AI 寻人为什么有的时候不行?

时间:2019-09-15 来源: 南昌新闻

来源:游戏产品:仙人掌

几家技术巨头的“AI追踪”项目正在成为公众利益。

5月,腾讯和沱联合福建警方采用人脸识别方式将失踪儿童送去10年。最近,百度还宣布,为期两年的“人工智能追踪服务”已经升级,正式宣布,“自人工智能追踪推出以来,用户启动的照片比较已超过20万次,帮助超过6,700个家庭团聚。今天的头条新闻甚至将追踪项目扩展到“寻找烈士”,“寻找亲人的未知病人”等待.

乍一看,上述信息确实令人满意,但找到人工智能技术的效果并不那么神奇。

PingWest通过浏览该国最大的非官方网站“Baby Go Home”,论坛上的“寻找帖子”是710页,标记的帖子显示名男生和6938名女生仍然没有下落。在官方央视搜索平台上,有315,588个追踪信息需要解决,主要类型是家庭搜索。

面对大量失去的人,人工智能技术在帮助人们搜索人员方面存在许多现实的困境:受到长时间注册,缺乏信息等的限制。人工智能即使拥有技术也会寻求人,他们对于许多丢失的案件仍然无能为力。

'Baby Go Home'官方网站论坛AI面对搜索被困'面子'的人

今年,一家AI公司和相关部门共同创建了“城市大脑”,利用人工智能系统提醒老人跌倒和消失等异常情况。

虽然已经有很多成功的人工智能追踪系统案例,但人工智能公司的相关负责人在与PingWest的沟通中提到,如果丢失的老人的行动范围在城市摄像机的捕获范围内那么AI算法几乎可以100%分析反馈结果。

“但实际上城市场景中的视频太多了。如果在远程位置没有摄像头或走进监控的盲点,在这些情况下,AI只能“非常遗憾”无法继续帮助警方找到更多线索。 “

根据网络数据,截至2016年,中国估计有1.7亿台摄像机,其中2000万台由公安系统控制。这种类型的摄像机部署点主要覆盖在人口密集的区域,例如道路,广场和地铁公交车。第二类主要是公共场所,如医院,学校和公园。

然而,实际上,由于视角范围广,距离远,大多数普通安防监控摄像机无法获得满足人脸识别分辨率的图像。影响AI识别的因素包括照明,姿势,遮挡等,清晰度是人脸识别准确性的关键因素。

在这方面,AI追踪项目的负责人告诉PingWest,未来的人工智能搜索可能不再受到人脸或人类认可的限制:“目前,这些公司中的大多数都是通过目标,未来实现目标。同时,通过面部,身体,衣服,状态,环境特征等属性,所有目标线索同时被发现,加快了对效率的追求。 “

百度AI还发现,尽管现有技术已成功帮助7,619个家庭实现团聚,但实际需求远远大于此。

'数据内容需要丰富,人脸识别技术需要更多的新场景。例如,通过在救援系统内部署面部识别,可以快速筛选多个入站人员。 '百度AI项目负责人补充道。

在男孩失踪前监控视频捕捉

视频数据≠有效信息

以视频数据为核心的安全监控系统确实可以为警方提供大量的追踪线索,但这也是一种负担。

如果没有AI,面对这些监控视频,找人需要付出很多努力。在最近失去一位老人的情况下,'如果你不使用人工智能,我们需要看近300台摄像机才能找到老人的下落。假设您每天检查视频10小时,视频数据3000小时,您可以在不吃饭或睡觉的情况下阅读150天。但是通过视频结构系统,这项工作缩短到几分钟,人们也在寻找时间和人力成本。 “

上面提到的“结构化数据”是人工智能中的数据挖掘和分析。目前,安全摄像头捕获的数据是未处理的原始数据,该结构可以提取数据的特征信息,并以系统的方式描述,以理解算法语言,然后快速过滤海量信息。组织和进行大规模的检索,统计和分析。

市公安部门采用三维防控体系,包括视频数据结构,全面控制重点区域。

这意味着可以通过深入合理的分析和挖掘有效地提取原始海量数据,协助手动分析并促进搜索工作。

例如,在人工智能环境下,当摄像机捕捉到丢失的目标群体后,除了对人体、面部、外观甚至环境条件进行识别外,还对其行为进行分析、判断甚至报警,甚至生成丢失路径的数据预测。处理。你所做的是筛选、判断和优化。

人工智能不仅是一种浅层的数据挖掘,而且在不同场景、不同情境下有针对性的算法和应用,可以有效地将结构化数据转化为有效的线索。这就是现阶段的人工智能。短板。

数据库很难共享

随着人工智能技术的不断进步,主动应用和预警成为可能。人工智能下的安全从传统模式走向实时监控和防范的趋势。

根据Pingwest的产品玩法,在某个更开放空间的动态领域,现在可以为逃犯和非法分子等关键黑名单部署一些人工智能系统。同时,控制白名单的人也可以被转移,比如失去的老人和被绑架的儿童。等待。这使得不法分子很难利用严密的控制。

但事实上,在一些拐卖儿童的案件中,犯罪分子会从人口稠密的一二线城市转移到偏远地区。区域发展落后,地理环境复杂偏远,是人工智能安全无法触及的盲点,如何解决这里的安全问题将是一个难题。

其实,对人工智能追踪的认识也是我们面临的一个问题。百度人工智能追踪项目负责人向平西表达了这种困扰。截至目前,仍有部分失联人士家属不知道如何追踪人工智能,特别是在偏远地区。接下来,我们将通过精确的交通流量和区域下沉活动,让人工智能找到人们,实现进一步准确的传播和触及。

假设我们仍然在极端条件下获得失踪儿童和嫌疑人的信息。从各方追踪平台的操作流程来看,记者需要上传丢失人员的照片,系统将比较人脸。结果。但是,这种比较结果与它们所依赖的数据面部数据库有直接关系。它主要来自救援组织,公安,政府和路人的渠道。

但是,到目前为止我们还没有统一的平台,这意味着丢失的信息及其背后的数据库,本地监控视频资源和社交监控视频资源分散在不同的地方,AI的数据分析依赖于这些数据。数据共享问题也是影响当前人工智能归巢成功率的重要因素,并且似乎比技术更难推进。

百度AI追踪项目的负责人告诉PingWest,面对现实中相对独立的平台造成的“数据障碍”,百度正积极拓展合作伙伴。 '我们正在逐步访问全国帮助网络,婴儿之家等平台上的数据。在未来,我们希望有机会与更多组织合作,通过分发Feed stream + applet服务进一步开发AI跟踪平台和技术价值。 “

对于AI追踪,技术只是这个互联网慈善机构的一部分。

中央电视台《等着我》官方网站追踪信息

(根据受访者的要求,AI公司将隐藏真实姓名。)

http://www.whgcjx.com/bdskW.html

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