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視頻大數(shù)據(jù)的三大挑戰(zhàn)

北京大學(xué)博雅特聘教授&國家杰青田永鴻帶來了主題演講,對視頻大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)問題進(jìn)行了深度剖析,并介紹了前沿的研究進(jìn)展。

  8月31日,2019世界人工智能大會·開發(fā)者日,極鏈科技主題論壇在上海世博中心成功舉辦,現(xiàn)場匯聚了300多位行業(yè)人士到場,其中包括全球頂尖AI專家、技術(shù)大牛、知名企業(yè)代表以及開發(fā)者,大會以“重構(gòu)視界·見未來”為主題,圍繞計算機(jī)視覺技術(shù)和“AI+視頻”的開發(fā)實(shí)踐進(jìn)行分享和解讀。

  大會現(xiàn)場,北京大學(xué)博雅特聘教授&國家杰青田永鴻帶來了主題演講,對視頻大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)問題進(jìn)行了深度剖析,并介紹了前沿的研究進(jìn)展。

  視頻大數(shù)據(jù)三大挑戰(zhàn)問題

  當(dāng)前,已迎來視頻大數(shù)據(jù)爆炸時代,IDC分析報告顯示,互聯(lián)網(wǎng)總數(shù)據(jù)到2025年將達(dá)到175ZB,其中視覺數(shù)據(jù)為80ZB。大數(shù)據(jù)技術(shù)與AI是孿生兄弟,大數(shù)據(jù)賦能AI,讓AI能力更進(jìn)一步,但也提出了一些新挑戰(zhàn)。

  視頻數(shù)據(jù)分析識別長期以來的模式,是通過壓縮形成碼流,解碼后進(jìn)行特征提取,再進(jìn)行分析識別。而最近幾年深度學(xué)習(xí)應(yīng)用后,大量深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練把特征提取和分析識別以端到端方式提取出來。典型的圖像/視頻分析處理系統(tǒng)就是云模式,視頻存儲、分析與識別均在云上完成,分析識別的視頻路數(shù)與云服務(wù)器的算力成正比。這樣的模式下,有很多潛在問題。

  問題一,“數(shù)據(jù)大不等于大數(shù)據(jù)”的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量大一定是分散存儲,而大數(shù)據(jù)分析需要視頻數(shù)據(jù)匯聚在一起,涉及到帶寬支持、視頻壓縮編碼等技術(shù),目前條件很難將視頻大量匯聚。

  問題二,“高通量&低延時”的挑戰(zhàn)。視頻本身是實(shí)時媒體,具有高通量的特征。其中,網(wǎng)絡(luò)直播視頻和廣電節(jié)目對實(shí)時性要求很高。對視頻傳輸技術(shù)是一個很大挑戰(zhàn)。

  問題三,“低價值密度”的挑戰(zhàn)。大量正常視頻是低價值密度,而少量敏感視頻是高價值密度。分布非均衡分布對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提出了很大挑戰(zhàn)。

  面對挑戰(zhàn),在國家和省部項目支持下,田永鴻教授及其團(tuán)隊推出了視頻大數(shù)據(jù)處理分析平臺及示范應(yīng)用,支持高效編碼、特征表達(dá)、對象識別和行為分析,應(yīng)用在電視節(jié)目、網(wǎng)絡(luò)視頻、城市監(jiān)管等應(yīng)用中。

  仿眼類腦是視覺處理系統(tǒng)演進(jìn)的必由之路

  眾所周知,數(shù)碼相機(jī)的生物學(xué)原型是人類的視網(wǎng)膜。就像數(shù)碼相機(jī)中能采集“像素”一樣,視網(wǎng)膜能獲取并編碼大量的視覺數(shù)據(jù)。視網(wǎng)膜中間有兩個部分,一是中央凹,即瞳孔,是為了看清楚東西,另一個是外周,與中央凹的視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不一樣,外周神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取并編碼場景或物體的特征,如紋理、輪廓等。從這個角度來看,傳統(tǒng)的數(shù)碼相機(jī)僅僅只模擬視網(wǎng)膜的一部分功能。

  因此,一個自然的問題就是,如何借鑒“人類視網(wǎng)膜同時具有影像編碼與特征編碼功能”這一生物特性來研究和設(shè)計一種更高效的攝像頭。我們稱之為數(shù)字視網(wǎng)膜攝像頭(retina-likecamera),簡稱為數(shù)字視網(wǎng)膜。數(shù)字視網(wǎng)膜架構(gòu)本質(zhì)特征為:一,有全網(wǎng)統(tǒng)一時間和精確地理位置;二,能夠進(jìn)行視頻編碼和特征編碼;三,自適應(yīng)可擴(kuò)展架構(gòu),包括模型可更新、注意可調(diào)節(jié)和軟件可定義。

  視網(wǎng)膜表示的核心技術(shù)是視頻特征的緊湊表達(dá),需要對識別分析準(zhǔn)且快,且特征需要小才可以大量匯聚。對此,田永鴻教授團(tuán)隊建立了深度特征的幀內(nèi)幀間壓縮框架,利用Hash網(wǎng)絡(luò)將浮點(diǎn)型深度特征進(jìn)行量化,并根據(jù)不同的內(nèi)容設(shè)計了不同的幀間編碼結(jié)構(gòu)與模式。另外,僅預(yù)定義的屬性不能有效區(qū)分表觀相似對象,但可以利用大規(guī)模匯聚特征表示挖掘隱含視覺屬性。

  基于此,田永鴻教授團(tuán)隊與企業(yè)合作開發(fā)了城市視頻大數(shù)據(jù)分析平臺,包括特征與結(jié)構(gòu)分析,計算平臺匯聚網(wǎng)關(guān),業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)等等。應(yīng)用在城市范圍內(nèi)特定對象精準(zhǔn)追蹤、智能交通實(shí)現(xiàn)數(shù)字視網(wǎng)膜AI賦能、視頻節(jié)目流異常檢測與識別問題中。

  雖然傳統(tǒng)認(rèn)知將眼睛視為視覺圖像的簡單預(yù)濾器,但現(xiàn)在看來,數(shù)據(jù)打通當(dāng)中,內(nèi)腦仿眼是視覺處理系統(tǒng)演進(jìn)的必由之路。可以使用能夠生成強(qiáng)大解決方案的機(jī)器,以此發(fā)現(xiàn)更多未知算法,這些算法或許會超越視覺領(lǐng)域,不僅僅是視覺,還有包括聽覺、嗅覺、觸覺等,實(shí)現(xiàn)未來的VideoAI。

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