نائب الرئيس العالمي من NVIDIA، Tegra بناء وحدة أعمال المدير العام ديبو تالا

الأخ الأكبر يراقبك!

الشوارع، مئات الملايين من الكاميرا يراقب كل خطوة الخاص بك. تشير البيانات إلى أن بحلول عام 2020، فإن عدد من الكاميرات تصل الى 10 مليار دولار. استمرت هذه الكاميرات في الوقت سبعة أيام في الأسبوع، والعمل 24 ساعة في اليوم، لإنتاج كميات ضخمة من البيانات.

في الماضي، عندما تصبح فريسة للشرطة، لديهم لسحب جميع المراقبة يلة شريط تقدم الفيديو لتجد أنك في ظل يمر، والآن، وسوف تعرف عليك عناء دقيقة بين الناس، بغض النظر عن جنسك ، واللباس أو الأعمار ......

وقد ركزت على ميدان اللعب، مثل الرسومات NVIDIA ومسلحين بطاقات هذه الكاميرات، في حين أن استخدام التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات الكبيرة للحد من عبء عمل الشرطة.

تحولت إلى "المخابرات الحوسبة شركة مصطنعة" (AI شركة الحاسبات)، وNVIDIA توسيع تخطيط في مجال الأمن، على وجه الدقة، وركزت على "تحليل الفيديو (IVA) ذكي" المجال. وهذا أيضا جزء من NVIDIA فكرة الذكاء الاصطناعي في المدينة، والتي تضم أيضا القيادة الذكية، قطاع الرعاية الصحية الذكية وذكية وغيرها من المجالات.

 أصبح NVIDIA على "الذكاء الاصطناعي الحاسبات" (شركة AI علوم الحاسب)

، ديبو تالا، المدير العام لقسم Tegra بناء أقنع "الذكاء الاصطناعي يشبه شكل جديد من الكهرباء مستقبل والتكنولوجيا ذات الصلة لاستخدامها في كل صناعة،" نائب الرئيس NVIDIA من العالمية.

قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلم عمق تحليل الفيديو الذكي، هي اصطناعية في القيام شيء من هذا القبيل، سواء في أو الدقة والسرعة والأداء هو متخلفة جدا.

برمجة الكمبيوتر التقليدية ليكون التفكير غليكول واحد من العمل، يمكن أن أعلى دقة يحقق سوى 60 إلى 80، والتي هي من الشركات الرائدة في العالم، استغرق الأمر 20 عاما للقيام به. والآن، واستخدام الذكاء الاصطناعي وعمق التعلم، مجرد البقاء لمدة عام، يمكنك القيام به أكثر من أي وقت مضى مع دقة عالية.

 مقارنة مع التقنيات التقليدية دقة التعرف على (القضبان الرمادية) والاصطناعية دقة التعرف الاستخبارات (أشرطة خضراء) من

وفقا لذلك، وبسبب التطور السريع التعلم العميق، والتكنولوجيا GPU، فإن معدل تحديد وتحليل وستزداد بشكل كبير. وهذا يعتمد على NVIDIA قوية منصة الحوسبة دراسة متعمقة ومعالجة البيانات. في وقت سابق، أنها أطلقت "وضع في هيكل السيارة من مركز البيانات" - العملاق DGX-1، قادرة تماما.

حتى NVIDIA في النهاية كيف نفعل؟

وقد أدخلت شركة NVIDIA وأطلقت نهاية (التدريب على الاستدلال، والخادم نهاية الخلفي للكاميرا أمامية) عمق منصة التعلم عن مجال المراقبة بالفيديو وغيرها من السلامة العامة.

 NVIDIA نهاية عمق منصة الحوسبة الدراسة

الخطوة الأولى هي إنشاء شبكة العصبية الاصطناعية أولا، ثم استخدام كمية كبيرة من البيانات تدريب للشبكة العصبية، وذلك أساسا باستخدام DGX-1؛ تدريب بعد بيانات الودائع إلى سحابة ومركز البيانات، وهذه المنطقة هي في المقام الأول باستخدام تسلا P4 و P40، بالطبع، من الممكن أيضا أن نشر هذه مسجلات البيانات والكاميرات بين المستخدمة هنا أساسا Jetson TX1 منصة الحوسبة.

Jetson TX1 هو نظام الحوسبة جزءا لا يتجزأ من NVIDIA البصرية، مدرجة رسميا في السوق الصينية في مارس من هذا العام، ويقوم هذا النظام على معالج Tegra بناء NVIDIA لبناء. في مجال التدريب، وتحديد وتحليل أداء جيد للغاية.

الخطوات التالية:

1، إنشاء الشبكة العصبية.

2، وبيانات التدريب.

3، وتحميل البيانات إلى مركز البيانات وسحابة، ويمكن أيضا أن تنتشر إلى مسجل بيانات والكاميرا في.

4. تحديد الهوية: ببساطة، هو وضع كاميرات مراقبة لالتقاط نظام إدخال المعلومات الفيديو، سيقوم النظام الجميع العزلة تلقائيا (بما في ذلك الوجه والملابس وحتى الظهر) وجميع السيارات (بما في ذلك لوحة ترخيص، أو اللون، موديل السنة).

NVIDIA حاليا في شركاء الأجهزة الأمنية المحلية، وكثير منها تستخدم هذه الأجهزة Jetson TX1 بناء. على سبيل المثال، فإن هيكل المباني، حيث أن التكنولوجيا يمكن تحليل فقط منصة يستند إلى ملقم لبناء.

شريك آخر من NVIDIA هيكفيجن أطلقت بداية "الخادم شفرة"، الذي يقوم على أساس 16 معالج Jetson TX1، مقارنة تكوين الملقم نفس الأداء 21 من وحدة المعالجة المركزية، تحتاج شفرة فقط مساحة المحتلة ل1/20، واستهلاك الطاقة هو أيضا فقط 1/10.

ذلك هو الاعتماد على نهاية عمق منصة التعلم في مجال السلامة العامة، وحلول المنتجات تصبح أكثر ذكاء، وأفضل تأثير الفيديو الرصد.

لماذا NVIDIA لدخول مجال IVA الأمن، قال ديبو تالا شبكة لى فنغ، من ناحية واحدة هي لحماية السلامة الشخصية للمشاعر، وفي الوقت نفسه، نظرا لتحليل الفيديو الحاجة إلى استخدام هذه الصناعة، والحاجة إلى التعرف على الصوت، كل من المناطق عن طريق التعلم العميق مرة أخرى المناسبة. وعلاوة على ذلك، فإن تحليل ذكي الفيديو الحالي يتم التحليل اللاحق، والتنبؤ والتحليل المسبق أو أعمى، لذلك تحتاج التعلم العمق والذكاء الاصطناعي أن تفعل مثل هذا الشيء.

وفي الوقت نفسه، NVIDIA الذكاء الاصطناعي شركة الحوسبة، بغض النظر عن برنامجها حساب الذكاء الاصطناعي على التطبيقات التي هي الأكثر المنصة المفضلة. ثانيا، من مستوى الحل، NVIDIA لتوفير حلول التدريب من المنطق، فإنه يمكن أيضا أن تكون المقدمة من سحابة إلى مركز البيانات إلى جانب الملقم إلى حل مثل هذا. وعلاوة على ذلك، سوف تستمر في المستقبل للجيل القادم من الاستثمار في التكنولوجيا GPU NVIDIA و.

في مفهوم ديبو تالا، وسوق IVA، تأمل NVIDIA لإبرام المزيد من الشراكات في السوق IVA، على أمل لجعل التعاون بين الشركاء الحاليين أكثر تعمقا، مثل التعاون مع هيكفيجن وNVIDIA غاية في العمق، مثل خوادم التدريب، والكاميرات في هذا الصدد.

حاليا، NVIDIA تسعة بائعي الأجهزة الأمنية المخابرات الداخلية للتعاون، ابو على منتجات خادم وكاميرا هم على الشاشة.

 NVIDIA وتسع شركات المحلية للتعاون الأجهزة الأمنية الذكية

الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق تغييرا عميقا في صناعة المراقبة بالفيديو، بحيث أننا نعيش في هذا العالم، لا يوجد أفضل السلامة العامة. لقد دخلنا في درجة الذكاء الاصطناعي أعمق وأعمق مرحلة.

GPU NVIDIA ويجعل عملية التعلم العميقة في تسارع مستمر، في الوقت نفسه، فإن صناعة الأمن الداخلي، ويأمل NVIDIA شركاء أيضا على تطوير بنشاط للسيطرة على الصناعة.

لا شك في أن لدى منظمة العفو الدولية على نحو متزايد الأخ الأكبر.