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華為物體檢測系統(tǒng)助力智慧安防

我快閉嘴 ? 來源:愛集微 ? 作者:嘉德IPR ? 2020-11-22 09:19 ? 次閱讀
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華為發(fā)明的物體檢測方法,通過構(gòu)建跨域知識圖譜,可以捕捉到不同待檢測物體間的內(nèi)在關(guān)系,從而更加精確的進行物體識別,在智能安防等復雜場景中有著極其重要的應(yīng)用。

2020年10月,由華為技術(shù)有限公司主辦、成都優(yōu)普誠科技有限公司協(xié)辦的“普惠AI,破浪前行”2020華為好望秋季品鑒會在成都首座萬豪酒店成功舉辦,該會就機器視覺、智慧安防等領(lǐng)域展開了交流討論。

其中華為的機器視覺技術(shù)尤其適合應(yīng)用在智慧安防等領(lǐng)域,尤其是在AI技術(shù)的加持下,可以讓安防變得更加的省心且智能。例如,物體檢測就是一項基本的計算機視覺任務(wù),它可以識別圖像中物體的位置和類別。在實際應(yīng)用中,研究員和工程師們會根據(jù)應(yīng)用場景與實際任務(wù)需求的不同創(chuàng)建針對不同具體問題的數(shù)據(jù)集,用于訓練高度定制化和獨特的自動物體檢測器。

而在智慧安防領(lǐng)域,物體檢測也是非常重要的一個環(huán)節(jié),在進行很多任務(wù)之前,首要的就是將待檢測物體定位并進行類別識別。為此,華為在20年1月21日申請了一項名為“一種物體檢測方法、裝置以及存儲介質(zhì)”的發(fā)明專利(申請?zhí)枺?02010072238.0),申請人為華為技術(shù)有限公司。

該專利中發(fā)明的系統(tǒng)可以應(yīng)用在大規(guī)模物體檢測場景中,例如手機人臉識別、手機識別萬物、無人車的感知系統(tǒng)、安防攝像頭、社交網(wǎng)站照片物體識別、智能機器人等等。同時,由于這種物體檢測方法在對物體進行檢測時結(jié)合了跨域知識圖譜,因此其物體檢測效果會更好。

根據(jù)該專利目前公開的資料,讓我們一起來看看這項物體檢測方法吧。

華為物體檢測系統(tǒng)助力智慧安防

如上圖,為該專利中發(fā)明的系統(tǒng)架構(gòu)的結(jié)構(gòu)示意圖,該架構(gòu)中包括執(zhí)行設(shè)備110、訓練設(shè)備12、數(shù)據(jù)庫130、客戶設(shè)備140、數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)150以及數(shù)據(jù)采集設(shè)備160。數(shù)據(jù)采集設(shè)備可以采集訓練數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中,但是這種用于人工智能訓練的數(shù)據(jù)需要進行人工標注。

訓練設(shè)備可以根據(jù)訓練數(shù)據(jù)訓練出目標檢測模型,當其他未知的圖片由用戶傳遞到計算模塊時,就可以由目標模型來進行識別,從而得到物體的類別信息,并將物體的檢測結(jié)果通過I/O接口呈現(xiàn)給客戶設(shè)備。

華為物體檢測系統(tǒng)助力智慧安防

如上圖,為這種芯片的硬件結(jié)構(gòu)圖解,該芯片主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器,主CPU和外部存儲器分別用于提供控制指令以及數(shù)據(jù)。配合系統(tǒng)架構(gòu)圖可知,這種芯片就是訓練設(shè)備120中所使用的,可以完成訓練設(shè)備的訓練任務(wù)并輸出物體的類型信息。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU作為協(xié)處理器掛載到主中央處理器上,由主CPU分配任務(wù),NPU的核心部分為運算電路303,控制器304控制運算電路提取存儲器中的數(shù)據(jù)并進行運算。

我們知道在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算中是需要大量的矩陣乘加運算的。舉例來說,假設(shè)有輸入矩陣A,權(quán)重矩陣B,輸出矩陣C,運算電路從權(quán)重存儲器中取矩陣B相應(yīng)的數(shù)據(jù),并緩存在運算電路中每一個PE上。運算電路從輸入存儲器中取矩陣A數(shù)據(jù)與矩陣B進行矩陣運算,得到的矩陣的部分結(jié)果或最終結(jié)果,保存在累加器中。

向量計算單元可以對運算電路的輸出做進一步處理,如:向量乘、加、指數(shù)運算、對數(shù)運算以及大小比較等等,例如向量計算單元可以用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中非卷積的網(wǎng)絡(luò)計算(池化、批歸一化),這些結(jié)構(gòu)則正是進行AI運算的基礎(chǔ)。

華為物體檢測系統(tǒng)助力智慧安防

如上圖,為該專利中申請的物體檢測方法的識別步驟的流程圖,首先系統(tǒng)會獲取待檢測的圖像,圖像可以通過攝像頭拍攝從街景等場合提取。接著確定待檢測圖像中的待檢測物體的初始圖像特征,這個步驟中,可以對整個圖像進行卷積運算以得到整個圖像的圖像特征,然后再從整個圖像的特征圖中獲取物體的初始圖像特征。

接著根據(jù)跨域知識圖譜信息來確定待檢測物體的增強圖像特征,這個跨域知識圖譜信息包括不同域中待檢測物體對應(yīng)的物體類別之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,增強圖像特征指示不同域中與待檢測物體相關(guān)聯(lián)的其他物體對應(yīng)的物體類別的語義信息,這種對應(yīng)關(guān)系如下圖所示。

華為物體檢測系統(tǒng)助力智慧安防

從上圖可以看到,這種對應(yīng)關(guān)系即:兩個類別在同一個圖像中同時出現(xiàn)的概率越大,則認為兩個類別之間有關(guān)聯(lián)關(guān)系。上圖的第一個域中的物體類別包括男人、女人、男孩、女孩和馬路;街道第二個域中的物體類別包括人、手提包、書包、汽車和卡車。

我們認為第一個域中的男人、女人、男孩以及女孩與第二個域中的人之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系,第一個域中的女人和女孩與第二個域中的手提包具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。這些關(guān)聯(lián)信息是通過常識來推理出來的,這樣的語義信息可以輔助進行圖像檢測的高級別信息。例如,待檢測物體為女人,待檢測圖像中與女人相關(guān)聯(lián)的其他物體包括手提包,那么,待檢測物體的增強圖像特征指示的可以是手提包的語義信息。

華為物體檢測系統(tǒng)助力智慧安防

最后,我們再來看看這種物體檢測方法的整體流程圖,待檢測圖像可以先通過傳統(tǒng)的物體檢測器進行處理(例如Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)),再提取初始候選區(qū)域的初始圖像特征以及分類層的參數(shù),并構(gòu)建域內(nèi)的區(qū)域圖。

通過構(gòu)建域內(nèi)的區(qū)域圖,利用域間圖卷積網(wǎng)絡(luò)傳播節(jié)點上不同域下待檢測物體的高級語義表示,得到經(jīng)過推理推斷后的融合了不同域下待檢測物體高級語義表示的特征。最后將域內(nèi)圖卷積、域間圖卷積經(jīng)過推理推斷后得到的特征投影到相應(yīng)的待檢測物體的高級語義表示中,并進行分類和回歸,由此來得到待檢測物體的位置信息以及類別信息。

以上就是華為發(fā)明的物體檢測方法,通過構(gòu)建跨域知識圖譜,可以捕捉到不同待檢測物體間的內(nèi)在關(guān)系,由此來提高物體檢測方法的效果。這種方法可以應(yīng)用在復雜場景下,例如在商場以及商業(yè)街等區(qū)域,可以輔助安保人員對該區(qū)域的行人、物體進行檢測,例如可以幫助尋找遺失物品以及進行可以物體檢測等,有效提高城市安防能力!

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深圳市嘉德知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)有限公司由曾在華為等世界500強企業(yè)工作多年的知識產(chǎn)權(quán)專家、律師、專利代理人組成,熟悉中歐美知識產(chǎn)權(quán)法律理論和實務(wù),在全球知識產(chǎn)權(quán)申請、布局、訴訟、許可談判、交易、運營、標準專利協(xié)同創(chuàng)造、專利池建設(shè)、展會知識產(chǎn)權(quán)、跨境電商知識產(chǎn)權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)海關(guān)保護等方面擁有豐富的經(jīng)驗。
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