?别急,听Automan慢慢解读“海燕系统”。

那到底什么是“海燕系统”?

海燕系统是主要通过铺设的监控摄像头采集行车图像,并对过往车辆细节信息进行分析,当然不仅仅 42 35806 42 15263 0 0 3418 0 0:00:10 0:00:04 0:00:06 3417简单的采集车牌、时间、地点信息。

相比起传统的车辆监控系统,“海燕系统”还能对过往车辆进行二次分析,包括车辆的车型、车标、颜色、年检标、内饰装饰物、是否套牌、是否开车打电话、主副驾是否系安全带等信息进行捕捉,让违反城市道路安全的行为无处遁形。

打个比方,传统电子眼就好比古代的射箭一样不稳、不快、不准,而“海燕系统”就好比现代的导弹,兼具有稳、准、快的特点,就像冷兵器进入到热兵器时代一样划时代。

技术揭秘——“海燕系统”是怎样获得超能力的?

其实答案就在于近些年来人工智能领域的快速发展和爆发,“海燕系统”采用的是深度学习算法,并辅助高性能服务器、车辆大数据,对车辆信息进行深度挖掘、分析。

深度学习(Deep Learning)是最近新兴起的方向,最火的人工智能算法。通过构建具有海量的训练数据和多隐层的机器学习模型,可以进行无监督式的自主学习,系统会不断的自主学习,大幅度地提升分类、预判、决策的准确性。

深度学习采用了与传统神经网络类似的分层结构,系统属于多层网络结构,包括输入层、隐层(多层)、输出层组成。各层之间特征在于,层节点只在相邻层之间存在,跨层不连接,这种分层结构接近人类大脑的结构,每层都是一个logistic regression模型。

基于这种强大的算法,“海燕系统”可以实现高效率、高准确率的二次识别功能,除了对传统电子眼的违章信息判别,还能够对监控照片中的其他信息进行深度判断。

“海燕系统”的数据处理能力也非常强大,每天能够处理100万张图片,每秒15张,识别400多种车标、5000多种车型,同时还能对车内的细节全部识别,并给出准确的信息判断。

有了“海燕系统”,所有违章驾驶行为将无处遁形!

不系安全带现象

拨打接听手持电话的行为

双手离开方向盘行为

就连平时驾驶员不太注意的“闯绿灯”行为,也会受到监控。

“闯绿灯”导致交通瘫痪

虽然 “海燕系统”让广大驾驶员谈虎色变,大家也在讨论全国是否已经启动,据网友提供资料,只是在苏州进行了试点运行。

在我国交通运输部的官方网站上并没有过多相关信息,而只是在网络上掀起阵阵的讨论热潮。

“海燕系统”虽然厉害,但它确实是规范道路安全行车的规范有力保障,让广大驾驶员时刻想着遵守交通安全法律法规,维护道路、人身安全。

如果这套系统在明年实行,

你还敢违章吗?

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送上27号节目回放,建议在WIFI的状态下收听!

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