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盾心科技携手国研院国网中心,冲刺AI安控技术布局

发表于 2020-07-26 | 收藏522 |
盾心科技拥有自我学习与分析能力的影像辨识技术,并运用在安控摄影机上,教导摄影机判断画面中的物体与异常行为,以在事件发生第一时间进行通报。公司指出,目前盾心具人工智能的安控系统,能将传统摄影机83%的误报率,降到1%以下,在特定情境下準确度改善100倍以上,让每次禁区闯入都能精準地被侦测并发出警告。

盾心科技表示,每个安控摄影机镜头背后,都是数十亿以上画面所训练出的人工智慧,未来盾心希望扩增AI资料量到7,000亿次,让侦测更精确、辨识更多物体及增进可侦测範围,并更进一步再降低误报率;TWCC除协助其核心演算法运算,并将协助每支摄影机自主学习的模型升级。

目前透过TWCC提供的「开发型容器服务」与「高速运算服务运行多节点训练」,能将自我学习的模型训练时间大幅缩减70%,原本168小时的运算时间,缩短至48小时内即可完成模型开发,让人工智慧软体学得更快、更準确、更智慧。

国研院国网中心史晓斌主任表示,资料量是AI的粮食,安控产业的庞大影像资料量,便是TWCC善加发挥与应用的绝佳时机;TWCC具有大记忆体容量及高速跨节点运算服务,能为大资料量的安控产业,提升研究效能和速度,透过影像辨识在安控的应用,超级电脑还能守护生活的安全。

盾心科技共同创办人柯智文表示,盾心的AI视觉是有温度的人工智慧;根据英国的研究,一名保全只能监控12个摄影机以下;若保全紧盯超过2个以上监视萤幕,只要20分钟后就会因视觉疲劳而对95%的萤幕活动失去反应。

盾心期望透过「人」与「动作」的精準侦测,让智能AI达到真正的守护。国研院国网中心表示,未来盾心背后的机器学习系统将与TWCC做深度整合,自动化分派机器学习训练的工作给TWCC,透过快速的运算来让盾心科技的学习型人工智慧软体能够学得更快、发展得更强大。

让科学家在 TWCC高速的回馈下,能在短时间内做完实验以验证假设、加速学习速度,以设计出更为高效、精準而能符合客户需求的模型。

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