云端大规模视频分析： MaxCompute在视觉计算中的应用

用机器替代人眼看透照片视频的秘密 2016年初,华先胜加入阿里云并创立视觉计算团队,负责云上的视频图像智能分析.识别.搜索.生成和挖掘服务.2017年的春节前夕,阿里巴巴公布了2016年第三季度财报,其中阿里云计算业务本季营收为17.64亿元,同比增长115%,付费用户数量达到76.5万,同比增长100%--这已经是阿里云营收连续第7个季度保持100%以上的增幅了.2016年10月,阿里云计算项目"城市大脑"在杭州上线测试,通过接入交通监控视频等数据收集,对整个城市进行全局实时分析,自

摘要:首先阐述什么是视觉大数据,以及视觉大数据分析需要解决的关键问题:然后介绍 了深度学习的发展背景,并简要回顾了深度学习在计算机视觉领域的发展历史:最后介绍 了深度学习在视觉计算中的一些工作,并讨论了未来潜在的研究方向. 1.1 视觉大数据 人类感知外部世界的时候,约有 70% 以上的外界信息是由视觉系统所接收和处 理的.因此,对于视觉信息的有效处理与 理解是非常重要的. 我们知道,从第一台光学成像设备产生 的那一刻开始,人们就在不断地改进成像 系统,希望能够更加真实地记录客观世界, 留下往日

随着监控高清摄像机的普及,智能视频分析技术的日趋成熟和完善,越来越多的行业对智能视频分析的要求也越来越高,应用的场景相比以往更为宽泛,也更为细化.针对监控中智能视频分析的一些常用功能,我们从智能建筑方面,对智能分析的部分场景应用进行简单的分析. 一.智能分析的类别 智能视频分析技术(VideoAnalytics)涉及图像处理.跟踪技术.模式识别.人工智能.数字信号处理(DSP)等多个领域.主要的智能分析产品集中在前端和后端两大类.前端智能是将一些视频分析算法移植到摄像机中,在摄像机中实现对实时视

1.3 计算机视觉领域利用深度学习可能带来的未来研究方向 第一个,深度图像分析.目前基于深度 学习的图像算法在实验数据库上效果还是 不错的,但是远远不能够满足实际大规模 应用需求,需要进一步的提升算法性能从 而能够转化相应的实际应用.比如这个基 于图片的应用,可以估计性别和年龄,但 是其实经常会犯错,因此需要进一步提升 深度图像分析的性能. 第二个,深度视频分析.视频分析牵扯 到大量的数据和计算量,所以做起来更加 麻烦.当前深度视频分析还处于起步的阶 段,然而视频应用非常广泛,比如人机交互. 智

5月18日,机器视觉算法测评平台KITTI的世界纪录再次被刷新--阿里云将其车辆检测的准确率拉升至90.46%.车辆检测被认为是实现无人驾驶的关键技术,极具挑战. 该成果公布后,新智元第一时间采访到了华先胜,解读他们所提出的基于区域融合决策和上下文相关的多任务深度神经网络.另外,就准确率上的疑惑.GAN思想的应用等问题,华先胜也与新智元进行了分享. 在这次比赛中,他们提出了基于区域融合决策和上下文相关的多任务深度神经网络,用于复杂场景下的车辆检测任务,重点解决其中多视角,多姿态以及车辆遮挡等问题

雷锋网按:本文根据2月27日阿里云视觉计算团队负责人华先胜的视频采访整理而来. 华先胜,北京大学应用数学博士.IEEE Fellow.ACM2015年度杰出科学家.MIT TR全球35位35岁以下的杰出青年创新人物,曾担任ACM Multimedia等大会程序委员会主席,是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者.于2016年7月加入阿里云人工智能研究机构iDST科学家团队,带领阿里云视觉计算团队的研发工作. 问:阿里云视觉计算团队,目前有哪些突破性新进展? 我在2015年加入阿里,之前在微软待了14

1.2 深度学习在计算机视觉领域的应用 深度学习近几年成为国际上非常流行 的重要的数据分析工具,在我们视觉计算 领域也得到了广泛应用.对于传统的视觉 信息处理而言,一般首先要做特征提取: 然后利用特征进行模型学习,比如分类等. 在这个过程中,涉及到模式识别研究中两 个经典的问题,即特征的提取与表示和模 型的学习. 传统算法通常利用经验知识来手工设 置视觉特征,缺少与环境的信息交互以及知 识库的决策支持.举个例子,给定一幅图 像,我们希望知道这幅图像的目标类别(比 如斑马).按照传统的视觉模式分析

5月18日,全球权威机器视觉算法测评平台KITTI的世界纪录再此被刷新.来自中国的科技公司阿里云将其车辆检测的准确率拉升至90.46%.车辆检测被认为是实现无人驾驶的关键技术,极具挑战. 据了解,此次重大技术突破是由阿里巴巴iDST视觉计算研究员华先胜领导的团队完成.他们提出了基于区域融合决策和上下文相关的多任务深度神经网络,用于复杂场景下的车辆检测任务,重点解决其中多视角,多姿态以及车辆遮挡等问题. 在网络结构设计上,团队利用反卷积操作提高了小目标的召回率,同时拼接了多层特征以融合低层的局部信

毋庸置疑,过去的五年是视频监控产品和市场飞速发展的五年. 随着高清摄像机的普及, 用户的视觉应用体验得到质的飞跃.IP和IT技术的广泛引入,视频监控应用的地域限制被彻底地打破,类似的极具现场即视感的视频监控成为了接受程度最广的安防系统.每一天,成千上万的摄像机被安装和开通,巨量的存储被部署在本地或者云端,这些系统不间断地为各行各业的用户产生海量的视频数据,这些数据被观看.记录.存储和传输为各种可视化的应用提供基本的原始数据基础.观察视频监控行业的发展,也让我们有了许多的疑问和思考. 文/博世集成