2017安防产业年度热点新闻盘点 - 第4页 - 安防知识网 - 资讯

创新技术

　　【创新技术】

　　商汤科技单目摄像头动作估计解决方案首秀

　　5月9日，商汤科技在第八届GPU技术大会上首次展示的SensePose单目摄像头动作估计解决方案，SensePose区别于以往的双目摄像头、带红外线摄像头、关节处佩戴传感器等传统的动作捕捉解决方案，通过单目摄像头即实现了动作估计，大大降低了动作捕捉设备的制造成本。可充分利用GPU性能，精确地将关键点定位在10个像素以内的人体关节，从而在视频中实时、准确地识别人体姿态，定位手、肩、脚、腰等十几个关键点位置。

　　英特尔推出Movidius™神经计算棒

　　7月20日, 英特尔推出了Movidius™神经计算棒，这是世界上首个基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能(AI)加速器。MovidiusTM神经计算棒内置的Myriad 2 VPU提供了强大且高效的性能，可以在1瓦的功率下提供超过每秒1000亿次浮点运算的性能，以便在设备上直接运行实时深度神经网络(DNN)。

　　俄罗斯研发出“反面部识别算法”

　　俄罗斯科技巨头Yandex的技术总监Grigory Bakunov公开表示自己已经在网络上和其他几个黑客一起，开发出了一种“反面部识别算法”。可以防止面部识别软件成功识别一个人。他的服务提供特殊的化妆，以躲避人们的人工智能。

　　中科院“步态识别”技术不看脸50米内完成识别

　　中国科学院自动化所的专家介绍了一种新兴的生物特征识别技术——步态识别：只看走路的姿态，50米内，眨两下眼睛的时间，摄像头就准确辨识出特定对象。自动化所副研究员黄永祯介绍，虹膜识别通常需要目标在30厘米以内，人脸识别需在5米以内，而步态识别在超高清摄像头下，识别距离可达50米，识别速度在200毫秒以内。

　　谷歌人工智能技术可将模糊照片变清晰

　　据国外科技类网站arstechnica2月7日报道，现在谷歌又开发出了新的软件，能够依靠人工智能学习技术将模糊照片变的清晰，软件能够从原图的基础上创造像素，将原本只有8*8像素大小的图片还原出令人惊叹的细节。通过“条件作用网络”及“优先网络”两个神经网络的共同作用为模糊的凸显添加更多细节，从而使图片看上去更加清晰。