计算机视觉在智慧管理领域应用,该文是计算机视觉毕业论文提纲范文和计算机视觉和探索应用和智慧相关本科论文怎么写.
计算机视觉论文参考文献：
陈彦宇
摘 要：人工智能技术方心未艾,是引领未来的战略性技术.在社会安全管理领域,人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势,及时把握群体认知及心理变化,主动决策反应,这将显著提高政府社会安全治理的能力和水平,对有效维护社会安全稳定具有不可替代的作用.人工智能技术从根本上把模糊治理、预估治理推进到了全过程透明治理的新时代.论文介绍借助人工智能技术在政府部门电动车消防管理领域的探索应用.
关键词：人工智能；计算机视觉；消防管理
一、背景情况
近年来,我国电动车火灾事故频发,并呈逐年增长趋势,起火原因主要为电气故障.电动车大多在室内停放和充电,有的甚至停放在走道、楼梯间等公共区域,由于电动车车体大部分为易燃可燃材料,一旦起火,燃烧速度快,并产生大量有毒烟气,人员逃生困难,极易造成伤亡.近年发生在北京市大兴区、浙江省台州玉环市的重大火灾亡人事故,都是群租房室内电动车电气故障引发的,教训十分惨痛[1] .为此,台州市局出台政策明确规定“严禁在居住出租房屋楼梯间、安全出口、疏散通道违规停放电动车,或私拉电线给电动车充电”[2] .台州流动人口达 200 万人,出租私房的消防管理主要依托基层民警日常检查,消防安全整治及隐患排查主要依托人海运动、大检查,而“一抓就紧、一放就松”的现象一直是基层工作的难题,消防高压和管理困境双重因素迫使机关将目光转向蓬勃发展的人工智能.
二、计算机视觉技术介绍
当前,人工智能正在推动视频监控行业继高清化和网络化之后的第三次技术变革,其主要分支是机器学习,而机器学习的主要核心是深度学习,就是模仿人脑对信息的分析处理方式,通过建立由线性或者非线性变换的处理单元组成的具有层次结构的多层神经网络结构.深度学习算法,能够通过底层特征的不断组合抽象形成具有语义的更加高级的特征,来更好的表达数据[3] .深度学习和视频监控相关的就是计算机视觉,其具体功能实现包括了目标检测、目标跟踪、目标分类、目标检索和行为分析.
在公共安全领域,人工智能技术驱动的智能视频和图像处理,正逐渐成为不可或缺的技术,人脸识别作为首当其冲的应用,正在打、防、管、控各项警务活动中正在产生深远的影响.某市局针对各类人流量大的社会场所出入口部署了 160 套动态人像识别系统,重点关注人员共 50 万底库,系统建成后已成功抓获超过 100 名全国在逃人员.当前,人像识别技术日趋成熟,且国内几家专业人像识别企业在国际上亦具有领先地位,可以预见,今后在公共安全领域,基于人像识别技术采集的人员时空轨迹信息,融合政府部门掌握的其他信息,借助大数据分析,将极大程度提升政府社会治理能力和水平.
三、应用探索
台州探索引入电动车智能识别技术,采用了前端动态检测 + 后端智能识别的技术架构.高清视频监控通过 4G无线网络或 WIFI 网络接入视频接入服务器,并和智能分析服务器做对接,前端设备一旦检测到设定区域画面变化则抓拍图片送到智能分析服务器做识别判断.该技术架构即解决了视频图像实时传送的流量压力,又解放了后端服务器的并发计算能力；经测算,一台智能分析服务器能并发处理 600张前端推送的照片.智能分析服务器采用 GPU 架构并和分析算法适配,通过深度学习算法,特征模型不断调优升级,有效过滤干扰项,实现高精度识别判断和及时预警.
该项目第一批高清视频监控拟安装在 10 人以上居住的出租房门厅,完整录像保存在前端存储芯片,后端智能服务器发出预警信息后,由人工进行核验后,通知社区管理人员上门开展针对性的检查.在管理平台设计上,引入大数据, 包括 “一标三实” 的人房关联信息和二轮机动车登记信息,根据预警摄像头关联的房屋信息直观显示房屋居住人员名下登记的车辆信息及图片,为预警后的人工核验提供侧面参考信息,进一步提升预警的准确性.该项目为解决政府部门电动车消防管理难题、提升管理效率做出了积极的探索.
四、未来展望
同时,台州市政府至 2018 年 9 月底建成 6 万套电动自行车充电桩,堵疏结合,建设电动自行车智能充电桩就是解决群众“充电难”的问题.随着深度学习算法的不断提升和芯片技术的日趋成熟,智能前端化趋势将更加明显,计算机视觉在公共安全管理领域的应用将更加便捷、应用场景更加广阔.
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